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1.
离散变量结构优化设计算法研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
石连栓 《天津工程师范学院学报》2001,11(1):5-9
对离散变量结构优化设计的算法作了总结，这些算法被分成传统的方法和现代方法。对其中的一些算法作了描述，如圆整法、相对差商法、模拟退火算法、遗传算法、Tabu搜索算法。指出了拓扑优化存在奇异最优解问题，并介绍了奇异最优解的处理方法。 相似文献
2.
蔡雷 《内江师范学院学报》2005,20(4):11-13,54
针对贷款组合优化决策模型的求解问题，以模拟退火算法为基础，利用设置记忆器和在算法后链接一个局部搜索过程的方法，对原有算法进行了改进，该算法可兼顾解的质量和运行时间，快速找到最优解，克服了原有算法的随机性。数值计算的结果表明，该算法具有很强的适用性。 相似文献
3.
针对多目标优化问题,提出了一种变加权的多目标混沌优化方法,通过对多目标的随机加权处理,实现了算法在各个方向的搜索,能够找到不同方向的Pareto最优解。与混沌优化方法的结合使该方法不仅能够找到分布比较均匀的Pareto边界上的最优解,而且使用简单、方便。 相似文献
4.
蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。 相似文献
5.
大多数种群优化算法面临的共同缺陷是全局搜索能力不足，易陷入局部最优解。文章基于灰狼优化算法和人工蜂群算法，引入混沌映射和OBL策略，提出了新型GWO-ABC混合优化算法。通过GWO-ABC算法优化了FOPID控制器的参数，仿真结果表明，该算法性能优于其它算法。 相似文献
6.
基于PSO的电力系统环境经济负荷调度 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
7.
为了寻找更优的机器人移动路径,将沙猫群优化算法与三次样条插值方法进行融合,对沙猫群优化算法进行改进。在改进的沙猫群优化算法中,利用混沌映射的均匀性初始化种群以提高种群多样性;通过融合互利共生和莱维飞行策略减少局部最优解的消极影响,提高算法的收敛速度和精度。通过两种仿真实验对比6种优化算法的实验数据,结果表明,改进的沙猫群优化算法的最优解、最差解和平均解都优于对比算法,验证了改进沙猫群优化算法对于解决移动机器人路径规划问题的有效性和工程实用性。 相似文献
8.
采用自适应粒子群算法（APSO）对水库优化调度问题进行了研究。建立了问题的数学模型，提出了该算法的工程实现方法，编制了基于Matlab语言的优化计算程序。三插溪水库的仿真实例表明：APSO算法较PSO算法的收敛性能更好，APSO算法在搜索晚期具有更强的局部搜索能力，更容易找到最优解。与遗传算法相比，APSO算法采用的参数少，实现简单，收敛结果更优。可见，APSO算法在水库优化调度问题上的求解是可行有效的。 相似文献
9.
方文超 《锦州师范学院学报(哲学社会科学版)》2014,(6):74-77
物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。 相似文献
10.
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。 相似文献
11.
蒲荣富 《宜宾师范高等专科学校学报》2013,(6):78-81
围绕全局优化问题,对模拟退火算法进行了分析,针对过程变量优化问题中普遍存在的多峰现象,探讨了应用模拟退火算法求全局优化问题的最优解的方法．通过对线性问题和非线性问题的计算,表明该法能够有效地解决全局优化问题． 相似文献
12.
蚁群算法是解决组合优化问题比较有效的方法。该方法采用分布式并行计算机制,易于与其它方法结合,并具有较强的鲁棒性,但也存在搜索时间长、易陷入局部最优解等问题。在研究多种改进的蚁群算法基础上,提出一种改进的蚁群算法来求解TSP问题。改进算法根据相邻节点间的相对距离特征,对路径解进行变异,诱导蚁群快速寻找到更优解。同时引入信息素挥发因子自适应调整机制和公共路径思想,调节算法收敛速度,以保证算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进算法相比于MMAS、DMPSO ACO等算法,求解精度和收敛速度都有所提高,所选取的测试实例中,平均解相对已知最优解的偏差百分比平均可达到0.63%。 相似文献
13.
蚁群算法的原理及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
王芳 《潍坊教育学院学报》2005,18(2):70-72
蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性;但有搜索时间较长,易陷入局部最优解的缺点。本文首先讲述蚁群算法的来源和基本原理,然后讨论蚁群算法的几种改进策略,并简单介绍近年来蚁群算法在许多新领域中的发展应用,最后对今后进一步研究的方向作了展望。 相似文献
14.
针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。 相似文献
15.
针对LM算法及模拟退火算法各自存在的不足,提出一种交替使用二者的混合优化算法（SALM算法）.该算法先通过模拟退火算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用模拟退火算法和LM算法,直至发现满意的最优解.实验结果表明,新算法不但具有模拟退火算法的全局收敛特性而且保留了LM算法的局部收敛速度,克服了单纯模拟退火算法所产生的随机性和概率性问题,也弱化LM算法对初始条件的依赖程度,保证了求解的速度和精度。 相似文献
16.
17.
薛臻 《河南科技学院学报》2007,35(3):104-105,112
对一类的线性比式和问题（P）提出了一确定性全局优化算法。利用等价问题和新的线性化技术给出了问题（P）的松弛线性规划（RLP），通过对RLP可行域的细分以及一系列RLP的求解过程，提出了分枝定界算法收敛到问题（P）的全局最优解，最终数值实验表明了提出方法的可行性。 相似文献
18.
《武汉职业技术学院学报》2019,(6):90-94
为了克服PID控制器参数整定时适应度函数权重难以选择的问题,提出一种多目标粒子群优化算法。该算法不需要设置权重参数,采用精英归档策略,按照Pareto最优原则,对控制系统阶跃响应的超调量和上升时间两项指标进行优化,从而实现PID控制器参数的自动整定。仿真结果表明,该算法可以获得大量优质Pareto最优解,解的质量优于其它方法。 相似文献
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针对智能交通系统中的车辆路径优化问题,运用蚁群算法进行求解,并对状态转移概率公式的选择做出了调整,进一步对信息素挥发因子进行改进,从而改进了基本蚁群算法到一定阶段后容易陷入局部最优的缺点,提高了算法的运算速度.实例求解表明,改进蚁群算法在车辆路径优化问题中,可以快速有效地得到近似最优解. 相似文献