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根据DNA杂交测序的特点,设计了一个改进的最大最小蚂蚁算法.首先,对问题进行预处理,将其转化为有约束的非对称旅行商问题;然后,对状态转移规则和全局更新规则进行改进,并运用变量邻域搜索思想,设计了一种简单高效的局部搜索技术.最后,采用后处理技术来解决长度约束问题.实验结果表明:该算法提高了DNA杂交测序的求解精度. 相似文献
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针对物流配送过程中带容量约束的动态车辆调度问题,提出一种Memetic算法,旨在最小化成本。Memetic算法中采用量子与遗传算法混合进行全局搜索,并根据搜索点目标函数变化率,设计了一种自适应量子旋转门更新方式,通过子代种群适应度变化确定量子旋转角大小与方向,明确了种群进化方向,扩展了全局搜索范围,引入了一种变异操作,使算法种群多样性得以保持,提高全局搜索宽度,采用2-opt法结合swap法增强算法局部搜索能力。仿真实验验证了所提算法的有效性与优越性。 相似文献
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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
4.
《洛阳师范学院学报》2015,(11)
提出了一种新的求解无约束优化问题的谱共轭梯度算法.该算法在标准Wolfe线性搜索条件就能满足充分下降性,在标准的Wolfe非精确线搜索下证明新算法的全局收敛性. 相似文献
5.
基于算法的下降性要求给出了一类求解无约束优化问题的含参量共轭梯度类型公式和算法,并证明了该算法在弱Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
6.
将粒子群算法的群体搜索优点和区间算法的区间分析相结合,提出了一种求解非线性方程组的区间-粒子群算法.在迭代过程中,先用粒子群算法的全局收敛性和群体搜索能力得到近似解,再用区间算法的精确搜索能力快速得到高精度的解.数值实验表明：该算法能在较大范围的初始区间内快速可靠的迭代得到高精度的解,是求解非线性方程组的一种有效的算法. 相似文献
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研究了一种新的进化算法--和声搜索算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的和声搜索算法,算法利用和声记忆库中其他解的有利信息,修正了其搜索机制,维持了和声记忆库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性争鲁棒性. 相似文献
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前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性,利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法——布谷鸟搜索算法,结合K-means聚类算法进行改进。在此基础上,设计了应用于Movielens数据集基于布谷鸟搜索的聚类推荐系统总体框架,对其中关键技术和目前存在问题进行了分析,并指出接下来需开展的研究工作。 相似文献
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文章提出了一种用于求解无约束优化问题的修正的WYL共轭梯度法,该算法在不依赖任何线性搜索的情况能够始终产生充分下降方向.在适当的条件下,采取了Armijo线性搜索的该算法具有全局收敛性,最后,我们给出相应的数值结果说明该算法是有效的. 相似文献
11.
针对大型试题库的随机抽题问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索算法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索算法结合起来,用遗传算法做全局搜索,用禁忌搜索算法做局部搜索,实现随机抽题．实验结果表明,算法的抽题效率和质量显著提高． 相似文献
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针对标准遗传算法在解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）时存在早熟收敛和易陷入局部极值点的特点,引入遗传算法与禁忌搜索结合的混合算法,同时对杂交算子进行了改进.算法既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有禁忌搜索算法的爬山能力.实验表明,改进的混合算法具有计算效率高、收敛速度快等特点,是一种有效的方法. 相似文献
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研究了电力系统的无功优化功问题,给出了结合电力市场实行的无功优化目标函数。在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,将遗传算法与蚁群算法融合,利用遗传算法的交叉、变异操作产生蚁群算法新的搜索路径,以此提高混合智能算法的全局搜索能力和收敛速度,并将混合智能算法应用于实例进行仿真。仿真结果表明,该混合智能算法具有快速的收敛速度和优良的全局优化能力。 相似文献
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袁桂霞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2012,12(4):31-33
DNA遗传算法的化工过程建模参数估计是非常复杂的问题,但转化成非线性优化问题就可以设计一种新型的简便的建模方法。利用遗传算法具有适应性强的全局搜索优势,可以使用碱基对个体进行四进制编码,设计全新的变异算子与交叉算子,开发出一个新型的DNA遗传算法化工过程建模方法。两个经典测试函数计算结果表明,这种算法的搜索能力、拟合精度都比较理想。 相似文献
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针对多聚焦图像,提出了一种DE（差异演化）搜索策略应用于图像融合子块寻优的算法,对同一场景两幅严格配准的源图像的清晰度恢复进行了深入研究。融合过程是首先将已经配准的源图像分割成若干个子块,然后采用一个清晰度评价函数选取清晰的图像块形成融合图像。该方法的创新之处在于,把图像子块的大小作为遗传染色体,经过交叉、变异和选择等操作,以便得到全局意义上的最优解。实验对比结果表明,该方法超过遗传算法和其它传统的多聚焦图像融合法。 相似文献
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研究了钻井布局问题 ,采用将网格移动而井不动转化为井动而网不动的思想 ,对平移情形提出了两种搜索算法 ,一种是全程搜索 ,另一种是逐井优化搜索 ,并对后一种算法的有效性在理论上给出两个定理作保证 对旋转情形也采用全程搜索算法 ,并对所提算法进行了数值实验 通过比较 ,对平移情形 ,逐井优化搜索算法比全程搜索算法效率高得多 ,大大节省了搜索时间 ,且所得结果与全程搜索完全一致 最后 ,分别对所提算法的数值结果可视化 所给例子 ,求得只可平移时有 4个旧井可利用 ,对可旋转又可平移的情况 ,求得有 6个旧井可利用 相似文献
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An immune-tabu hybrid algorithm for thermal unit commitment of electric power systems 总被引：1，自引：0，他引：1
This paper presents a new method based on an immune-tabu hybrid algorithm to solve the thermal unit commitment （TUC） problem in power plant optimization. The mathematical model of the TUC problem is established by analyzing the generating units in modem power plants. A novel immune-tabu hybrid algorithm is proposed to solve this complex problem. In the algorithm, the objective function of the TUC problem is considered as an antigen and the solutions are considered as antibodies, which are determined by the affinity computation. The code length of an antibody is shortened by encoding the continuous operating time, and the optimum searching speed is improved. Each feasible individual in the immune algorithm （IA） is used as the initial solution of the tabu search （TS） algorithm after certain generations of IA iteration. As examples, the proposed method has been applied to several thermal unit systems for a period of 24 h. The computation results demonstrate the good global optimum searching performance of the proposed immune-tabu hybrid algorithm. The presented algorithm can also be used to solve other optimization problems in fields such as the chemical industry and the power industry. 相似文献
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共轭梯度法是求解无约束问题的一类有效方法。提出一类新的共轭梯度法,该方法在wolfe搜索条件下,保证了算法的全局收敛性。其优点是,保留允许参数取负值,并改善了PRP方法收敛性不好和DY不一定产生下降方向的问题,具有收敛性好,收敛速度快的特点。从数值结果中表明该算法可行、有效。 相似文献