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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.  相似文献   

2.
基于克隆选择原理,提出一种新的并行混沌免疫进化规划算法.在算法中,根据抗体抗原亲和度将抗体种群分为两个子群,相应的提出混沌克隆算子和超变异算子,混沌克隆算子在局部空间具有较强搜索能力,超变异算子在广阔空间具有大范围搜索能力,通过两个算子的并行操作使局部寻优和多样性保持相结合,从而提高算法的搜索效率.仿真表明,与传统进化规划(EP)和基于混沌变异的进化算法(EACM)相比较,并行免疫进化规划搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂的机器学习问题.  相似文献   

3.
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   

4.
基于小生境进化策略的免疫算法参数优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
对于联立方程这样具有多个优化解的问题,一般希望同时得到多个优化解.利用免疫算法可以解决这样的问题.但是不同的免疫算法参数应该优化设置.进化策略的群体中的个体都是独立进化的,个体进化主要通过变异算子完成,所以使用进化策略可以缩短搜索时间.利用小生境进化策略作为元算法解决免疫算法参数优化问题.利用联立非线性方程问题验证并与一般算法得到的结果相比较,结果表明,所提出的方法性能优于没有经过参数优化的方法.  相似文献   

5.
提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.  相似文献   

6.
针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢的问题,提出了一种余弦适应性骨架差分进化算法(CABDE),算法设计了一种新的变异策略适应性机制。该机制引入一个余弦适应性因子,实现高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略的优势互补,以平衡算法的勘探能力和开采能力。其中,高斯变异策略具有较强的全局搜索能力,有利于维持种群多样性。DE/current-to-best/1变异策略具有较强的局部搜索能力,能够加快对较优区域的开采。同时,高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略都利用当前最优个体来引导算法搜索方向,从而尽可能地加快收敛速度。余弦适应性因子在进化过程中随迭代次数的增加而波动性调整,为不同进化阶段适应性地选择变异策略。设计的变异策略适应性机制能够在维持种群多样性的同时加快收敛速度。为测试算法性能,采用18个不同特性的测试函数对算法进行数值实验。对CABDE算法的变异策略和参数动态变化进行了分析,实验结果验证了变异策略和参数动态变化的有效性。此外,CABDE算法分别与新近的骨架算法变体、差分进化算法变体、粒子群优化算法变体和人工蜂群算法变体进行了比较。实验结果表明CABDE算法获得了较高的求解精度,加快了收敛速度,整体上优于其他比较算法。  相似文献   

7.
进化规划和进化策略中变异算子的改进研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对进化规化和进化策略在解决比较复杂的问题时出现收敛速度比较缓慢这一问题的原因进行分析,提出了原来变异算子中的用高斯随机变量产生的随机扰动量用柯西随机变量产生的随机扰动量来代替的一种新的变异方法。通过对几个标准函数进行模拟进化,说明该方法是合理、有效的。  相似文献   

8.
基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进免疫克隆算法.该算法针对单克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,采用浮点编码,增加了两超变异、启发式交叉和错位交叉三种算子;对不同的抗体群采用不同的进化方法;自适应调节变异和交叉系数及抗体的克隆数量.对三个典型复杂函数的测试结果表明,该算法有效地克服了早熟问题,提高了全局寻优能力,收敛速度快,性能稳定.  相似文献   

9.
求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法,该算法依据小生境机制将量子表达的初始种群划分为子群组,再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制,找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度,更有效的全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性,最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。  相似文献   

10.
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   

11.
利用演化算法的自适应性、自组织、自学习的特性 ,设计出了一种演化的建模算法。数值实例表明 ,采用该算法能够对风险投资作出优化的决策。  相似文献   

12.
在电路仿真业务(CES)中,时延和抖动等参数的控制方法是影响业务质量的关键参数。按照城域以太网论坛(MEF)的标准对CES进行了仿真,提出了对业务质量参数进行控制的策略。参考目前用于话音、多媒体等业务的传统缓冲控制方法,提出了适应于CES的减小时延、平滑抖动的缓冲控制算法,并进行了仿真。结果表明,该算法的性能比现有的实时业务中的传统缓冲控制方法更加优越。  相似文献   

13.
应用改进的思维进化算法优化PID参数。思维进化算法的子群体间彼此独立操作,因此会有重复操作,重叠的区域,因而造成资源浪费。将小生境技术引入到思维进化算法。它对群体进行划分,减少重复搜索,保持群体的多样性,提高搜索效率。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明:改进的思维进化算法寻优速度快,计算量小,对PID参数优化是非常有效的,使得主汽温控制系统取得了较好的控制品质,系统的鲁棒性比较强。  相似文献   

14.
针对大规模复杂电路进化设计的收敛速度和规模瓶颈,在遗传算法的基础上提出了一种模块化进化算法.该算法以节点作为基本单元,采用图表形式的编码方案,其基本思想是将染色体中优秀的基因片段作为有效局部解或优秀子电路封装为模块,进化过程中该模块不再进行进化操作.不仅保护优秀的基因片段而且大大简化了复杂电路的进化设计.并以加法器和乘法器为例进行了模块化进化算法的进化设计实验.结果表明:相对于传统遗传算法,模块化进化算法应用于复杂电路进化设计时,不仅进化设计的速度得到提高,而且大大提高了电路进化设计的成功率.  相似文献   

15.
To solve single-objective constrained optimization problems,a new population-based evolutionary algorithm with elite strategy(PEAES) is proposed with the concept of single and multi-objective optimization.Constrained functions are combined to be an objective function.During the evolutionary process,the current optimal solution is found and treated as the reference point to divide the population into three sub-populations:one feasible and two infeasible ones.Different evolutionary operations of single or multi-objective optimization are respectively performed in each sub-population with elite strategy.Thirteen famous benchmark functions are selected to evaluate the performance of PEAES in comparison of other three optimization methods.The results show the proposed method is valid in efficiency,precision and probability for solving single-objective constrained optimization problems.  相似文献   

16.
提出一种基于演化算法的模式匹配目标跟踪方法。传统的模式匹配算法大多采用遍历式搜索策略,因而计算量的降低有限。将演化算法引入匹配技术中,提出一种改进型图像匹配算法,并给出了基于LabVIEW软件的系统实现。实验结果表明该方法具有运算速度快、准确度高等特点。  相似文献   

17.
针对现有约束多目标算法存在收敛性、分布性不高等问题,提出一种基于云差分进化算法的约束多目标优化方法,通过云模型对差分进化算法的参数进行自适应处理;采用建立外部种群分别存储可行解和不可行解的方式处理约束条件,并对已有可行解集的更新方法进行改进,有效提高解集的分布性.提出新的变异策略,利用优秀可行解和不可行解的方向信息增强算法对解的探索能力.通过对CTP类标准问题的求解表明,与另外2种较为优秀的约束多目标算法相比,本算法显著提高了Pareto解集的分布性,且更接近于真实的Pareto前沿,有效地解决了约束多目标问题.  相似文献   

18.
由于组合爆炸特性,多目的厂的调度问题很难求解大规模甚至中等规模的问题,本研究采用一种新的随机型进化搜索算法——列队竞争算法对该问题进行求解,引入新的选择策略和变异方法。计算表明,同已有的方法相比,该方法求解效率高、收敛速度快、使用简单方便,可有效的克服计算负荷和求解质量之间的冲突,是一种求解多目的厂间歇过程调度问题的有效算法。  相似文献   

19.
为提高基于优化方法的网络社团结构识别算法的有效性,设计一种利用小世界效应加速生物地理学优化过程的网络社团结构识别算法. 首先基于矩阵随机编码建立网络社团识别生物地理学优化框架,在栖息地中全局进化地搜索对应于最大化模块度的网络社团划分. 然后,给出基于小世界效应的生物地理学迁移策略,可以加速进化算法的信息交换过程. 最后,运用该算法在现实网络和人工合成网络上进行实验. 结果表明:引入小世界效应能够降低网络社团结构识别算法的收敛时间;在典型现实网络与人工合成网络上运行该算法能够获得较高的模块度值与标准化互信息值;信息交换的拓扑结构能够优化进化算法效率. 应用小世界效应加速生物地理学优化的网络社团识别算法具有较好的可行性与有效性.  相似文献   

20.
 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.  相似文献   

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