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针对樽海鞘群算法求解精度不高的缺点,提出一种混沌精英质心拉伸机制的樽海鞘群算法。引入改进的Tent混沌序列生成初始种群,以增加初始个体的多样性;选择最优个体采用精英质心拉伸机制,可增强全局搜索能力。将改进算法在12个典型复杂函数和CEC2014函数优化问题上进行仿真实验,并同经典的遗传算法和粒子群算法进行对比。结果表明,混沌精英质心拉伸机制的樽海鞘群算法具有更好的全局搜索能力,寻优精度比标准算法有所增强。在求解高维和多峰测试函数上,改进算法拥有更好的性能。 相似文献
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乌鸦搜索算法作为新提出的元启发式智能算法,其寻优方式模拟了乌鸦间相互跟随窃食的行为。为了提高算法的收敛精度、后期搜索能力等,基于传统乌鸦搜索算法提出一种新的混合乌鸦搜索算法,其核心思想是在算法中加入共享机制,改进原始算法中随机追踪的位置更新方式,降低搜索盲目性,提高收敛速度;在不同的迭代阶段对全局最优位置进行大小不同的扰动操作,有效提高了跳出局部最优的概率,保证算法全局搜索能力与局部搜索能力的平衡。最后通过8个基准函数对5种算法搜索性能在10、30、50维的情况下进行对比分析,结果表明该改进算法的综合表现要优于其他算法。 相似文献
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针对认知无线网络中频谱分配优化和寻优收敛精度等难题,在图论模型的基础上提出一种共生时变二进制樽海鞘群算法,并将其运用到认知无线电频谱分配中.首先,在追随者位置更新中引入共生策略以增强开发能力;其次,在连续空间和离散空间转换过程中,引入时变函数对位置进行离散化;最后,采用改进的二进制樽海鞘群算法以最大化系统总效益和次用户公平性为目标与其它算法进行对比实验.结果表明,改进的二进制樽海鞘群算法在应用实例中优于其它算法,且能够有效、稳定用于频谱分配优化. 相似文献
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针对处理滤波器设计问题,蝙蝠算法(BA)很容易陷入早熟收敛,提出改进的疯狂蝙蝠算法(CBA)旨在设计低通有限脉冲响应(FIR)滤波器。首先,在频率更新中引入两个随机数来控制全局与局部的平衡;其次,在标准蝙蝠算法中引入疯狂因子,使得蝙蝠算法以一定疯狂概率维持其多样性;最后,在局部搜索时,对算法的响度和脉冲发射率进行动态修正,便于精细搜索。将CBA与其他算法进行比较,仿真结果表明,疯狂蝙蝠算法在应用实例中优于其他算法,且能够有效、稳定用于低通FIR滤波器设计。 相似文献
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