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求解高次实复系数代数方程的根,提出了一种改进的差分进化算法,计算种群中每个个体的适应度并排序,利用二分之一规则选取个体,并引入自适应差分变异算子和进化策略重组算子.对5个高次代数方程求根问题进行了数值计算,结果表明,该算法能求解任意次数的实复系数代数方程的全部根,而且求解精度高,收敛速度快,是求解代数方程根的一种有效算法. 相似文献
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求多项式方程全部实根的混合差分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多项式方程求实根问题,提出了一种混合差分进化算法.在该算法中,先对标准差分进化算法进行了一些改进,对计算种群个体的适应度并排序,利用二分之一规则选取个体,并引入自适应变异算子和进化策略重组算子,用改进的差分进化算法对种群进行优化,然后引入模拟退火算法和小生境技术对生成的新个体进一步优化.通过典型算例的数值仿真表明,文中提出的算法克服了标准差分进化算法易陷入局部极优等缺点,可以求任意高次多项式方程的全部实根,而且求解效率高,是一种求解多项式方程全部实根的有效算法. 相似文献
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拓守恒 《计算机工程与设计》2012,33(7):2804-2808
针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略.算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性.对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题. 相似文献
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针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种将基于自适应权重更新策略和差分进化的随机变异策略的鲸鱼优化优化算法(ADWOA)相结合。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了自适应权重来提高WOA的搜索能力,使算法能够在早期执行精细的全局搜索,在后期执行精确的局部搜索,加速寻优算法的迭代,同时由于随机变异策略,会再次更新位置。然后从更新的结果中选择最优位置,以加速种群的收敛,并有效防止种群陷入局部最优将适应度较好的个体信息更快地保留用于下一次鲸鱼优化算法的迭代,提高了求最优解的速度和精度。最后,对多个算法在电力系统经济负荷分配问题进行了测试,验证了基于自适应权重的的鲸鱼优化算法可以更合理地配置电力系统的经济负荷,能够有效找到可行解,避免陷入局部最优,能实现经济负荷的合理分配。 相似文献
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针对电力系统经济负荷分配问题,提出一种有效的差分蜂群算法.受差分进化算法的启发,该算法基于差分进化操作改进了雇佣蜂的搜索方式,提高了探索能力和收敛速度.此外,提出一种有效的修复机制以保证新个体的可行性.该算法在带有阀点效应和多燃料特征的典型电力系统经济负荷分配问题上进行了测试.仿真结果验证了所提算法的有效性. 相似文献
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针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种将改进差分进化算法和鲸鱼算法相结合的优化算法。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了非线性的收敛变化策略,加速寻优算法的迭代;再利用差分进化算法的交叉和选择,丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时引入一种淘汰机制,将适应度较好的个体信息更快地保留用于下一次鲸鱼优化算法的迭代,提高了求最优解的速度和精度;最后,对多个经济负荷分配问题进行了测试,将该算法与标准鲸鱼算法、标准差分进化算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置电力系统的经济负荷,能够有效找到可行解,避免陷入局部最优,能实现经济负荷的合理分配。 相似文献
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针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提高了种群的多样性;根据种群聚集度的思想,提出一种基于种群聚集度自适应的变异算子,该算子能依据种群个体当前的种群聚集度自适应地调整DE/best/1变异算子和加权异维学习变异算子的变异权重,加快算法收敛速度、提高其收敛精度。通过在20个典型的测试函数上进行测试,与7种具有代表性的算法相比,结果表明提出的算法在求解精度和收敛速度上具有很大优势,并显示出了非常好的鲁棒性。 相似文献
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提出一种强基因模式组织算法,给出了强基因模式、连续模式以及对称模式的定义,使用节约法提取强基因模式.设计了选择、变异和模式重组算子,同时建立了以运输成本为目标、具有时间窗等约束的车辆路径问题模型.将该算法与改进的遗传算法、改进的差分进化算法和节约法对模型进行仿真实验.结果表明,强基因模式的应用及模式重组算子大大缩小了解的搜索空间,提高了算法的收敛速度和解的精度,其性能优于其他3种算法. 相似文献
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在分析矢量图像颜色信息和动态曲线演化规律的基础上,将归一化传导率的非线性热方程约束项引入变分侧地活动轮廓矢量模型中,使水平集函数不用重新初始化即可快速稳定地保持符号距离函数的特性.改进算法减少了迭代次数和运行时间,改进了图像二维梯度和散度算子传统离散化方式,使梯度和散度算子保持空间旋转不变性,提高了分割算法的鲁棒性.实... 相似文献
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利用免疫系统的免疫记忆机制,提出一种适于函数优化的基于变异记忆矩阵的克隆选择算法.首先,利用变异记忆矩阵保存进化中有用的变异信息,以引导抗体的克隆和变异操作,加强局部搜索能力;然后,利用当代种群的综合信息生成新抗体进入种群,以加强全局搜索能力;最后,对最优抗体进行自学习,以提高算法结果的精度.标准函数仿真表明,该算法适合求解复杂函数优化问题,具有收敛速度快、全局收敛能力强、精度高、鲁棒性强的优点. 相似文献
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改进实数编码量子进化算法及其在参数估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
借鉴量子计算的相关概念和原理,提出一种改进实数编码量子进化算法(IRCQEA).算法的核心是依据染色体的具体形式和目标函数的梯度信息设计互补变异进化染色体,以实现局部搜索和全局搜索的平衡;根据算法的进化过程动态缩小搜索空间,以加快收敛速度.对标准数值优化问题的求解结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高和稳定性好等优点.以非线性系统参数估计问题为例进行的仿真实验表明,所提出的算法能够有效提高估计参数的精度. 相似文献
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人工萤火虫群优化算法是一种新型群体智能算法,已在复杂多目标函数优化方面得到了成功的应用,并表现出良好的性能.为了充分发挥人工萤火虫群优化算法的优点,将该算法与C2Opt算子相结合,设计了求解旅行商问题(TSP)的一个新的高效人工萤火虫群优化算法,并用其求解TSP这一经典的NP难问题.通过对比TSP实例测试,所得结果表明,所提出算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下可以收敛到已知的最优解. 相似文献