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针对粒子群算法容易早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,结合进化论中小生境技术,提出了小生境粒子群优化算法。通过粒子之间的距离找到具有相似距离的粒子个体组成小生境种群,然后在该种群里面利用粒子群优化算法进化粒子,所有个体经过其小生境群体的进化之后,找到最优的个体存入到下一代的粒子群中,直到找到满意的适应值为止。最后利用Shaffer函数验证了该算法的性能,并且与其他算法进行比较,结果表明该文算法能获得比较好的解,收敛成功率高,并且代价也比较小。 相似文献
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提出一种新的基于中值迭代函数的自适应序列生境粒子群优化算法.该算法利用中值迭代函数来判断搜索空间中的任意两点是否属于相同的峰,从而自适应地改变当前进化粒子的适应值,克服了标准序列生境算法中必须利用先验知识确定小生境半径的缺陷以及在利用山谷函数分类中必须利用先验知识确定采样概率矩阵的缺陷.将该算法用于多峰函数最优搜索问题.通过多个Matlab 仿真实验,验证了算法的有效性.实验结果表明:算法能够自适应、更高效准确地遍历多峰函数的所有极值,可应用于求解局部最优和全局最优问题. 相似文献
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针对多峰函数优化问题先后出现了一系列适应值共享类的遗传算法.这些算法都需要事先提供某种信息.本文基于事先提供信息的区别提出了一种新的适应值共享类遗传算法的分类方法,并通过一个复杂的标准测试问题对这些算法进行了比较和评价,结果表明在各种算法中,清除算法、动态小生境共享算法和新聚类适应值共享算法具有较高的搜索能力和优化速度.本文的工作对于这些适应值共享类遗传算法的应用和进一步改进具有指导意义. 相似文献
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张建科 《计算机工程与应用》2009,45(27):43-45
针对非线性互补问题求解的困难,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,将该函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法来优化该问题。数值结果表明,该算法收敛快、数值稳定性较好,是求解非线性互补问题的一种有效算法。 相似文献
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为了克服基本粒子群算法过早收敛的缺陷,提出了一种新的自适应小生境粒子群优化算法.首先,让整个粒子群进行独立地演化寻优,以构造小生境环境.同时,通过设定合适的信息共享周期,以实现各个粒子搜索信息的共享,指导粒子向全局最优位置的搜索.最后,通过几个典型的多峰测试函数,对算法进行了仿真验证.结果表明,在算法的收敛性、寻优性等方面,算法均达到了良好的效果. 相似文献
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张建科 《计算机工程与应用》2009,45(13):62-64
针对非线性l-1模极小化问题,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新混合算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,将此光滑函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法来优化此问题。数值结果表明,该算法收敛快、数值稳定性好,是求解非线性l-1模极小化问题的一种有效算法。 相似文献
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基于小生境离散粒子群优化的连续属性离散化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了基于粗糙集理论的连续属性离散化的实质,在此基础上提出了一种基于小生境离散粒子群优化的启发式全局离散化算法。该算法结合粗糙集理论,将决策属性支持度作为决策表整体分类能力的度量,然后利用离散粒子群优化算法,以最小断点集和最大决策属性支持度为优化目标,在保持决策表分类能力不变的情况下,通过粒子的迭代寻求最优值;同时为了避免粒子在迭代过程中的早熟收敛问题,引入小生境共享机制,加强了离散粒子群算法的全局搜索能力。通过实验将本文算法与其他算法进行了比较,结果表明采用本文算法得到了较少的断点数,提高了规则的分类正确率,验证了该算法的有效性和稳定性。 相似文献
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粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化(DWMOPSO)算法,算法中每个粒子根据自身在进化过程中记忆的个体最好适应度值构建进化速度,由进化速度的快慢动态调整各粒子惯性权重,增加粒子的多样性,从而提高粒子跳出局部最优解的概率。通过在5个标准测试函数上进行仿真实验,结果表明,与Coello的多目标粒子群优化(MOPSO)算法相比,DWMOPSO算法获得的解集在与真实解集的逼近性和解集的分布性两个方面都有了很大的提高。 相似文献
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针对粒子群算法易早熟的缺点,提出了一种结合迭代贪婪(IG)算法的混合粒子群算法。算法通过连续几代粒子个体极值和全局极值的变化判断粒子的状态,在发现粒子出现停滞或者粒子群出现早熟后,及时利用IG算法的毁坏操作和构造操作对停滞粒子和全局最优粒子进行变异,变异后利用模拟退火思想概率接收新值。全局最优粒子的改变会引导粒子跳出局部极值的约束,增加粒子的多样性,从而克服粒子群的早熟现象。同时,为了使算法能更快找到或逼近最优解,采用了循环迭代策略,在阶段优化结果的基础上,周而复始循环迭代进行求解。将提出的混合粒子群算法应用于置换流水车间调度问题,并在问题求解时与几个具有代表性的算法进行了比较。结果表明,提出的算法能够克服粒子群早熟,在求解质量方面优于其他算法。 相似文献
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针对Mohemmed等新近提出的基于粒子群优化(PSO)算法的离群点检测方法(MOHEMMED A,ZHANG M,BROWNE W.Particle swarm optimisation for outlier detection[C]∥GECCO'10:Proceedings of the 12th AnnualConfernce on Genetic and Evolutionary Computation.Oregon,Portland:ACM,2010:83-84)可能出现适应值和相应数据对象的离群度不匹配的不合理现象,分析了存在这种现象的原因,并提出一种改进的适应值函数.新的适应值调整了对不合理邻域半径估值的惩罚力度,从而弱化粒子适应值和对象离群度之间的偏差;算法在解空间范围内搜索近似最优粒子,以确定合适的邻域半径估值;最终基于该半径估值衡量各数据对象的离群度.通过对若干UGI数据案的实验表明,采用新的适应值函数的离群检测算法优于原有方法和LOF方法.所提算法不仅解决了上述存在的问题,离群点检测效果也更突出,这表明合理定义适应值函数有助于提高算法的检测质量. 相似文献
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利用目标函数梯度的遗传算法 总被引:20,自引:0,他引:20
多数遗传算法在搜索解时没有充分利用其问题域的知识.提出了一类新的改进的适应度函数的遗传算法.它考虑了函数在搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数,使得按概率选择的染色体不但具有较小的函数值(对极小化问题而言),而且具有较大的函数值变化率.实验结果表明,这类方法的收敛速度明显高于标准遗传算法. 相似文献
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适应值共享对遗传算法选择概率的影响分析 总被引:5,自引:1,他引:5
研究了采用遗传算法进行多蜂函数优化时引入适应值共享机制对选择概率的影响。引入种群共享因子这一参数,描述个体选择概率、小生境中多个个体的选择概率之和在适应值比例选择策略下的变化情况。分析和仿真实验表明,适应值共享可在一定程度上保持种群多样性,适应值函数的取值范围将对优化结果产生较大的影响。 相似文献
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为满足一般存取结构的多秘密共享方案在实际应用中的可验证性和动态性需求,提出一种适用于任意存取结构的动态可验证多秘密共享方案,其中每个参与者各自选取秘密份额,采用RSA公钥密码体制将该份额通过公开信道发送给分发者。同时基于双变量单向函数为每个参与者分配伪秘密份额,利用双变量单向函数之间的异或运算设计秘密分发算法及重构算法。分析结果表明,该方案在秘密重构阶段参与者只需要出示其伪份额即可恢复主秘密,无须泄漏真正的秘密份额,具有防欺诈性;秘密份额的分发可以通过公开信道实现,减少了方案的实施代价。 相似文献
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Genetic algorithms with sharing have been applied in many multimodal optimization problems with success. Traditional sharing schemes require the definition of a common sharing radius, but the predefined radius cannot fit most problems where design niches are of different sizes. Yin and Germay proposed a sharing scheme with cluster analysis methods, which can determine design clusters of different sizes. Since clusters are not necessarily coincident with niches, sharing with clustering techniques fails to provide maximum sharing effects. In this paper, a sharing scheme based on niche identification techniques (NIT) is proposed, which is capable of determining the center location and radius of each of existing niches based on fitness topographical information of designs in the population. Genetic algorithms with NIT were tested and compared to GAs with traditional sharing scheme and sharing with cluster analysis methods in four illustrative problems. Results of numerical experiments showed that the sharing scheme with NIT improved both search stability and effectiveness of locating multiple optima. The niche-based genetic algorithm and the multiple local search approach are compared in the fifth illustrative problem involving a discrete ten-variable bump function problem. 相似文献
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为了优化目前粒子群算法比较容易陷入局部最优、后期收敛过慢等的缺陷,在本文提出了一种改进惯性权重参数来优化算法的方法.其中结合了差分进化算法中的变异算子的操作来提升算法的自适应并且对算法的速度和搜索空间进行边界限制以防止粒子跳出所规定的搜索空间.选择相应的测试函数,使用Matlab软件将提出的改进算法与其他两种算法进行仿真实验对比,结果表明,本文所提出的算法在后期收敛速度以及取得适应度值的稳定性上有一定的提升. 相似文献