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基于混合优化策略的微分进化改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
微分进化算法具有控制参数少、鲁棒性强、易于使用等优点,并具有不同的优化策略.本文在对微分进化算法各优化策略性能进行分析的基础上,提出了基于混合优化策略的微分进化改进算法.改进算法的主要思想是将种群中的个体随机地分成两组,每组采用不同的优化策略.利用五个标准的优化算法测试函数对改进算法的收敛速度和搜索成功率进行了测试,并与动态微分进化算法和微粒群算法进行了比较.实验结果表明,本文提出的改进算法在保证算法搜索成功率的同时,大大提高了算法搜索效率. 相似文献
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社会网络搜索免疫优化算法是在社会网络体现出强大的信息搜索及传播能力的基础上,进一步提出的一种较为新型的免疫优化算法。本课题笔者在分析社会网络搜索与免疫克隆选择算法的基础上,进一步对基于社会网络搜索模型的免疫优化算法进行了探究,希望以此能够对社会网络搜索免疫优化算法的了解提供理论依据。 相似文献
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运动估计中一种基于分级搜索的快速菱形算法 总被引:1,自引:1,他引:0
文章在分析菱形算法的基础上,设计了一种区分出运动剧烈和缓慢的视频帧分析方法.在此基础上针对大部分的运动缓慢帧提出了一种新的搜索模板。实验结果表明,该方法同菱形搜索算法相比.可在基本不降低搜索效果的情况下极大的提高搜索效率。 相似文献
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免疫遗传算法及其应用研究 总被引:18,自引:5,他引:13
遗传算法是一种导向随机搜索算法,具有较强的全局搜索能力.为克服遗传算法盲目搜索、收敛速度慢的缺点,文章提出了免疫遗传混合算法.利用求解问题特征对遗传算法的种群进行免疫接种,以提高搜索速度.为检验混合算法的效率,给出了经典TSP问题的混合算法.实验结果表明,混合算法具有收敛速度快、搜索精度高、稳健性强的特点. 相似文献
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为改善光网络核心交换机的交换性能,提高网络传输速率,同时保证一定的服务质量,提出采用人工免疫算法来有效解决调度问题,并引进了生物免疫系统中的免疫应答,抗原记忆,接种疫苗,免疫选择等机制。与一些传统的算法做比较,发现免疫算法可有效提高全局搜索的效率及能力,以较快的速度得出最优解。 相似文献
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在对短时、低信噪比信号测向时。加权子空间测向算法(WSF)的统计性能优于Music,Esprit等测向算法,且可以对相干信号进行检测。但是因为算法实现涉及到非线性多维搜索。因此运算量很大。本文提出的改进遗传算法,是一种运算速度较快的加权子空间算法的实现算法。该算法将免疫算法引入遗传算法中,并与MVP算法相结合。解决了普通遗传算法(CGA)在DOA搜索中易早熟。后期搜索效率低的问题,拥有快速、全局的搜索能力。计算机仿真证明了该算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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一种基于序贯相似性检测算法(SSDA)的加速算法 总被引:3,自引:0,他引:3
序贯相似性检测算法(SSDA)是针对传统模板匹配算法提出的一种高效的图像匹配算法.在该算法中引进了阈值,即模板与其覆盖下的搜索子图的像素差值的上限值.提出的基于SSDA的加速算法,是在此基础上.引入了模板与其覆盖下的搜索子图的像素差值的最低门限值.如果该最低门限值超过了阈值.则可以跳过该搜索子图.实验证明:该算法比传统的SSDA算法在速度上有所提高. 相似文献
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本文在完成对现存的运动补偿算法进行理论分析的基础上,提出一种新的快速算法,这种算法具有简单性,可并行性、搜索次数减少等特点,它从编码效率,搜索次数,可并行性等方面的综合评价在已有算法中最优,并且,本文还对各种算法进行计算机仿真实验,之后给出实验结果,这一结果进一步证明新算法的优越。 相似文献
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针对灰狼优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间多机器人隐患搜排的调度问题,提出了一种分步引导式多机器人安全隐患协同排除调度策略。首先引入非线性收敛因子调整策略和静态加权平均权重策略改进灰狼优化算法以避免算法陷入局部最优;随后通过改进的灰狼优化算法先后两次求解遍历顺序,引导机器人规划搜索路径与排除隐患点路径;最后在领航者-跟随者模型的基础上多机器人编队与队形变换避障,逐一到达隐患点位置实现多机器人的调度策略。通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高,验证了区域多任务安全隐患排除的分步引导式多机器人协同调度策略的有效性。 相似文献
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以遗传算法和免疫算法相结合的算法为研究手段,为无线射频网络的拓扑结构做了优化.这个设计在传统的遗传算法上加以改进,结合了遗传算法和免疫算法的优点,将免疫算法作为遗传算法的一个更新个体的算子,从而提高了遗传算法的搜索能力,使得网络拓扑的结果更加优秀. 相似文献
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基于免疫--蚂蚁算法的多约束QoS路由选择 总被引:5,自引:0,他引:5
针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延、丢失率为QoS参数。借鉴人体免疫系统的适应能力和蚂蚁算法的全局寻优能力提出了一种新的融合算法即免疫——蚂蚁算法。免疫算法把目标函数和制约条件作为抗原,目标函数的优化解对应为抗体,使得求解过程的收敛方向得以控制;利用蚂蚁算法产生和更新抗体,抗体交叉、变异操作以及对与抗原亲和力高的抗体进行记忆,均能促进快速求解。实验结果表明:免疫——蚂蚁算法表现出了超越免疫算法和蚂蚁算法的优点,大幅度提高了路由选择的效率。 相似文献
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文中提出一种人工免疫思维进化算法,此算法在免疫系统优化机理的基础上吸取了思维进化算法中的优点,提出了趋同半径和异化半径的概念,实现了免疫算法中抗体的局部和全局寻优,并且给出了一种基于矢量距的概率选择方法。同时,本文描述了算法的具体实现步骤,证明了算法的收敛性,给出了仿真实验。实验结果表明,新算法有机地结合了人工免疫算法和思维进化算法的优点,具有不易陷入局部极值,解的精度高,收敛速度快等特性。 相似文献
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采用最大似然估计方法解决TDOA定位估计问题可以避免已有算法的缺点,适用性更强,但必须解决由此产生的非线性优化问题。人工免疫算法是一种模拟自然免疫系统功能、收敛性能较好的新兴智能方法,针对TDOA定位估计问题对人工免疫算法进行了改进,采用浮点数编码,避免了二进制编码所必须的编解码过程;并采用轮盘赌策略克隆亲和度较高的抗体,并控制抗体以不同变异率变异,提高了收敛速度和性能,改进了免疫算子。针对TDOA估计问题,联合使用Chan算法和人工免疫算法,可以取得较好的定位精度,提高收敛速度。仿真结果表明,在保证抗体数量的情况下,该算法性能稳定,并能以较快的速度收敛到全局最优解,相对于Chan算法精度更高。 相似文献
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