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针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法。该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率。集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度;同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围。通过8个典型的基准函数测试,结果表明:改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率。 相似文献
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提出一种自适应柯西变异人口迁移算法,将柯西变异算子融合进人口迁移算法中,自适应地对优惠区域的人口进行柯西变异。仿真实验表明,改进后的算法优化精度高、求解质量好,性能稳定,能有效求解全局优化问题。 相似文献
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十进制MIMIC算法是基于MIMIC二进制编码算法思想的可用来求解TSP的离散分布估计算法。着重考虑该算法在较大规模TSP问题上的算法缺陷,对其编码方式和概率模型进行了改进,提出了新的个体生成策略,在初始化种群阶段使用了贪心算法,在进化过程中引入了杂交算子、变异算子、映射算子、优化算子等演化算子,采用了动态调整方法来确定优势群体的规模。以上改进使得算法在小种群解大规模TSP问题的情况下仍可保持种群的多样性。实验结果表明,改进算法在求解规模、求解质量和寻优速度上都有明显提高。 相似文献
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通过对一种智能优化算法——萤火虫算法的研究,在标准萤火虫算法中引入一种新型的自适应惯性权重来提高算法的收敛速度,并提出用虚拟萤火虫来加强萤火虫之间的相互协作和信息共享,进而改进了萤火虫的位置更新公式。针对算法中萤火虫位置的越界问题和边界早熟问题,引入一种对称边界变异,提高了改进后的算法的寻优率。对6个标准测试函数的实验结果表明:改进后的萤火虫算法的有效性、收敛速度得到了明显的提高。最后对两个经典工程优化问题进行了计算,运用改进后的算法所得的结果优于其它算法所得结果,也验证了萤火虫算法在改进后的适用性。 相似文献
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基于改进萤火虫算法求解旅行商问题 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于TSP问题是古老的组合优化难题,而萤火虫算法在求解函数优化问题中表现出优良的性能,因此,本文利用改进的萤火虫算法求解TSP问题.首先,在分析了旅行商问题的特点后,采用整数编码的方式来表示萤火虫的位置.然后,在标准萤火虫算法的位置更新过程中引入了对数递减的惯性权重来影响萤火虫的迭代过程,同时结合了遗传算法中的选择,交叉,变异以及进化逆转操作来提高每一次迭代中种群的多样性及种群的搜索能力,并将改进的算法解决TSP问题.最后,通过Matlab仿真实验表明改进的算法在求解TSP问题时具有更好收敛速度和优化效果. 相似文献
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针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。 相似文献
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针对基本蝙蝠算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,对其进行优化研究。基于0-1背包问题的具体特征,在基本蝙蝠算法原有概念和框架的基础上,引入遗传算法中的交叉机制以及反置算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化和充分利用,增强局部搜索能力,加快算法收敛速度,构建全新的混合蝙蝠算法。将混合蝙蝠算法应用于两组0-1背包算例,仿真实验结果优于自适应元胞粒子群算法、基本蝙蝠算法和贪心二进制蝙蝠算法。结果验证了该混合算法求解0-1背包问题的可行性和有效性。 相似文献
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针对萤火虫算法FA对于高维复杂问题,收敛速度慢、求解精度低,优化效果不理想等缺点,提出一种基于全局信息共享的自适应FA算法。分别从三个方面对FA算法进行了改进:通过引入群体距离,改进γ值的调节方式,提升算法的自适应调节能力;通过增加过程搜索信息,加强算法的精细化调节能力;通过引入基于全局平均位置信息的量子空间下的δ势阱模式,增强算法的全局搜索能力。最后对几种典型函数的测试结果表明,改进算法在收敛速度与收敛精度上,较其它算法有明显提高。 相似文献
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为增强萤火虫的全局探索能力和避免陷入局部最优,提出一种基于利维飞行和变异算子的萤火虫算法。采用标准萤火虫算法进行常规寻优,社会学习用于平衡全局搜索和局部探索能力。引入利维飞行策略,实现萤火虫的随机移动,避免萤火虫陷入局部最优。引入遗传算法中变异算子,扩大萤火虫的多样性。将该算法在广泛采用的15个基准函数上进行测试并与5种萤火虫算法进行比较,测试结果表明,该算法具有较高的准确率和较快的收敛速度。 相似文献
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针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法(GSO),算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性. 相似文献
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针对差分进化算法易于陷入早熟收敛和局部搜索较慢的问题,提出了一种类似Nelder-Mead方法中的反射操作的变异策略,称为反射变异策略。不同于其他基本的差分策略,提出的变异策略具有明确的差分方向,具有更快的局部收敛速度。为了避免因差分方向的贪婪性而导致算法早熟的可能性增加,反射变异策略使用4个随机的个体完成一次变异操作。将基于反射变异策略的子代生成策略和自适应参数方法组合形成了基于反射变异策略的自适应差分进化算法(RMADE)。使用12个函数测试了RMADE的性能并与其他算法进行比较,结果表明RMADE具有较快的收敛速度和较好的全局探测能力,进而体现了反射变异策略的价值。 相似文献
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针对现有遗传算法在求解机器人路径规划存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法。该方法引入逆转算子,增加插入算子和删除算子,提出新的自适应策略对交叉和变异概率进行调整,更好地避免陷入局部最优,提高算法寻优效率。该算法在MATLAB和Inte3D平台中进行算例验证,实验结果表明改进的自适应遗传算法比现有遗传算法更为有效。 相似文献