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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
针对传统进化算法在计算效能方面存在的一些问题,借鉴协同进化算法的思想,提出了一种融合免疫机制的协同进化模型。该模型通过多个子种群各自分别进化以保持整个种群的多样性。在每次迭代进化过程中,各个子种群分别选择精英抗体并进行免疫记忆。随后各个子种群分别以不同的算法进行变异。若变异后抗体的适应度降低,则利用精英抗体对其进行引导操作。群体间的协作包括子种群间若干个抗体的随机交叉和子种群间的大规模迁移。最终进行免疫代谢,去除群中的弱适应度个体。算法反复迭代进行以上操作,直至达到既定目标或预定的循环迭代次数。通过对13个标准测试函数进行的仿真实验显示,该模型在搜索最优解或满意解时均优于传统的进化算法,同时在寻优效率上有较大的提升。  相似文献   

2.
针对当前量子进化算法的特点和不足,提出了一种分层协同进化的量子智能体进化算法.将种群个体视为以量子编码的智能体,采取三级进化方法,在子种群之间进行个体交流,子种群内部进行个体竞争操作,个体内部能够进行局部调整,使得进化操作能够作用在不同的小生境范围内,增强了进化的粒度.利用不动点定理对所提算法的收敛性进行分析,结果显示,算法能够收敛到最优值.对多个基准函数进行仿真对比分析,该算法具有更好的收敛精度.  相似文献   

3.
为了解决传统量子进化算法用于复杂函数优化易陷入早熟和收敛速度慢等问题,将克隆算子引入到量子进化算法中,提出了一种新型的进化算法一量子克隆算法.该算法既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子增加种群的多样性.提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力.仿真结果表明,该算法优于传统的量子进化算法,较好地解决了复杂函数的优化问题.  相似文献   

4.
将混沌优化机制和免疫克隆进化算法有机结合,用混沌浮点数编码代替克隆选择算法的二进制编码,利用混沌随机序列产生初始种群,保证初始种群的多样性。对高亲和度抗体采用混沌扰动策略,对抗体根据其亲和度大小加以不同的混沌扰动;混沌扰动系数随进化代数而变化,进化前期加速搜索,进化后期加速收敛。对低亲和度抗体采用混沌再生策略,保持种群多样性。对5个复杂函数的优化试验结果表明,该算法优于混沌优化算法和克隆选择算法。  相似文献   

5.
针对传统量子进化算法用于搜索某些适应度函数时稳定性和精确性差的问题,在计算量子旋转角时引入内分泌激素调节规律,使得量子旋转角根据种群进化代数及个体适应度值自适应调整,提出了一种基于内分泌激素调节机制的量子进化算法.并用于Schaffer函数寻优和三维人脑图像分割.仿真实验结果表明,该算法不仅保留了传统量子进化算法收敛速...  相似文献   

6.
针对传统量子遗传算法在解复杂连续函数优化中存在的早熟收敛、收敛速度慢、计算时间长的问题,提出一种解复杂连续函数优化问题的动态并行量子遗传算法(DPQGA)。采用多种群协同进化,每个子种群按照各自的进化目标在不同的搜索区域进化,形成并行搜索方式,加快算法收敛速度,避免早熟收敛;同时设计了一种新的动态量子旋转角的更新策略及量子门调整策略,减少算法的迭代次数;在最优解连续数代无变化时引入灾变算子,使种群保持良好的多样性。通过对5个测试函数的仿真,结果表明,该算法搜索到的最优解较QGA算法更优。与已有算法相比,该算法在收敛速度、迭代次数、全局寻优能力上都有了较大的改进和提高。  相似文献   

7.
针对基本磷虾算法收敛效率低下,容易收敛到局部极值的缺点,基于协同进化和量子计算基本理论,提出一种量子行为磷虾算法,称为协同进化量子磷虾算法(cooperative evolution quantum krill herd algorithm,CEQKHA).该算法将磷虾种群划分为主种群和辅种群,各种群能够独立进化,并实现优良个体的交换.利用量子进化行为方式更新磷虾个体位置,引进delta势阱,将粒子势阱中心设置为最优个体位置,获取磷虾进化后的位置,并分别将主种群和辅种群个体采用不同的位置更新方式,提高种群勘探和开采的能力.对所提出的算法进行了收敛性分析,证明了所提出算法的收敛性能.最后利用基准函数进行了仿真对比分析,经仿真验证,所提出的CEQKHA能得到更优解,具备良好的优化性能.  相似文献   

8.
针对传统差分进化算法在求解问题中种群易收敛、易早熟的问题,提出了一种基于混合策略的差分进化算法.该算法根据粒子适应度、适应度标准差和粒子间距离标准差,将种群分为3个不同大小、不同功能的子种群,每个子种群采用不同策略和控制参数来实现自己被指定的功能.算法在搜索过程中既增强了种群的全局搜索能力,又增加了收敛精度.通过对4个标准函数的测试,仿真结果表明该算法比其他算法具有更好的寻优能力.  相似文献   

9.
协同进化免疫记忆克隆算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
为提高免疫克隆算法的收敛性能,基于协调勘探和开采的思想,提出一种新型协同进化免疫记忆克隆算法.将整个进化种群分为免疫克隆种群和免疫记忆种群,将免疫克隆种群又分为2个子种群,在每个免疫克隆子种群内部采用协同竞争模式,动态更新种群规模,并采用适应度共享、动态变异机制和浓度调节机制的克隆扩增以增加种群多样性;在免疫记忆种群中采用混沌精细搜索以及精英交叉机制,提高免疫记忆种群的开采能力.利用基准测试函数进行仿真并与相关方法对比分析,所提出的算法收敛效果优越,能有效地提高全局收敛性能.  相似文献   

10.
为提高量子进化算法的收敛精度和收敛速度,以人工蜂群算法为基本进化框架,提出一种融合蜂群行为的量子进化算法.将采用相位编码的量子进化种群划分为量子开采种群、量子跟随种群以及量子侦察种群,在每个种群内模拟蜜蜂觅食行为寻优,其中量子开采种群采用混沌扰动搜索,量子跟随种群采用柯西变异操作进化.同时对所有种群个体采用量子染色体的两步旋转更新方法,并进行自适应的动态变异操作.利用基准测试函数进行仿真,与相关方法对比分析可知,所提出的算法在大部分的函数上都表现出较好的性能,能有效提高全局收敛性能.  相似文献   

11.
为了解决进化算法在求解全局优化时易陷入局部极小点的问题,引入了平滑函数,利用目前最好点来消除比其差的局部极小点;设计了适合该平滑函数的杂交算子,利用平滑函数与种群的关系寻找实值函数的下降方向。设计了一个变异算子,增加了种群的多样性。在此基础上,设计了一个求解全局优化问题的高效进化算法,并从理论上证明了其全局收敛性,从数值上验证了其有效性。  相似文献   

12.
一种高维多模态优化的量子粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为求解实际工程中的高维多模态优化问题,提出了基于动态邻域的多策略进化的量子粒子群优化算法(QPSO).针对QPSO算法存在的粒子"早熟"问题,首先定义了一种动态邻域选择机制以保持种群的"活跃性";然后结合动态邻域机制,定义了三个不同策略的局部吸引子更新方程以保持种群进化的"多样性".为了防止算法的进化方向不发散,对收敛到全局最优解的局部吸引子更新策略赋予了较大权重;最后为了拓展最优解空间引入了狼群优化算法中的综合评价方法.通过对不同类型的高维多模态基准测试函数的仿真实验结果表明:相比于其余四种优化算法,本文提出的优化算法在收敛精度和稳定性方面具有明显优势,并且随着测试维度的增加,这种优势更加凸显,展现出了较好的解决高维多模态优化问题的性能.文中引入的综合评价方法在所有的测试函数中均具有较高的生效次数,综合评价生效意味着为下一次的进化找到一个更加有利的进化方向,这样能够减少算法找到最优解的次数,也能进一步提升算法的收敛精度.  相似文献   

13.
针对传统粗糙集属性约简算法无法高效处理日益增长的大数据问题,提出了一种基于云计算的多层量子精英属性协同约简算法。该算法首先在云计算MapReduce模型下将大规模数据集划分到不同的进化蛙群中,分别获得各子种群最优解;然后构造一种基于多层量子蛙群精英向量的属性协同约简策略,挑选出具有全局搜索和局部精化最强优化能力的精英子种群向量,快速引导各子种群找到各自最小属性约简集,从而取得大规模数据集的全局最优属性约简集。实验结果表明本文算法在大规模数据集上求解全局最优属性约简解的效率和精度具有明显优势,同时应用于电子病历数据库MRI分割效果表明其具有较强适用性。  相似文献   

14.
一种基于量子染色体的遗传算法   总被引:26,自引:5,他引:21  
将进化理论和量子理论结合,提出一种基于量子计算概念和理论的量子遗传算法.算法借鉴量子比特的叠加性。采用量子编码来表征染色体,能够表示出许多可能的线性叠加状态.模拟量子坍塌的随机观察可带来丰富的种群,量子染色体的进化也能够简单方便地引导进化.因此,它比传统遗传算法具有更好的种群多样性。更快的收敛速度和全局寻优的能力.从理论上证明了它的全局收敛性,仿真计算也表明了此算法的优越性.  相似文献   

15.
将进化论与量子理论结合,提出一种基于量子计算概念的关于外商对华投资的量子遗传算法。算法借鉴量子比特的叠加性,采用量子编码能表征更多的染色体叠加状态,模拟量子坍塌的随机观察可带来种群。量子染色体的进化能够简单方便地引导进化。应用仿真结果表明,量子遗传算法具有全局寻优能力强、收敛速度快和计算时间短的优越性。  相似文献   

16.
基于免疫量子算法的多用户检测技术研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于免疫算法和新的遗传量子算法,在码分多址通信系统中提出了一种解决多用户检测问题的进化计算方法--免疫量子算法(IQA).在IQA中,随机Hopfield神经网络被用于制作疫苗去提高IQA的收敛速度.另外,IQA为随机Hopfield神经网络提供良好的初始解会提高制作疫苗的性能,进一步改善每一代中量子种群中的适应度.通过在DS-CDMA系统进行Monte Carlo仿真,IQA算法的有效性和可行性被证实.仿真结果表明所提的IQA检测器的误码率性能优于其他的次优检测器,接近于最优检测器的理论下限.  相似文献   

17.
针对传统微分进化算法易发生早熟收敛问题,提出基于共享学习策略的微分进化算法(SLDE),引入共享个体和共享学习因子。共享个体覆盖整个种群,较优个体可引导算法朝希望方向进化,较差个体则能维持种群的多样性,向共享个体学习可避免丢失个体信息,实现整个种群间的信息交换,有助于算法跳出局部最优解,提高算法的局部开采和全局勘探能力。同时,算法充分利用个体的进化信息,根据个体适应值到最优适应值的距离自适应地调整共享学习因子,以弥补随机个体对进化带来的随机性和盲目性,增强算法的搜索能力。采用22个不同特性的Benchmark测试函数对算法进行性能测试,与7种改进DE算法进行性能对比,实验结果表明,SLDE具有较强的跳出局部最优解能力,能显著减少进化代数,大幅地提高算法的收敛精度、收敛速度和稳定性,SLDE的全局优化性能整体上远优于其他改进DE算法。  相似文献   

18.
将学习机制引入到变异算子中,定义了个体距离、相似性和邻域等概念,用距离反映个体间的差异程度,用相似性描述个体间对应基因位的类似程度,用邻域实现对种群按相似性分割。提出了基于相似性学习的自适应演化算法,从而使得变异算子具有了很强的导向性,避免了传统达尔文演化策略的半盲目性,使计算结果稳定地收敛到全局最优解。以下料问题为例,对算法进行数值试验,运算结果表明该算法能很好求解整数规划问题。  相似文献   

19.
为了快速、准确的识别电站风机的故障类型,基于克隆选择算法和免疫网络算法,提出一种免疫群体网络算法,该算法能对多个抗原群体同时进行局部和全局搜索,从而形成2层搜索机制,保证了算法的局部和全局搜索能力,有效克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性,仿真结果表明,免疫群体网络算法能有效识别电站风机故障。  相似文献   

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