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1.
为进一步提高基于离散混合蛙跳算法(DSFLA)的多用户检测性能,提出一种基于DSFLA和神经网络相结合的神经网络离散混合蛙跳算法,并用于多用户检测。在DSFLA的每一族内更新中,随机选择若干只“青蛙”采用Hopfield神经网络的寻优更新策略,进行快速迭代,寻找全局最优。仿真结果证明,基于神经网络离散混合蛙跳算法的多用户检测器在误码率、收敛速度、系统容量、抗远近能力等方面都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。 相似文献
2.
基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了避免混洗蛙跳算法易于出现不成熟收敛,提高求解质量,提出了基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法。该算法将粒子群算法中粒子追踪全局极值的思想融入混洗蛙跳算法中,对族群内的最差个体同时跟踪族群内和全局两个最优个体的信息,进行深度搜索;并引入免疫进化算法对群体中的最优个体进行免疫进化迭代计算,以达到充分利用最优个体的信息的目的。该算法不仅避免了陷入局部极值的局限,以更高的精度逼近全局最优解,而且能加速收敛。对多个典型测试函数的计算表明:基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法比传统的混洗蛙跳算法具有更好的寻优能力、稳定效果和更快的收敛速度。 相似文献
3.
为提高混合蛙跳算法在求解高维复杂函数和离散优化问题的性能, 提出一种离散混合蛙跳算法. 首先, 引入扰动系数来调控青蛙个体的移动距离, 从而更好的平衡迭代中算法的全局探索和局部开发能力;其次, 利用螺旋更新位置策略使算法能够在最优解附近进行更加精细的搜索; 同时, 采用随机搜索策略, 提高算法的全局搜索能力; 另外, 通过借鉴2-opt方法, 实现全局最优解变异, 丰富种群的多样性; 最后, 利用改进的Sigmoid函数对个体位置进行离散化处理. 通过对9个典型的基准函数和油田措施规划方案的仿真实验表明, 相较于对比的算法, DSFLA的收敛精度和寻优速度有明显的提升. 相似文献
4.
针对标准混合蛙跳算法(SFLA)在复杂优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度不高和运行效率低等问题,提出了一种基于自适应权重调整与差分进化(DE)策略的并行式混合蛙跳算法(P-DE-ASFLA)。在局部搜索过程中,采用邻近学习策略更新子群中的最优个体以加快算法的收敛;采用动态蛙跳规则更新子群中的最差个体以避免算法早熟收敛;在全局搜索过程中,采用DE策略对混合后的种群进行基因更新,增强算法的全局寻优能力。同时基于主从式并行架构,采用多进程技术使子群的局部搜索过程并行化,大幅提高了算法的运行效率。实验结果表明,所提算法在6个标准测试函数中的求解质量和运行效率要远优于标准SFLA和DE算法。 相似文献
5.
针对传统算法在解决无线传感器网络覆盖优化上存在的覆盖率较低和节点分布不够均匀的问题,提出了一种改进的蛙跳算法;为了同时达到增加算法的种群多样性和加快算法收敛速度的目的,改进蛙跳算法分别增加了个体高斯学习机制和根据粒子群思想改进的更新策略,让族内最差个体在自身附近进行局部搜索,若无效,则使族内最差个体同时向族内最优个体和全局最优个体学习;在性能评估实验中,对改进的蛙跳算法分别进行了标准函数测试和无线传感器网络覆盖优化测试;测试结果表明,在6个标准测试函数中,改进的蛙跳算法与其他算法相比在4个测试函数上的收敛精度有了明显提高;在无线传感器网络覆盖优化中,改进的蛙跳算法也能够使节点分布更加均匀,使网络覆盖率达到了85.6%。 相似文献
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由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法(ABCSFL-PSO)。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。 相似文献
7.
针对概率克隆选择微粒群算法(PCSPSO)在解决离散优化问题时效果不佳的缺点进行改进,将改进后的算法(IPCSPSO)应用于多用户检测,提出基于改进的概率克隆选择微粒群算法的多用户检测器(IPCSPSO-MUD)。IPCSPSO在由二次更新后的记忆集和原种群构成的临时种群中寻找全局最优解,进一步扩大搜索范围;以抗体生存期望值为标准更新种群,保证抗体多样性。仿真结果表明,所提出的多用户检测器在误码率性能、收敛速度、抗远近效应能力和系统容量等方面均有显著提高。 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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一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法 总被引:29,自引:7,他引:22
混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,提出一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略,减小了个体空间差异,从而改善了算法性能。数值实验证明了该改进算法的有效性,并对改进算法的阈值参数进行了率定。 相似文献
11.
针对遗传算法在最大子团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,利用随机抽样方法对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度,设计克隆选择策略,提出了求解最大子团问题的随机抽样免疫遗传算法。用仿真算例说明了新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,且不比DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法差,对某些算例还得到了更好解。 相似文献
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免疫算法是一种新兴的智能计算技术,已成为网络、智能控制、计算等领域研究的重点和热点之一。开展免疫算法的理论研究,对于发展新的入侵检测技术,建立新一代的入侵检测系统着重要的意义。该文讨论了几种典型免疫算法的原理,包括基于T细胞否定选择原理的否定选择算法,基于生物免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,遗传算法与免疫理论结合的免疫遗传算法,并讨论分析了不同免疫算法使用在入侵检测技术中的优劣。 相似文献
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基于改进的人工免疫算法的函数优化 总被引:5,自引:1,他引:4
为了提高算法的运行速度和收敛速度,确保算法收敛到全局最优,以及提高群体的多样性和整体品质,提出了基于百分比表示的抗体相似度、期望繁殖率以及克隆选择概率的定义方法和计算公式,并结合精英策略(elitism strategy)提出了一种改进的人工免疫算法,(Artificial Immune Algorithm with Elitism,AIAE).用AIAE对测试函数F15进行仿真实验,结果表明所提算法能以较快的速度搜索到函数的全局最优解,并且解的波动性很小、解的质量很高.因此可将该算法用来优化由本项目设计组设计的智能人工腿中的控制器. 相似文献
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基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出一种改进型克隆选择算法(ICSA).该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.以随机过程理论为数学工具,分析了ICSA所形成抗体种群的平均适应度函数的鞅性质,并由此得出算法几乎处处强收敛性的结论.进而证明了,当状态空间有限时,该算法能在有限步内以概率1收敛到全局最优.仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性. 相似文献