提出一种求解旅行商(TSP)问题的新型分散搜索算法.将蚁群算法(ACO)的构解方法引入分散搜索(SS)算法,在搜索过程中既考虑解的质量,又考虑解的分散性.采用一种将蚁群算法的信息素更新技术与分散搜索的组合机制相结合的新型子集组合成新解的构解机制,同时采用动态更新参考集与临界准则策略来加快收敛速度.实验结果表明,该算法优于其他现有的方法,获得了较好的结果.
相似文献针对多维背包问题(MKP) NP-hard、约束强的特点, 提出一种高效的蚁群-拉格朗日松弛(LR) 混合优化算法. 该算法以蚁群优化(ACO) 为基本框架, 并基于LR 对偶信息定义了一种MKP效用指标. ACO使得整体算法具有全局搜索能力, 所设计的效用指标将MKP的优化目标与约束条件有机地融合在一起. 该指标一方面可以用来定 义MKP核问题, 降低问题规模; 另一方面, 可以用作ACO的启发因子, 引导算法在有希望的解区域中强化搜索. 在大量标准算例上的测试结果表明, 所提出算法的鲁棒性较好; 与其他已有算法相比, 在求解质量和求解效率方面均具有很强的竞争力.
相似文献针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.
相似文献针对突发事件应急方案生成问题, 提出一种考虑属性特征权重影响的应急方案生成方法. 基于案例推理(CBR) 理论, 将基本遗传算法(SGA) 和粒子群优化算法(PSO) 引入属性特征权重的计算中. 通过收集到的数据验证了案例间相似度计算的准确性, 说明了所提出方法的有效性和可行性.
相似文献采用3种方法研究了LTI(Linear time-invariant)状态空间模型中未知参数的估计问题:利用Metropolis-Hastings算法,从后验分布中抽取一定容量的样本,得出其均值和标准差;采用进化算法来最小化对数似然函数,得到全局最优解;采用模拟退火算法来最大化似然函数,得到全局最优解.最后,通过数值实验验证和比较了3种估计算法的有效性.
相似文献提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.
相似文献帝国竞争算法是一种已在连续优化问题上取得较好效果的新型社会政治算法. 为了使该算法更好地应用于离散型组合优化问题, 提出一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法. 在传统算法的基础上, 改变初始帝国的生成方式; 同化过程采取替换重建方式, 以提升求解质量; 革命过程中引入自适应变异算子, 以增强搜索能力; 殖民竞争过程中调整了殖民地分配方式; 算法加入帝国增强过程, 以加快寻化速度. 实验结果表明, 新型帝国竞争算法求解质量高、收敛速度快.
相似文献基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.
相似文献为在环境发生变化后跟踪最优解的变化,提出一种自组织单变量边缘分布算法(SOUMDA)来求解动态优化问题.自组织策略包含扩散和惯性速度模型,扩散模型利用当前环境的局部信息使群体向外扩散,惯性速度模型利用最优解的历史信息进行预测.将自组织策略与单变量边缘分布算法(UMDA)结合,使得算法在环境变化后自适应地增加种群多样性,提高算法适应能力,快速跟踪最优解.利用动态sphere函数对所提出的算法进行测试,并与iUMDA和UMDA算法进行比较,结果表明所设计的算法能快速适应环境的变化,跟踪最优解.
相似文献针对离散时间Itˆo 型马尔科夫跳变系统Lyapunov 方程的求解给出一种迭代算法. 经证明, 在误差允许的范围内, 该算法可以在确定的有限次数内收敛到系统的精确解, 收敛速度较快, 具有良好的数值稳定性, 并且该算法为显式迭代, 可避免迭代过程中求解其他矩阵方程对结果精度产生的影响. 最后通过一个数值算例对该算法的有效性进行了验证.
相似文献为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.
相似文献针对模型参数部分未知的随机线性连续时间系统, 通过策略迭代算法求解无限时间随机线性二次(LQ) 最优控制问题. 求解随机LQ最优控制问题等价于求随机代数Riccati 方程(SARE) 的解. 首先利用伊藤公式将随机微分方程转化为确定性方程, 通过策略迭代算法给出SARE 的解序列; 然后证明SARE 的解序列收敛到SARE 的解, 而且在迭代过程中系统是均方可镇定的; 最后通过仿真例子表明策略迭代算法的可行性.
相似文献适应性粒子群寻优算法Ⅰ(APSO-Ⅰ)是在有序的决策中始终引入随机的,不可预测的决定.为解决APSO-Ⅰ算法收敛深度不够的问题,提出适应性粒子群寻优第Ⅱ代算法(APSO-Ⅱ).APSO-Ⅱ算法是将有序(标准PSO粒子群寻优)和无序(自适应寻优)进行适当的分离,以发挥各自的优势.在自适应寻优阶段,通过在最优粒子邻域空间探寻更优化的解,一但新的优化解被发掘,便利用标准PSO快速寻优.典型复杂函数优化的仿真结果表明,APSO-Ⅱ在收敛速度和收敛深度上均优于DPSO(耗散型PSO),HPSO(自适应层次PSO),AEPSO(自适应逃逸PSO)和APSO-Ⅰ.
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