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为解决磷虾觅食( KH)优化算法在处理高维多模态函数优化问题时存在局部搜索能力不强、收敛速度慢等问题,利用一种贪婪的精英交叉算子加速其收敛速度,使用基于逻辑自映射函数的混沌搜索算子避免局部极值的吸引,采用对立搜索算子提高初始种群的质量。结合上述3种算子提出一种改进的磷虾觅食算法。在7个标准测试函数上的仿真实验结果表明,与KH及其改进算法相比,该算法在寻优精度和收敛速度方面均得到明显增强。 相似文献
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变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。 相似文献
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邓卫民 《计算机与数字工程》2013,41(8)
针对多约束QoS组播路由的优化问题,提出了一种超混沌遗传混沌算法.该算法利用遗传算法中的改进的适应度函数,通过结合超混沌映射优越性的搜索能力,对遗传算法选出的个体进行混沌优化,以改善遗传算法过早陷入早熟的情况.通过仿真实验表明,该算法有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快更稳定,是一种解决多约束QoS路由问题可行和有效的方法. 相似文献
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求解0-1整数规划问题的混沌遗传算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类特殊的0-1整数规划求解问题提出一种混沌遗传算法。该算法采用幂函数载波技术提高混沌搜索的充分性与遍历性,以混沌搜索算法得出的优化个体作为遗传算法的新群体进行交叉、变异等操作,提高种群质量,同时增加种群多样性,改善遗传算法的早熟问题。该算法被用于解决片上网络映射A3MAP(architecture-aware analytic mapping) 0-1整数规划问题。实验仿真证明,该算法的收敛速度和解的精度均优于A3MAP-GA。 相似文献
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面向多模态函数优化的回溯克隆选择算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多模态函数优化问题,提出了一种基于回溯机制的改进克隆选择算法--回溯克隆选择算法(BCSA),采用改进回溯机制和记忆库抗体抑制策略,保持了抗体的多样性,以增强算法的全局搜索能力;通过改进动态变异、选择与交叉操作提高算法收敛速度。典型的多模态函数测试结果表明:回溯克隆选择算法具有优良的全局搜索能力和搜索效率。 相似文献
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为克服粒子群优化算法早熟收敛,提出一种基于子群变异的改进粒子群优化算法。该算法提出一种具有随机定向振荡式搜索的子群对主群的全局最优位置进行变异,改变了完全随机的变异方式,为算法提供局部深度的搜索以及跳出局部最优。为增强算法的全局探索能力,对适应度值差的粒子进行动态的变异,以此达到增大种群的潜在搜索空间的目的。最后通过高维的benchmark函数测试改进算法性能。通过仿真结果对比,表明改进算法能有效防止早熟问题,对于多模态函数的优化能够很好地跳出局部极值点,收敛性和收敛精度等方面得到大幅度提升。 相似文献
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免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这种分布特性会影响全局搜索能力和效率。而Tent映射也存在迭代易落入小周期循环的问题。针对免疫算法和混沌优化算法中存在的缺陷,该文用变尺度的搜索策略,提出了一种基于Hénon映射的自适应克隆选择的优化算法,数值仿真结果表明,该文提出的算法提高了局部搜索的能力及其计算效率,算法可行有效。 相似文献
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针对量子免疫算法在神经网络集成结论生成时存在精英损失和过早收敛的问题,提出了改进量子免疫算法。改进算法在免疫选择时采用精英策略保留最优个体,提升了收敛效率,并引入反转策略增加个体多样性,加强了全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进量子免疫算法是集成结论优化的有效方法,泛化性能明显优于简单平均、推广集成等传统方法。 相似文献
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分析了免疫算法和Hopfield神经网络的优缺点,提出了一种解决多峰值函数优化问题的混合算法。Hopfield神经网络易于硬件实现,具有简单、快速的优点,但是对初始值具有依赖性以及容易陷入局部极值。免疫算法具有识别多样性的特点,但搜索效率和精度不高。将两算法结合起来,优势互补。首先用免疫算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,所得聚类中心作为Hopfield神经网络的初始搜索点,最后利用Hopfield神经网络逐个寻优。实验表明,该算法是一种有效的求解多峰函数优化问题的方法,与免疫算法相比,搜索效率和精度都较高。 相似文献
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自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用 总被引:5,自引:1,他引:4
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射X=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻优的准确性,又保证了算法的快速性.应用该算法对3个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.将此算法应用于移动Ad Hoc网络入侵检测时的仿真实验结果表明,自适应变尺度混沌免疫优化算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求. 相似文献
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针对标准人工免疫算法存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于小生境技术和聚类分析的改进的人工免疫算法。首先运用嵌入进化标记的小生境技术对初始种群进化,“排挤机制”有效地保持种群的多样性,防止了早熟,而标记种群的进化方向则加快了算法的收敛速度。其次聚类方法的应用使得在各极值点附近形成了聚类区域,在不同的聚类区域运用人工免疫的趋同算子和异化算子分别进行粗搜索和细搜索,以保证全局寻优的速度和精度。仿真结果表明,该改进算法较之标准免疫算法,有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。 相似文献
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分布式人工蜂群免疫算法求解函数优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服人工蜂群算法由于开发能力较弱而导致收敛速度慢、搜索精度不高等缺点,结合子蜂群思想和免疫克隆选择算法,提出一种基于分布式精英进化模型的人工蜂群免疫算法。首先对外层子蜂群进行启发式快速人工蜂群操作以提高收敛速度;然后对内层精英蜂群进行免疫克隆选择操作,进一步提高了算法的收敛精度和全局搜索能力。仿真结果表明了该算法在求解函数优化问题上的有效性和优越性。 相似文献
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基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。 相似文献
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并行混合免疫遗传算法及其应用 总被引:9,自引:0,他引:9
以并行遗传算法(PGA)为基础,对其早熟、收敛慢等缺陷加以改进,提出一种并行混合免疫遗传算法(PHIGA)。该算法将免疫原理引入到遗传算法中,提高了算法的整体性能。这主要表现在一方面免疫选择可有效地防止早熟,另一方面基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。算法采用混沌初始化和基于自适应交叉、变异的多种群搜索,与单纯形法的混合可更好地改善其局部搜索性能。文中布局问题的算例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献