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针对一类不可微多目标优化问题,给出了一个新的算法——极大熵社会认知算法。利用极大熵方法将带有约束的不可微多目标优化问题转化为无约束单目标优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性和智能性从而完成对目标的优化。利用两个测试算例对其进行测试并与其他算法进行比较,计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性方面均优于其他算法。 相似文献
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研究了一类非线性带约束的凸优化问题的求解.利用Kuhn-Tucker条件将凸优化问题等价地转化为多变元非线性方程组的求解问题.基于区间算术的包含原理及改进的Krawczyk区间迭代算法,提出一个求解凸优化问题的区间算法.对于目标函数和约束函数可微的凸优化,所提算法具有全局寻优的特性.在数值实验方面,与遗传算法、模式搜索法、模拟退火法及数学软件内置的求解器进行了比较,结果表明所提算法就此类凸优化问题能找到较多且误差较小的全局最优点. 相似文献
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讨论下层规划问题以最优值反应到上层的二层规划问题的数值解法,其中目标函数和约束函数均为Lipschitz连续函数,构造了二层规划问题目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则,建立了求解二层规划问题的区间算法,并进行了数值实验。理论证明和数值实验均表明算法是可靠和有效的。 相似文献
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针对一类非线性极大极小问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用社会认知算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新的有效算法。首先利用极大熵函数将原问题转化为一个光滑无约束优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性以及智能性从而完成对目标的优化。数值结果表明,该算法收敛快,数值稳定性好,是求解非线性极大极小问题的一种有效算法。 相似文献
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基于极大熵差分进化混合算法求解非线性方程组* 总被引:3,自引:1,他引:2
针对非线性方程组,给出了一种新的算法——极大熵差分进化混合算法。首先把非线性方程组转换为一个不可微优化问题;然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转换为无约束优化问题,利用差分进化算法对其进行求解。计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性均优于其他算法。 相似文献
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提出一种求解绝对值方程的捕鱼算法。算法首先将绝对值问题转化为一个最小化问题,然后使用三种搜索模式对目标函数进行寻优。数值实验结果表明,与粒子群算法和人群搜索算法以及他们的改进算法相比,所提算法不仅获得了稳定的求解结果,而且在最小值、最大值、平均值和方差等指标上均明显优于其他对比算法。 相似文献
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基于差分进化—单纯形混合算法求解绝对值方程* 总被引:2,自引:1,他引:1
绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1(这里矩阵A的奇异值定义为矩阵ATA特征值的非负平方根)时, 给出了一种求解绝对值方程的新方法:差分进化—单纯形混合算法。该混合算法充分发挥了差分进化算法的群体搜索性和单纯形算法的局部细致搜索性,同时也克服了差分进化算法后期搜索效率降低和单纯形算法对初始点敏感的缺陷。数值实验表明所设计的混合算法是有效的。 相似文献
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讨论了求解非线性方程重根问题,针对此时Moore区间牛顿法不再适用,以及Hansen改进的区间牛顿法收敛速度慢的情况,通过引入原方程的一种相关方程,建立了求解非线性方程重根的区间牛顿法;证明了其局部平方收敛的性质,给出了数值算例。验证了新算法比Hansen改进的区间牛顿法具有更快的收敛速度,且算法是有效和可靠的。 相似文献
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基于凝聚函数的和声搜索算法求解绝对值方程* 总被引:2,自引:2,他引:0
绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1(这里矩阵A的奇异值定义为矩阵ATA特征值的非负平方根)时,给出了求解绝对值方程一个新的光滑化算法。通过引入一种凝聚函数对绝对值方程进行光滑化处理,得到一个非线性方程组;再引入适当的目标函数,进而把绝对值方程化为无约束优化问题,然后利用和声搜索算法对其进行求解。该算法模拟了音乐创作中乐师们凭借自己的记忆,通过反复调整乐队中各乐器的音调,最终达到一个美妙的和声状态的过程。数值结果表明,该算法收敛快,数值稳定性好,是求解绝对 相似文献
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针对如何对区间值模糊产生式规则赋予合理权值的问题,将OWA算子引入到区间值模糊推理中。介绍一种基于OWA算子的区间值赋权方法,根据此方法给出区间值模糊集上的加权模糊产生式规则的推理算法。在采用该算法的过程中,为合理地计算输入事实与规则前件的匹配程度,引入基于OWA算子的区间值模糊匹配函数值和总体贴近度的计算方法。实例分析表明了所给出的区间值模糊推理算法的有效性和可行性。 相似文献