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一种自适应的模拟退火算法 总被引:9,自引:0,他引:9
提出一种自适应SA算法,该算法根据邻域搜索进展的反馈信息,自适应确定温度变化和邻域搜索强度。对Flow shop问题的计算结果表明,该算法基本独立于初始温度的选择,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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水波优化算法(Water Wave Optimization,WWO)是一种基于浅水波理论的新兴智能优化算法。在简化水波优化算法(Simplified Water Wave Optimization,SimWWO)的基础上,提出水波优化算法的一个改进版本。针对WWO算法在寻优过程中未能有效利用水波历史状态和经验的问题,提出一种自适应的参数调整策略:根据水波进化过程中的性能改善指标自适应调整算法的波长系数,提高搜索效率;同时,针对算法后期容易陷入局部最优的情况,加入模拟退火的思想,以一定的概率接受劣质解,避免算法陷入局部最优。通过以上两个操作可以更好地平衡全局搜索和局部搜索。在CEC 2015函数测试集上进行比较,结果证明改进后的算法有效地提高了综合性能。 相似文献
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针对蝗虫优化算法容易陷入局部极值点、收敛速度慢、精度较差等缺点,提出曲线自适应和模拟退火蝗虫优化算法。首先,引入曲线自适应代替蝗虫优化算法关键参数的线性自适应,提高了算法的全局搜索能力;其次,在此基础上引入模拟退火算法,对蝗虫算法的劣势解具有一定概率的接收,使算法具有跳出局部最优,实现全局最优的能力。自适应缩小模拟退火中蝗虫位置随机解的范围,有利于进一步提高蝗虫算法的开发能力。通过测试函数测试,实验结果表明,改进的新算法具有更好的求解质量和收敛速度。 相似文献
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状态转移算法原理与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
状态转移算法是基于状态和状态转移的概念及现代控制理论中状态空间表示法提出的一种智能型随机性全局优化方法, 由于其优良的全局搜索能力和快速收敛性, 在许多优化问题中得到了很好的应用. 本文系统地阐述了状态转移算法的基本原理和内在特性, 详细介绍了状态转移算法的演变与提升, 包括离散、约束与多目标状态转移算法, 状态转移算法参数分析与优化、算子拓展与智能化策略等内容, 并从非线性系统辨识、工业过程控制、机器学习与数据挖掘等方面重点介绍了状态转移算法的应用. 相似文献
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混合SPMD模拟退火算法及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
模拟退火算法由于有很好的数学特性-以概率1收敛于全局最优值,再加上其算法本身与特定的问题无关,因此被广泛地用于各种组合优化问题。但是,模拟退火算法又具有收敛速度慢,执行时间长,算法性能与初始值有关及参数敏感等特点,使得它在不少应用中成为一种低效甚至是不可行的算法。文中提出一种混合SPMD模拟退火算法,在克服经典模拟退火算法内在串行性的同时,进一步和下山法结合起来,并综合多种优化方法,在一定的处理机规模内取得了可扩展和并行效果,显著提高了算法的收敛速度,克服了算法性能对初始值和参数选择的过分依赖,在提高算法性能的同时,方便了算法的使用。该算法已在一个机群系统THNPSC-1上得以实现,并在材料科学的一个定量电子晶体学研究问题中得到应用,降低了该问题的求解时间,提高了求解质量。 相似文献
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在传统模拟退火算法的基础上,对布局问题的优化算法进行了研究,采用回火策略,改进一般模拟退火算法寻优的效果;结合布局问题的具体特点,采用Sequence Pair来描述布局问题的解结构,综合构成了一种新的求解布局问题的模拟退火算法.通过算例验证,该算法优于传统优化算法和普通启发式搜索算法,并且对增量布局也能够取得较好的效果. 相似文献
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研究了蚁群算法在连续空间的函数寻优问题。通过修改蚂蚁信息素的留存方式和行走规则,定义了一个连续空间的蚁群算法。模拟蚂蚁用触角交流信息的过程提出了直接通信的学习机制,增强了蚂蚁的搜索能力。为了防止出现“早熟”现象,在局部搜索过程中嵌入了模拟退火的思想。同时为避免过大的残留信息,选择了新的信息增量计算函数。实例运算证明了算法的有效性。 相似文献
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针对直接搜索模拟退火算法求解高维优化问题存在稳定性差、收敛成功率低现象,提出一种自适应的直接搜索模拟退火算法。该算法通过构造基于迭代温度动态调整搜索范围的新点产生方式和自适应寻优模块,增强了算法跳出局部极值和加快邻域搜索的能力,利用柯西分布状态发生函数的大范围遍历特点,弥补了直接搜索模拟退火算法求解高维多峰值问题易陷入局部解和计算效率低的不足。结合可行规则法处理约束问题,典型高维函数和工程优化设计实例的测试结果表明,该算法能够有效求解高维优化问题,整体性能较直接搜索模拟退火算法有显著提高。 相似文献
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作为一种简单有效的多目标智能优化算法,多目标模拟退火(MOSA)算法已经引起了广泛研究并在许多领域得到应用。针对近二十年来MOSA算法及其应用的进展进行了系统的综述和评论。首先描述了MOSA算法的基本框架;接着讨论了几种典型的MOSA算法,重点探讨了这些算法的接受概率函数的计算方法,并对这些算法进行归类性分析;然后介绍了MOSA算法的应用进展;最后,根据当前MOSA算法的研究状况,展望了该算法若干值得进一步研究的方向和所面临的挑战。可为今后对MOSA算法的改进以及在实际工程应用中的研究提供综合参考。 相似文献
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地震参数反演属于典型的非线性优化问题。针对遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,将改进的遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了改进的退火遗传算法(ISAGA)。该方法通过筛选和修复进行初始种群的选择,采用允许父代参与竞争的退火选择机制,并根据模拟退火思想对交叉和变异概率进行自适应的调整,从而增加了种群的多样性并提高了收敛速度。该方法既具备了遗传算法强大的全局搜索能力,也拥有模拟退火算法强大的局部搜索能力。经理论模型试算结果表明,该方法不仅收敛速度快,优化精度高,抗干扰能力强,而且避免了局部收敛和依赖初始模型等问题,计算所得反演参数更接近于实际观测值。 相似文献
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结合布局问题的具体特点,采用序列对来间接描述布局问题的解结构,并且在模拟退火算法的基础上对布局问题的优化算法进行了研究,综合构成了一种有效求解布局问题的模拟退火算法。还将传统模拟退火算法和加回火策略的模拟退火算法的测试结果进行了比较。通过测试模块验证,传统算法取得了很优的结果,加回火策略的算法略微优于传统优化算法但却大大增加了时间复杂度。 相似文献
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研究一种自适应遗传模拟退火算法,应用于矩形件优化排样问题。以整数编码矩形件的排样序列,采用经验选择与随机生成相结合的策略构造初始种群。运用自适应交叉和变异概率动态地控制遗传算法的收敛速度,通过模拟退火算法引导全局最优搜索,采用启发式最低水平线择优算法对排样序列进行解码,形成排样方式。多组对比实验结果表明,自适应遗传模拟退火算法求解速度较快,可以有效提高板材的利用率。 相似文献