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利用烟花算法求解物流配送中心选址问题,但存在早熟收敛、搜索精度低、鲁棒性较差的缺陷,为此提出一种改进烟花算法SOFWA用于求解该问题。将人群搜索算法中的利己行为、利他行为和预动行为引入烟花算法,以加强各烟花与最优烟花之间的信息交互,从而增大最优烟花的搜索领域|对烟花爆炸和变异过程中产生的无效烟花进行剔除操作,提升算法运行效率。仿真实验证明,改进烟花算法在求解物流配送中心选址问题时有效避免了以上缺陷,相对于其它算法具有一定的优越性。 相似文献
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烟花算法作为一种新型群体智能优化算法,在众多领域得到成功应用。联合采购品种的不断扩大对算法性能提出了巨大挑战。针对联合补货问题设计了基于烟花算法的求解方案,并利用基础算例证明方案有效性。随机生成的大规模算例表明,烟花算法相较于混合差分进化算法,在求解大规模联合补货问题时可获得更优的近似最优解,具有更快的收敛速度和更高的稳定性,验证了烟花算法在混合整数规划方面的应用效果。 相似文献
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钱晓雯 《实验室研究与探索》2018,(1)
针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出一种基于变邻域搜索的动态烟花算法。变邻域搜索是一类重要的元启发式算法,在每一次迭代计算过程中通过搜索当前解的邻域得到一个改进的解,通过变邻域搜索方法可有效提高局部最优解的精度。与此同时,算法引入进化速度的概念,并通过进化速度计算烟花算法迭代过程中需更新的维度,实时调整相关参数,加快算法收敛,避免陷入局部最优。算例试验表明,该算法具有较好的鲁棒性,且能有效地提高算法搜索精度,加快收敛速度。 相似文献
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选取粒子群算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能有效地搜索空间,快速实现全局优化。给出了基于禁忌粒子群的混合算法,并结合禁忌粒子群与自启发式方法来求解多目标0-1背包问题。计算机仿真证明,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。 相似文献
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标准粒子群算法主要用于优化连续性,而对粒子群算法求解非线性整数规划,算法的粒子位置必须解决取整问题。基此,文章提出一种粒子位置最终取整的方法,以改进粒子群算法解决整数规划的具体过程。基准函数的仿真结果表明,改进后的取整方法的搜索成功率优于直接取整和随机取整,综合搜索效率更佳。 相似文献
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以P00L交易模式为大环境,在电网规划过程中模拟了阻塞调度过程。利用昆沌运动的随机性、遍历性和规律性特点,以及进化算法求解高维、非线性复杂优化问题的优势进行输电网规划求解。规划过程中,以混沌载波为进化因子,通过对解个体的重复性和可行性测试,清除重复解和不可行解,避免搜索空间的萎缩,确保解个体的有效性;引入家庭竞争,采用获胜加权的方式选择优秀个体进入下一轮进化.给出的两个标准测试系统算例对采用混沌进化算法的电网规划进行了仿真验证,实验结果表明该方法全局寻优能力强. 相似文献
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以POOL交易模式为大环境,在电网规划过程中模拟了阻塞调度过程。利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性特点,以及进化算法求解高维、非线性复杂优化问题的优势进行输电网规划求解。规划过程中,以混沌载波为进化因子,通过对解个体的重复性和可行性测试,清除重复解和不可行解,避免搜索空间的萎缩,确保解个体的有效性;引入家庭竞争,采用获胜加权的方式选择优秀个体进入下一轮进化.给出的两个标准测试系统算例对采用混沌进化算法的电网规划进行了仿真验证,实验结果表明该方法全局寻优能力强. 相似文献
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李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
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进化算法是解决优化问题的一种新型方法.与现存的优化算法相比,这种方法有几个优点:它不仅能用于非线性函数,还通常能以概率收敛到全局最优解.基于一种新的变异算子和局部搜索技术,提出了一个求解旅行商问题的的新的进化算法.新的进化算子可以保证约束条件自动满足,局部搜索技术简单易行.另外,对迭代方法做了收敛性分析,给出了收敛的必要条件和充分条件.并进行了计算机模拟.结果表明本文算法是有效的,是一种适用于很多类型组合优化问题的有效方法. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(10):104-109
在电力系统有功优化这个复杂的全局优化问题上,差异进化(Differential Evolution,DE)算法可以增加其种群多样性但搜索效率低,于是在其基础上提出了一种改进的差异进化算法(Improved Differential Evolution,IDE)。IDE算法保留了DE算法的三大步骤:变异、交叉以及选择,优化了传统的变异策略,同时引入了Logistic映射改变系统参数,使固定取值的搜索步长和交叉算子在一定范围内随机取值,以此扩大种群搜索范围,加快收敛速度;IDE算法最后运用了考虑系统约束的非贪婪选择,以确保算法在可行域里探索最优解。为验证算法的实用性,利用Matlab软件,将DE和IDE算法在IEEE30节点测试系统上进行目标函数为电网功率损耗的有功优化仿真。仿真结果表明,IDE算法增加了种群多样性,加快了收敛速度并且提高了搜索效率。通过此次仿真,加深了学生对电力系统有功优化以及DE算法的认识和理解,同时引导学生利用计算机技术改善算法的搜索性能并且求解优化问题。 相似文献
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针对经典协同进化遗传算法在优化大决策空间问题时计算复杂度较高的问题,提出了一种基于搜索空间分割的协同进化遗传算法,其基本思想是：将种群分割为不同规模的子种群,在进化过程中应用ε自适应方法调整子种群规模。复杂度分析和数值实验表明,改进后的算法可降低算法计算量,提高算法的优化效率。 相似文献
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动态调整信息素的蚁群算法 总被引：2，自引：0，他引：2
对蚁群算法提出了一种动态调整信息素的进化策略，以改善和提高算法的性能。不仅能够加快收敛速度，节省搜索时间，而且能够克服停滞行为的过早出现，有利于发现更好的解，这对于求解大规模的优化问题是十分有利的。 相似文献
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为解决经典Dijkstra算法存在搜索效率低，并可能发生组合爆炸问题，提出了利用动态规划技术改进的Dijkstra算法。运用由后向前分段逐步求解的方法，降低每一段的运算法，从而达到提高效率的目的。理论分析及计算机模拟结果表明，改进的Dijkstra算法在提高搜索效率、减少组合爆炸的可能性以及降低运算法等方面，明显优于经典的Dijkstra算法。在求单源最短路径问题上有实用价值。 相似文献
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提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点. 相似文献
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针对多目标无约束0—1二次规划问题,提出一种文化基因算法。该算法采用基于分解的多目标演化算法框架,能够获得分布均匀的非占优解;同时,采用一种简单、有效的禁忌搜索,能够利用更多问题相关的信息,获得质量更优的非占优解。该算法在优化的过程中能够动态地平衡多样性与收敛性。实验结果证明该算法能够很好地求解多目标无约束0-1二次规划问题,并且性能优于目前求解该问题较先进的算法。 相似文献
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针对非线性约束整数规划问题的特点,提出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化和变异操作中加入取整运算,采用松弛可行基规则作为选择策略.实验研究结果表明.该算法能有效求解非线性约束整数规划问题. 相似文献