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针对K-means算法对初始聚类中心敏感、容易收敛于局部极值和人工鱼群算法最大步长固定、寻优精度不高、后期收敛速度慢的问题,提出一种K-means和人工鱼群相结合的聚类算法。该算法将K-means聚类中心引入人工鱼群适应度函数,自动确定近似全局最优的初始聚类中心,并将其作为K-means初值详细进行局部搜索,以提高精度。同时采用淘汰机制和自适应的最大步长策略,优化人工鱼群算法性能。在Iris、Wine数据集和EPA-HTTP应用日志数据上对IAFSA KM算法进行实验仿真分析,验证了算法的有效性和可行性。 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
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刘佳 《石家庄铁路工程职业技术学院学报》2011,(3):33-37
为改进AFSA优化精度低、运行时间长的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进人工鱼的觅食行为,在利用人工鱼全局寻优的同时并利用模拟退火算子实施局部细化,提出一种改进的人工鱼群优化算法（SA_IAFSA）,并用于求解多峰函数的优化问题。仿真结果表明,该算法保持AFSA算法简单、易实现的特点,克服人工鱼漫无目的随机游动以及容易陷入局部最优值的缺点,显著提高算法的运行效率和求解质量。 相似文献
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《西安文理学院学报》2016,(1)
针对动态网格优化算法(GEA)收敛速度较快,收敛精度不够理想,特别是解决多峰函数有可能会错过全局最优解的缺陷,提出了一种新的自适应动态网格优化算法.通过评估早熟收敛程度,将早熟收敛程度、函数的峰值与步长的变化联系起来,加入1个随机因子用以调整搜索范围,从而提高了算法的寻优效率.通过对典型的MP问题的测试,并与其他的动态优化算法比较,证明了算法的有效性. 相似文献
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为了解决蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提高算法在连续空间中的寻优能力,本文提出了一种基于有向搜索的智能蚁群优化算法。该算法使转移概率较大的蚂蚁个体在解空间中进行局部有向变步长搜索,有效地避免了算法陷入局部最优,缩短了搜索时间,在寻优精确度取得了很好的效果。通过仿真验证了算法的有效性 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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针对传统的人工蜂群算法具有较强的勘探能力,但是算法局部开采能力较弱,演化后期收敛速度慢,容易陷入局部最优,提出了基于混沌算法和逆向学习算法相结合的初始化种群方法,有效改进种群的多样性;提出了一种新型的搜索策略来改进观察峰与侦察蜂的搜索过程,加快了算法的收敛速度;通过5个标准函数进行测试,文中算法在搜索效率、最优解质量、稳定性均优于传统的人工蜂群算法. 相似文献
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分析4种不同的水果运输调度问题（Fruits in Vehicle Routing Problem,FVRP）：带硬时间窗的具有需求关联的模型、带容量约束的车辆运输调度问题模型、车辆运输调度问题模型和旅行商问题模型,并构建了相应的数学模型,采用基本人工鱼群算法和全局人工鱼群算法对所建立的4种模型求解,实验证明,全局人工鱼群算法克服了精度低、后期收敛慢、复杂度较高等缺点,能有效地求解此类问题,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型越复杂,收敛更慢.同时,也体现出当问题模型较复杂时,全局人工鱼群算法的寻优质量和速度优于人工鱼群算法. 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(21)
针对和声搜索算法的早期收敛速度快,后期收敛慢,容易陷入局部最优解的问题,本文提出了一种改进的全局和声搜索算法.该算法对标准和声搜索算法作了三点改进,首先在和声记忆库初始化时采用反向学习策略,提高初始解的质量,提高收敛速度,其次,采用动态方式调整参数,第三,利用当前和声记忆库中的全局最优解产生新解,提高全局搜索能力.采用该算法对6个标准的测试函数进行优化,结果表明,该算法避免算法的早熟和增强算法的全局搜索能力,具有较好的优化性能. 相似文献
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为了提高全局和局部搜索的质量,提出了一种基于邻域智能的交叉变异算法。受中国成功学习典故"孟母三迁"的启发,根据对粒子群内各个邻域性能的评价来动态调整算法参数,使得迭代初期粒子群保持较好的局部搜索能力,在后期提高全局搜索能力,避免陷入局部最优,提高了共享信息的可信度。同时,算法引入交叉变异因子,通过收集粒子周边邻域反馈,自适应动态调整周边邻域。 相似文献
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布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调整特点的搜索算法,改变了步长和发现概率相应的更新方式,避免了传统布谷鸟算法容易陷入局部最优的缺陷,以增强算法搜索性能。实验对比表明,自适应调整的布谷鸟算法具有更好的寻优性能。 相似文献
15.
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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《邢台职业技术学院学报》2017,(5):78-82
为了有效解决标准萤火虫算法在寻优过程中存在易陷入后期收敛速度较慢、寻优精度不高等问题,在位置更新公式中引入动态调整惯性权重和自适应步长机制,提出一种动态自适应萤火虫优化算法。利用四个标准测试函数进行仿真实验结果表明,动态自适应萤火虫算法具有更快收敛速度、较高求解精度和稳定性。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2016,(4)
为提高电力变压器故障诊断的准确率,提出一种基于人工鱼群-蛙跳混合算法(AF-SA-FLA)优化的神经网络模型,并用于电力变压器的故障诊断.人工鱼群-蛙跳混合算法融合了人工鱼群算法前期全局收敛速度迅速以及蛙跳算法局部搜索能力强的优势,其运算速度和优化精度有了极大提升.仿真实验结果分析表明,该方法能对变压器各种类型故障加以有效诊断,故障诊断正确率高、速度快,能满足电力变压器故障诊断的实际工程需要. 相似文献
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针对混合蛙跳算法局部搜索能力较弱且易发生早熟收敛的问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进算法在传统算法的更新策略中引入自适应缩放因子和欧式距离,提高了算法局部搜索能力;为了提高算法的收敛速度,改进了传统算法中的随机更新操作。改进后的算法在收敛速度、寻优精度和求解成功率上均有很大改善,提高了混合蛙跳算法求解高维复杂优化问题的能力。 相似文献