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逐维改进的布谷鸟搜索算法 总被引:2,自引:0,他引:2
布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS 算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的. 相似文献
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针对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)邻域搜索能力不强且容易陷入局部最优的不足,引入禁忌搜索的思想,提出了基于禁忌搜索的人工蜂群算法(TS_ABC)。TS_ABC算法在ABC算法的基础上加入两个禁忌表,分别记为禁忌表T1和禁忌表T2。禁忌表T1的长度是有限的,存储蜜蜂访问过的当前解;禁忌表T2的长度是无限的,存储优化[limit]次后没有改进的解。蜜蜂在蜜源位置搜索新解时要跳过禁忌表里的解,这样避免了重复搜索,增强了邻域搜索能力,克服了容易陷入局部最优。15个标准函数上实验结果表明:(1)TS_ABC的性能优于ABC算法;(2)在求解多峰函数最优解时,TS_ABC性能更加优于ABC算法;(3)随着函数维数的增加,相对于ABC算法,TS_ABC性能提高更多。3个标准函数上实验结果表明:TS_ABC算法性能优于ABC算法,即提出的使用两个禁忌表的方法优于只使用一个禁忌表的方法。 相似文献
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为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构,提出一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法.该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进;然后将改进鲸鱼优化算法作为浅层BP神经网络结构搜索策略,构建基于浅层BP神经网络的最优网络结构的权值阈值搜索优化方法.数值实验结果表明,改进的鲸鱼优化算法不仅在求解不同维复杂函数上具有良好的寻优性能,而且通过改进鲸鱼优化算法搜索得到的最优浅层BP神经网络结构在回归任务中具有更好的预测精度和泛化性能. 相似文献
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人工蜂群算法在多峰高维函数优化问题的求解上取得了较好的结果,但随着函数的复杂度及维数增高,仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为此,提出一种新的人工蜂群算法。将人工蜂群对食物源的单维贪婪搜索改进为多维贪婪搜索以增强蜂群的搜索能力,避免在个别维度上出现较优解的食物源由于达到更新阈值却被废弃而造成迂回搜索的现象,引入扰动搜索机制避免迭代后期食物源位置在个别维度收敛导致算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法能保持深度挖掘和广度搜索上的平衡,在高维函数优化问题求解的收敛速度和计算精度方面表现出较好的性能。 相似文献
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针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法.首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优.对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力. 相似文献
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人工蜂群(Artificial bee colony, ABC)算法是一种新型的仿生智能优化算法。与其他仿生智能优化算法相比,ABC算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高其收敛速度和优化求解精度。为此,本文提出一种简单而高效的改进ABC算法,将统计学中的正态分布理论引入ABC算法的优化求解过程。首先,提出基于正态分布的蜜源初始化策略,提高了初始化过程的目的性,为后续搜索提供了精度保障。进而对搜索公式中的基础位置和缩放因子进行改进,提出了基于正态分布的搜索策略。该策略在扩大搜索范围的同时,使搜索更新过程更具目的性,从而在有效防止陷入局部收敛的同时,提高了优化求解速度。针对高维复杂Benchmark函数的测试实验结果表明,所提出算法的改进策略简单有效,其收敛速度和求解精度更高。 相似文献
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本文采用改进的禁忌搜索算法求解TSP问题,该算法是通过禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,最终实现全局优化。实验结果证明该算法的可行性。 相似文献