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1.
A genetic algorithm (GA) has control parameters that must be determined before execution. We propose a self-organizing genetic
algorithm (SOGA) as a multimodal function optimizer which sets GA parameters such as population size, crossover probability,
and mutation probability adaptively during the execution of a genetic algorithm. In SOGA, GA parameters change according to
the fitnesses of individuals. SOGA and other approaches for adapting operator probabilities in GAs are discussed. The validity
of the proposed algorithm is verified in simulation examples, including system identification.
This work was presented, in part, at the International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, February 18–20,
1996 相似文献
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This paper introduces a new technique called species conservation for evolving parallel subpopulations. The technique is based on the concept of dividing the population into several species according to their similarity. Each of these species is built around a dominating individual called the species seed. Species seeds found in the current generation are saved (conserved) by moving them into the next generation. Our technique has proved to be very effective in finding multiple solutions of multimodal optimization problems. We demonstrate this by applying it to a set of test problems, including some problems known to be deceptive to genetic algorithms. 相似文献
3.
排挤遗传算法能够比较稳定地获取多个峰值,但其求解效率不高,在有限的遗传代数下无法获得较高的求解精度,需要较多的迭代次数。为了快速求出多峰函数的所有最优解,提出了一种基于对数自适应的排挤遗传算法。该算法结合小生境排挤遗传和爬山算子,根据遗传代数对爬山算子的距离值进行对数自适应计算,使种群在遗传过程中保持多样性。通过对多个一维和二维多峰函数的实验和比较分析,测试结果表明,该算法在有限的遗传代数下既能保证求解精度又能提高收敛速度,能够比较稳定地求得所有最优解,是求解多峰函数问题的有效算法。 相似文献
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针对群居蜘蛛优化(SSO)算法求解复杂多峰函数成功率不高和收敛精度低的问题,提出了一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化(AMBSSO)算法。引入自适应决策半径概念,动态地将蜘蛛种群分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式,提高了种群样本多样性;提出回溯迭代进化策略,在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,保证了算法全局寻优能力。高维多峰函数仿真结果表明,同SSO算法、PSO算法等优化算法相比,AMBSSO算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,尤其适用复杂高维多峰函数优化问题。 相似文献
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多峰函数优化的生境人工鱼群算法 总被引:6,自引:2,他引:6
针对人工鱼群算法在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题,提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法.该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想,并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制.通过对几种典型多峰函数的测试,表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解,而且无需预先设置小生境半径,实现了真正的自适应搜索,较好地解决了复杂多峰优化问题. 相似文献
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为将果蝇优化算法有效应用在多模函数优化问题中,设计了一种优化多模函数的果蝇优化算法—基于佳点集和小生境技术的混合果蝇优化算法。首先引入数论中的佳点集概念构造初始种群,使其较均匀地分布在可行域中并且产生的模式多样性比随机分布更好,提高了算法的搜索能力及效率和稳定性;其次用小生境技术改进算法的搜索模式,更好地维持了种群的多样性使种群能快速定位较多的峰;再通过小生境熵来量化群体的多样性并选择进化方向,当小生境熵低于设定的阈值时,结合佳点搜索产生新群体给以扰动,以维持种群的多样性,否则对各个峰进行精细搜索。对七个测试函数分别进行两类仿真,结果表明,该算法不仅能够高效且高精度地找到全局极值而且能够以较高的精度定位到所有全局极值和多个次优极值,显示了较强的多峰搜索能力。 相似文献
8.
《Advances in Engineering Software》2002,33(4):207-213
This paper considers a new method that enables a genetic algorithm (GA) to identify and maintain multiple optima of a multimodal function, by creating subpopulations within the niches defined by the multiple optima, thus warranting a good ‘diversity’. The algorithm is based on a splitting of the traditional GA into a sequence of two processes. Since the GA behavior is determined by the exploration/exploitation balance, during the first step (Exploration), the multipopulation GA coupled with a speciation method detects the potential niches by classifying ‘similar’ individuals in the same population. Once the niches are detected, the algorithm achieves an intensification (Exploitation), by allocating a separate portion of the search space to each population. These two steps are alternately performed at a given frequency. Empirical results obtained with F6 Schaffer‘s function are then presented to show the reliability of the algorithm. 相似文献
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面向多模态函数优化的混沌免疫网络算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
针对人工免疫网络解决多模态函数优化时可能出现的早熟收敛现象和搜索精度不甚满意的问题,提出改进的混沌免疫网络算法。改进算法终止条件及采取相应措施以避免早熟,利用混沌变量来模拟免疫细胞的增殖方式以提高算法的搜索精度。通过对一些典型测试函数进行仿真实验,结果表明该算法能够快速优化抗体,搜索能力强,搜索精度高,是一种效果优良的解决多模态函数优化问题的极值寻优方法 相似文献
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《Applied Soft Computing》2008,8(2):849-857
Heuristic optimization provides a robust and efficient approach for solving complex real-world problems. The focus of this research is on a hybrid method combining two heuristic optimization techniques, genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO), for the global optimization of multimodal functions. Denoted as GA-PSO, this hybrid technique incorporates concepts from GA and PSO and creates individuals in a new generation not only by crossover and mutation operations as found in GA but also by mechanisms of PSO. The results of various experimental studies using a suite of 17 multimodal test functions taken from the literature have demonstrated the superiority of the hybrid GA-PSO approach over the other four search techniques in terms of solution quality and convergence rates. 相似文献
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用于多峰函数优化的改进小生境微粒群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对小生境微粒群算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷,提出一种改进的小生境SNPSO算法。SNPSO算法将顺序小生境的思想引入其中,首先在主群体中应用Stretching技术,其次对子群体采用解散策略,即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体,最后设置子群体创建时的半径阈值,避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePSO算法在处理多峰函数时,极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏等问题。对3个常用的基本测试函数的实验表明,新算法(SNPSO)在多峰函数寻优中解的稳定性、收敛性和覆盖率均优于标准NichePSO。 相似文献
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Learning algorithm for multimodal optimization 总被引:1,自引:0,他引:1
We present a new evolutionary algorithm—“learning algorithm” for multimodal optimization. The scheme for reproducing a new generation is very simple. Control parameters, of the length of the list of historical best solutions and the “learning probability” of the current solutions being moved towards the current best solutions and towards the historical ones, are used to assign different search intensities to different parts of the feasible area and to direct the updating of the current solutions. Results of numerical tests on minimization of the 2D Schaffer function, the 2D Shubert function and the 10D Ackley function show that this algorithm is effective and efficient in finding multiple global solutions of multimodal optimization problems. 相似文献
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李国平 《计算机工程与应用》2013,(21):199-203,229
针对基本混合蛙跳算法在高维多峰函数优化时早熟及难以找到所有全局极值的问题,提出了一种具有混合智能的多态子种群自适应混合蛙跳免疫算法,证明了算法以概率1收敛于全局最优解。该算法采用双层进化模式,融合了混合蛙跳、免疫克隆选择技术。在低层混合蛙跳操作中,加入了多态自适应子种群机制,提高了子种群多样性,有效抑制了早熟现象;在算法进化后期,提出了全局极值筛选策略,将子种群极值点提升到高层免疫克隆选择操作,进一步提高了全局寻优能力。通过复杂多峰函数仿真实验,表明该算法能够快速有效地给出全部全局最优解。 相似文献
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针对有界区域复杂函数的全局优化问题,分析了一般实数遗传算法的不足,提出了一种新的改进实数遗传算法。在改进算法中,个体的适应度值直接按其目标值排序的方法获得,这可避免进化后期陷入局部极值;基于适应度的线性逼近交叉策略,随机遍历抽样选择、最优保存和子代淘汰父代选择结合的混合选择策略及变异概率动态变化的实值变异策略,可使算法以较快的速度收敛于最优值。对12个典型的复杂函数进行优化仿真,结果表明改进算法不仅收敛速度快,鲁棒性好,而且能得到较高的优化精度。 相似文献
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分析了免疫算法和Hopfield神经网络的优缺点,提出了一种解决多峰值函数优化问题的混合算法。Hopfield神经网络易于硬件实现,具有简单、快速的优点,但是对初始值具有依赖性以及容易陷入局部极值。免疫算法具有识别多样性的特点,但搜索效率和精度不高。将两算法结合起来,优势互补。首先用免疫算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,所得聚类中心作为Hopfield神经网络的初始搜索点,最后利用Hopfield神经网络逐个寻优。实验表明,该算法是一种有效的求解多峰函数优化问题的方法,与免疫算法相比,搜索效率和精度都较高。 相似文献
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遗传算法求解多峰函数极值需进行反复多次的迭代运算,面对大数据样本时会出现运算效率过低的现象,这极大地限制了遗传算法的实际应用。经典Hadoop并行平台可在一定程度上提高遗传算法的运行效率,而新一代Spark并行平台可以更加充分地发挥遗传算法的并行潜能。设计并实现了基于Spark的并行遗传算法,在各个子节点上并行执行子种群个体的交叉、变异等操作,达到了高度并行化进化种群以高效求取多峰函数极值的目的。为方便比较,同时设计并实现了单机及Hadoop平台下的相应算法。实验结果表明,处理大数据样本时,相比传统单机和Hadoop平台,基于Spark的并行化遗传算法显著降低了求解多峰函数极值的耗时,大幅提高了算法的效率;同时,由于其并行计算带来的强大随机性,也有效避免了种群单一过早收敛的问题,提高了算法的准确性。 相似文献
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聚类分析是数据挖掘的重要技术,可根据数据间的相似程度,将数据进行分类,现已广泛应用于工程和技术等领域中。元胞蚁群算法是在将元胞自动机的邻居和规则引入传统蚁群算法的基础上,利用元胞在离散元胞空间的演化规律和蚁群寻优特点的新型优化算法。针对聚类分析的特点,利用元胞蚁群算法进行求解,经实验测试和验证,获得了较好的结果。 相似文献