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为克服粒子群算法在处理复杂高维问题时易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出一种融合 Rosenbrock 搜索法的混合粒子群算法。首先,利用 Tent 混沌序列进行种群初始化;其次,采用去速度项的简化粒子群公式提高收敛速度并对个体极值加入扰动,增强粒子种群多样性;最后,当全局最优个体更新停滞时,利用Rosenbrock 搜索法对全局最优个体进行局部搜索,提高解的精度。利用 8 个常用基准测试函数分别对 30 维和50 维问题进行实验,证实该算法可寻到病态函数 Rosenbrock 全局最优值,且比其它 7 个函数的寻优精度提高10-2 数量级。实验证明该算法收敛速度快,解的精度高,全局搜索能力强,寻优能力明显提高。 相似文献
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结合多连接查询的特点,提出将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合的数据库多连接查询优化算法:先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索,通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群,然后对新个体进行模拟退火操作,将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行,到满足最终条件为止,仿真实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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传统遗传算法全局搜索性能的不确定性和随机性,对种群的局部多样性造成影响,容易产生早熟收敛等问题。将差分思想应用到遗传算法中进行全局寻优,并通过测试函数将其与传统遗传算法的收敛性进行分析。结果表明,差分进化遗传算法降低了传统算法的时间复杂度和搜索的盲目性,并在一定程度上提高了种群的收敛速度和多样性。 相似文献
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为避免粒子群算法陷入局部最优、早熟收敛,提出了一种新型的混沌粒子群混合优化算法。利用混沌映射初值敏感性、遍历性特点,随机初始化一个粒子,并通过混沌映射得到多个粒子的初始值,改变初始粒子群的提取过程。利用混沌映射扩大初始粒子群,得到寻优粒子群,使得粒子群在搜索的过程中,种群数量变大,有利于全局寻优,而种群粒子多样化,有利于跳出局部极值。经典的测试函数仿真表明,改进的粒子群算法极大提高了粒子群的寻优精度和寻优效率,增加了粒子的全局寻优能力,具有更为广泛的应用场景。 相似文献
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针对灰狼算法的缺点,提出一种改进的灰狼算法。引入混沌策略初始化种群,产生更均匀的初始种群;将线性收敛因子改进为非线性收敛因子,能更好地均衡全局搜索和局部搜索;在灰狼更新位置时,根据头狼的决策能力,加入权重策略,使每个灰狼个体更快地向最优的位置移动。最后用6个标准测试函数做仿真实验,结果表明,改进后的灰狼算法在单峰函数和多峰函数求解中,收敛速度和寻优精度都优于其他算法。 相似文献
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《石家庄铁路职业技术学院学报》2015,(3)
对基本的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)进行研究,为改进CS算法局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷,考虑到二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法,提出一种基于二次插值法的布谷鸟搜索算法(QI_CS)。新算法充分利用鸟窝个体局部的优化信息,增强算法的局部搜索能力,加快算法搜索全局最优解的收敛速度。仿真实验结果表明,QI_CS算法在保持原算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力和求解精度,是求解多峰函数优化问题的一种可行和有效的方法。 相似文献
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李佳晖代永强 《河北软件职业技术学院学报》2023,(3):10-16
针对基本烟花算法多样性差、全局探索能力不足、易陷入局部最优的问题,提出一种改进的混沌烟花算法。该算法以基本烟花算法为核心,以一种编解码策略实现连续空间到离散空间映射,引入混沌因子来确定爆炸半径,避免个体半径出现接近于零的情况,提高了算法的寻优和全局探索能力;通过引入精英选择策略,加快了算法的收敛速度。采用改进的混沌烟花算法、基本烟花算法、粒子群算法对基准测试函数和农产品运输调度问题进行优化实验,结果表明,改进的混沌烟花算法具有更好的稳定性和求解效率。 相似文献
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根据多维0/1背包问题的特点,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,设计了一种Memetic算法。该算法以基于模式替换的改进遗传算法作为全局搜素算法,采用模拟退火算法进行局部搜索。全局搜索算法引入了模式替换,使每代种群中的最好基因个体保存下来形成模式,引导种群搜索方向,提高搜索性能,然后进行选择、均匀交叉和变异操作,最后采用最大化修复策略,对不可行解进行修复,并对可行解进行修正。模拟退火算法以一定概率接受较差的解,从而避免陷入局部最优解。通过实验仿真和算法比较验证了Memetic算法的优越性和有效性。 相似文献