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借鉴禁忌搜索的思想改进了人工免疫网络算法(aiNet),提出一种禁忌人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌在网络迭代中亲和力不再增加的细胞,通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加记忆表,保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,保证多样化的搜索.利用Markov链分析了该算法的全局收敛性,通过对典型系统的仿真实验分析了该算法的性能,并与克隆选择算法和opt-aiNet算法进行了比较,最终将改进的算法运用到红外与可见光图像配准中,像素级配准精度可以达到0.5像素.实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和发现极值点能力,能够克服早熟现象,提高图像配准的速度和精度,是一种有效的全局优化方法. 相似文献
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为解决单车场容量约束车辆调度问题提出了一种改进禁忌算法.在传统的禁忌算法思想中,它的解受算法的唯一初始解的状态影响很大,因此优化结果的稳定性得不到保证.此改进算法使用多初始解和全局禁忌表,它能够减小解的不稳定性和扩大搜索范围.与标准禁忌算法比较,它的全局搜索能力和稳定性都大大增强.通过算例试验,取得了良好的结果. 相似文献
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面向多处理器SoC设计的低功耗软硬件划分 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了解决多处理器SoC的低功耗软硬件划分问题的方法--基于神经网络的禁忌搜索算法.其基本思想是:真实的生物神经元具有抑制重复激活的阻尼特性,这与禁忌搜索对重复搜索加以限制相类似,因此设计具有阻尼特性的神经网络实现禁忌搜索算法,受阻尼特性抑制的神经元对应禁忌活动.由于神经网络复杂的动态特性和禁忌搜索优秀的全局搜索能力,该算法能够有效地跳出局部最优解.对真实任务图的实验表明,与遗传算法相比,该算法不但具有搜索速度上的优势,而且所得到的绝大部分软硬件划分方案有更低的系统功耗. 相似文献
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本文对求解无约束规划的超记忆梯度算法中线搜索方向中的参数,给了一个假设条件,从而确定了它的一个新的取值范围,保证了搜索方向是目标函数的充分下降方向,由此提出了一类新的记忆梯度算法.并在去掉迭代点列有界和广义Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式,数值实验表明,新算法比Armijo线搜索下的FR,PR,HS共轭梯度法和超记忆梯度法更稳定、更有效. 相似文献
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基于空间收缩的并行演化算法 总被引:5,自引:2,他引:5
提出了一种基于空间收缩的求解MINLP问题的新算法。算法应用了快速有效的不完全演化搜索较优解的分布信息,通过分布信息定位最优解的可能分布,再由精英个体信息决定下次搜索空间。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都优于其他现存演化算法。 相似文献
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本文将混沌优化算法与禁忌搜索法相结合,提出一种既可全局寻优又具有“记忆”能力的优化算法——TSCOA,并将这种算法引用到梯级水电站日优化调度问题中。该方法原理简单,易编程实现,能以较快速度收敛到全局最优解,从而为分时电价环境下水电站日优化调度问题提供一种新的解决途径。 相似文献