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针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。 相似文献
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统计启发式搜索算法在函数优化中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文讨论统计启发式搜索算法在优化计算中的应用,主要是函数求优化。为此引入新的MAX统计量,构造相应的SA算法(称之为SA(MAX)算法),并分析了新算法的精度和计算复杂性。最后给出计算机模拟的结果,以验证理论的正确性。 相似文献
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针对和声搜索算法参数影响其优化BP神经网络的性能问题,提出了一种可有效提高BP神经网络收敛速度和准确度的基于BtW参数动态变化的改进和声算法,同时用于BP网络优化。算法根据和声搜索参数的特点,采用以BtW为自变量的非线性函数变换方法,对微调概率PAR和微调幅度BW进行动态调整,利用改进的和声搜索算法对BP神经网络的连接权和偏置值进行优化。实验结果表明,该算法有效改善了和声搜索算法在BP神经网络优化中的性能,提高了BP网络的训练速度和预测的准确度。 相似文献
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针对和声搜索算法在求解多目标问题时效率不高、易陷入局部最优、在算法后期收敛精度不够等不足.提出一种改进的多目标和声搜索算法,其思想是通过引入自适应操作,加强算法的全局搜索能力,增加解的多样性;同时对解集根据Pareto最优解进行非支配排序,提高算法效率,增加算法在后期的收敛精度.在数值仿真实验中选取4个测试函数进行实验... 相似文献
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改进的万有引力搜索算法在函数优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
万有引力搜索算法应用于函数优化问题时易陷入局部最优解且优化精度不高。针对这些问题,提出了一种改进的万有引力搜索算法。该算法通过引入反向学习策略、精英策略和边界变异策略,显著地提高了万有引力搜索算法中粒子的探索能力与开发能力,获得了较强的全局优化能力和局部优化能力。通过对6个非线性基准函数进行仿真实验,结果表明:与基本的万有引力搜索算法、加权的万有引力搜索算法和人工蜂群算法相比,改进的万有引力搜索算法在求解复杂函数的优化问题时具有更好的优化性能。 相似文献
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针对BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点,提出了用和声搜索算法优化BP网络连接权和阈值的方法改进神经网络,并通过对水质评价指标的分析,建立了水质评价问题的数学模型,结合指标PH、DO、COD、NH3将和声搜索算法改进的BP网络应用于所建立的模型中进行求解;实验结果表明,和声算法改进BP网络在一定程度上可以使网络收敛速度加快和避免局部极小,准确评价出水质的级别。 相似文献
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旅行商问题(TSP)是经典的NP难问题,对该问题的研究从未停止,也得到了很多的近似求解算法,但每一种算法都各有特色,正因如此,对旅行商问题总有新的算法在提出.麻雀算法是新近提出的算法,本文对麻雀搜索算法(SSA)的原理、搜索策略以及算法的基本流程进行研究分析,针对SSA搜索接近全局最优时,种群的多样性减少,容易陷入局部... 相似文献