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1.
This paper presents an overview of our most recent results concerning the Particle Swarm Optimization (PSO) method. Techniques for the alleviation of local minima, and for detecting multiple minimizers are described. Moreover, results on the ability of the PSO in tackling Multiobjective, Minimax, Integer Programming and 1 errors-in-variables problems, as well as problems in noisy and continuously changing environments, are reported. Finally, a Composite PSO, in which the heuristic parameters of PSO are controlled by a Differential Evolution algorithm during the optimization, is described, and results for many well-known and widely used test functions are given.  相似文献
2.
差分进化算法研究进展   总被引:71,自引:1,他引:70  
刘波  王凌  金以慧 《控制与决策》2007,22(7):721-729
作为一种简单而有效的新兴计算技术,差分进化算法(DE)已受到学术界和工程界的广泛关注.并取得了许多成功应用.为此,围绕差分进化算法的原理、特点、改进及其应用等方面进行全面综述.重点介绍了针对复杂环境的差分进化算法研究内容,包括多目标、约束、离散和噪声环境下的优化等.最后提出了有待进一步研究的若干方向.  相似文献
3.
差异演化的实验研究   总被引:33,自引:2,他引:31  
首先基于一些实例研究了差异演化(DE)的参数选择问题;然后在分析DE特点的基础上,将缩放因子F由固定数值设为随机函数,实现了一个简化的DE版本(SDE),该方法不仅减少了需调整的参数,而且对CR的参数选择更为宽松.与已有文献中遗传算法的带约束型数值优化问题的实验结果对比,表明SDE能在较少的计算次数内获得较好的结果。  相似文献
4.
自适应二次变异差分进化算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小,增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作,以提高种群多样性,增强差分进化算法跳出局部最优解的能力.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法能有效避免早熟收敛,显著提高算法的全局搜索能力。  相似文献
5.
基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法   总被引:19,自引:4,他引:15  
微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集的维护方法,保证了非劣解集的多样性.并根据个体间的Pareto.支配关系和极大极小距离密度改进了微分进化的选择操作,保证了算法的收敛性,实现了利用微分进化算法求解多目标优化问题.通过对5个ZDT测试函数、两个高维测试函数的实验及与其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.  相似文献
6.
基于微分进化算法的时间最优路径规划   总被引:15,自引:1,他引:14  
提出了一种利用微分进化算法进行机器人路径规划的方法,在极坐标系下采用路径点列的极角和极径作为参数进行个体成员的矢量合成,生成的初始路径点集经过提炼处理极大提高机器人移动速度;仿真结果表明该方法可以解决大范围、多障碍环境的机器人路径规划问题。  相似文献
7.
一种改进的微粒群优化算法   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
郑小霞  钱锋 《计算机工程》2006,32(15):25-27
提出了一种基于差分进化算子变异的改进微粒群优化算法,为减小陷入局优的可能性,在群体最优信息陷入停滞时引入差分进化算子变异,使算法摆脱局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性,提高全局搜索能力。仿真实验表明:与标准微粒群优化算法相比,该文算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免微粒群优化算法中的早熟收敛问题。  相似文献
8.
多目标混沌差分进化算法   总被引:12,自引:1,他引:11  
将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.  相似文献
9.
一种具有混合编码的二进制差分演化算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.  相似文献
10.
一种双种群差分蜂群算法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高.  相似文献
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