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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
:针对七星瓢虫优化算法易陷入局部最优、求解精度不高的缺陷,提出基于变异策略的自适应七星瓢虫优化算法。为提高算法求解质量,在每次迭代搜索时利用柯西变异策略增加解的多样性,引入竞争淘汰机制淘汰适应度值较差的个体;同时,为了提高算法收敛性能,在算法搜索后期利用混沌变异策略对种群中最优和较优个体进行混沌变异操作,并对学习因子进行自适应更新调整。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明改进算法不仅提高了求解精度,同时有效避免了局部收敛问题。  相似文献   

2.
提出一种基于高斯柯西变异算子的多父体杂交自适应演化算法,并用于求解约束函数优化问题。算法的特点:在随机搜索过程中引入三种新的多父体杂交算子加速收敛;基于高斯柯西变异算子提出一种新的产生新个体的方法;提出一种根据演化的进度能自动调整搜索范围的自适应机制。分析与实验表明,与其他算法相比,算法更具有通用性、高效性、鲁棒性,算法收敛速度和算法稳定性有明显改进。  相似文献   

3.
针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法(Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA)。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率[p]来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。  相似文献   

4.
针对人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出一种自适应柯西变异人工蜂群算法.该算法引入自适应因子来扩大蜂群的搜索范围,并利用柯西分布的特点对全局进行搜索,提高了蜂群搜索的普遍性.然后利用随机过程理论,对自适应柯西变异人工蜂群算法进行了理论分析,论证了该算法的收敛性.最后将改进的人工蜂群算法应用到风电功率短期预测模型参数的优化中,与单一支持向量机模型比较,表明该方法拟合精度更高.  相似文献   

5.
针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足,结合柯西变异和高斯变异的各自优点,提出了变异效能系数和柯西-高斯动态消减变异因子等概念,进而提出了一种柯西-高斯动态消减变异方法,将该方法应用于改进果蝇优化算法,提出了一种基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法。该算法兼顾了全局探索和局部开发两个特性,丰富了种群的多样性,有效地消除了易陷入局部极值的弊端,提高了算法的收敛速度。仿真实验采用经典函数用例和实际工程用例进行验证,结果表明该算法的求解速度和精度更高,稳定性更好。  相似文献   

6.
针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高,论文提出了一种改进烟花算法--带柯西变异的自学习改进烟花算法.改进算法用全局搜索能力更强的柯西变异算子替代高斯变异算子,增大变异范围;用全局最优烟花个体和历史柯西火花的位置来构造新的爆炸半径使其不仅能够继承和学习历史信息,还能够自适应地调整步长;并使用可同时兼顾烟花质量与分布的"精英-随机"选择策略.使用了10个典型基准测试函数和10个0-1背包问题进行仿真实验,结果表明,与蝙蝠算法、粒子群算法、带高斯扰动的粒子群算法、烟花算法、增强烟花算法、自适应烟花算法相比.该算法在收敛速度、计算精度以及稳定性方面性能更优.  相似文献   

7.
针对帝王蝶优化算法(MBO)全局搜索能力较弱、在迁移过程中容易出现种群多样性减少等问题,文中提出基于柯西变异的差分自适应MBO及其特征选择算法.首先,使用差分进化算法中的变异操作替换MBO的迁移算子,提升全局搜索能力.然后,将自适应调整策略融入MBO的调整算子,改变单一的调整方式.最后,对每次更新的种群进行柯西变异,增加种群多样性.为了验证改进帝王蝶优化算法及其特征选择方法的性能,通过基准函数和UCI数据集两部分实验对其进行测试,结果表明文中算法性能较优.  相似文献   

8.
为克服蝙蝠算法在高维优化问题上求解精度低和早熟收敛的缺点,提出一种改进的蝙蝠算法。首先根据蝙蝠相对猎物距离的远近程度,对频率引入自适应多普勒补偿策略,并结合速度偏移机制修正飞行方向,产生靠近最优个体的新位置;其次对最优个体构造自适应变异选择策略,先利用柯西变异产生的较大步长摆脱局部极值的束缚,后利用高斯变异产生的较小步长精细搜寻最优区域;最后通过调整响度和脉冲发射率,平衡算法的全局探索和局部开发能力。从理论上分析了算法的收敛性和运算复杂性,对12个标准函数在不同维度下进行仿真实验,并与近年来其他蝙蝠算法进行比较,结果表明改进的算法在求解高维优化问题上具有较优的收敛速度和精度。  相似文献   

9.
交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,因为交通流量的复杂性,传统的预测方法不能很好地预测。提出一种基于t分布自适应变异优化的布谷鸟算法,通过动态变异控制尺度和设置多个自由度来构造自适应变异算法,可以获得优于高斯变异和柯西变异的整体优化效果。在此基础上,提出改进布谷鸟搜索算法优化神经网络的交通流量预测模型(ACS-BPNN),通过优化BP神经网络的初始权值和阈值参数,以提高短时交通流量预测精度。仿真结果表明,该方法取得比较好的预测结果。  相似文献   

10.
提出了一种双重变异自适应粒子群优化算法,该算法除了使用自适应算子来改变惯性权重外,还在搜索过程中使用非均匀变异算子对位移进行变异,扩大位移的搜索范围.当算法陷入局部收敛时,使用柯西变异算子对全局最优解进行变异,促使粒子逃离局部最优的陷阱,从而最大限度的提升算法全局搜索的性能.通过对4个标准函数的测试,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛的陷阱.  相似文献   

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