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针对BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入假饱和状态的问题,提出了一种快速收敛的BP算法。该算法通过修改激励函数的导数,放大误差信号来提高收敛性。给出了改进算法的收敛性分析并在实验仿真中将改进算法同时与标准BP算法和NG等人的改进算法进行比较。仿真结果表明,该算法在收敛速度方面大大优于另外两种算法,有效地提高了BP算法的全局收敛能力。 相似文献
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一种基于放大误差信号的自适应BP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准BP算法受饱和区域影响而导致收敛速度慢的问题,提出一种基于放大误差信号的自适应BP算法,该算法通过修改激励函数的导数,使权值的修正过程不会因饱和区域而趋于停滞,并分析了改进算法的收敛性。仿真结果表明,改进的BP算法加快了收敛速度,并在一定程度上提高了全局收敛能力。 相似文献
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传统PSO算法的收敛性能会随求解问题空间维数的增加而下降,根据协同进化原理,通过对传统PSO算法进行协同优化处理,设计一种改进的协同PSO算法。在每次迭代过程中,采用传统PSO算法更新粒子位置和速度,由此产生群体当前的全局最优位置;对所有粒子所经历的最优位置进行降维的协同优化,产生一个参考全局最优解;根据参考全局最优解更新群体当前的全局最优位置。仿真结果表明,该算法可以明显提高收敛速度,在某些问题上可以收敛到全局最优。 相似文献
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针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法(Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA)。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。 相似文献
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根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是:用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。 相似文献
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进化过程中种群多样性降低导致的收敛极大限制了进化算法的求解质量与搜索效率。调整种群元素策略利用进化算法收敛本性,在进化过程中向进化种群加入优势元素和随机元素,调整种群元素构成。经共生进化算法求解复杂柔性作业调度测试,定期大规模加入优势元素和随机元素能有效调整种群结构,既利用了前期种群进化收敛的结果又维持了种群进化全程的多样性。使进化算法可通过扩大搜索规模有效提高求解质量,将促进进化算法在各领域的应用深度和广度。 相似文献
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种群多样性下降导致的早熟收敛限制了进化算法的求解质量与搜索效率。为应对收敛,提高较大搜索规模时的求解质量,引入随机算法中重启策略。种群收敛时,利用算法前期搜索结果(优势元素)和新产生的随机元素重新构造新种群继续进化。提高柔性作业车间调度问题解质量对实际工业生产有重要的现实意义。将重构思想应用于协同进化算法求解复杂柔性作业调度问题并跟踪种群进化状态。仿真实验结果表明,改进算法在进化过程中维持了较好的种群多样性,大幅提高了算法求解复杂柔性作业调度的搜索性能,并可以简单通过扩大搜索规模提高作业调度解质量。 相似文献
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为了避免遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等弱点,根据群体适应值的分布特点,采用了基于小生境的改进自适应遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。 相似文献
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针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是:在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法,当函数变化率较大时,用分布估计算法产生新种群;当函数变化率较小即算法可能陷入局部收敛时,用差分进化算法产生新种群。理论分析和数值实验结果表明,这种混合算法不仅具有良好的全局收敛性,而且解的分布性和均匀性较没有考虑目标函数变化率的混合多目标分布估计算法也有了一定程度的提高。 相似文献
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求解TSP的一种改进遗传算法 总被引:14,自引:0,他引:14
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体分级,在不同的级内采用不同的操作,产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明,该文算法的改进是有效的。 相似文献
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针对文化粒子群算法中影响函数对群体空间的全局变异操作,易导致粒子群算法结构失效及不易收敛的缺点,将群体适应度方差引入到群体空间,提出一种自适应指导的文化粒子群算法。算法通过计算群体适应度方差判断群体空间状态,当算法陷入局部最优时,自适应地利用影响函数对群体空间进行变异更新,从而有效发挥了文化粒子群算法“双演化双促进”机制。将该算法与基本粒子群算法(PSO)、文化粒子群算法(CPSO)和自适应变异粒子群算法(AMPSO)进行比较,实验结果证明该算法不仅具有较好的全局收敛性,算法收敛速度和稳定性也都有显著提高。 相似文献
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针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。 相似文献
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回溯搜索优化算法(BSA)是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小生境技术相结合的改进BSA算法。本方法首先在BSA的变异操作中引入向最优个体学习的策略,以提高算法的收敛速度;其次,设计一种新的小生境排挤技术,根据每个个体到其他个体距离的平均最小值确定小生境半径,排除部分相似性较高的个体;结合群体当前的最差信息,设计一种新的变异方法产生一定数量的新个体补充到新的种群中,维持群体数量的恒定并增强群体多样性。改进的BSA算法充分考虑了算法的收敛速度和群体的多样性,较大地提高了传统BSA算法的性能。对10个典型函数进行仿真测试,并与其他算法结果进行对比,实验结果表明,改进算法在收敛速度与精度方面具有较好的效果。 相似文献