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任务分配问题是被公认的NP-hard问题,应用广泛。在对分布式系统任务分配问题进行分析的基础上,将蚂蚁寻求任务分配方案的过程用一种新的图形表示方式来实现。针对蚁群优化算法易陷入局部最优的固有缺陷,提出了一种新的混合算法,该算法将蚁群优化算法与简单禁忌搜索算法相结合,增强了算法的局部搜索能力,提高了任务分配问题解的质量。实验结果表明混合算法的求解性能较优。 相似文献
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粒子群优化(PSO)算法是一种模拟自然生物群体(swarm)行为的优化技术。PSO算法源于对鸟群觅食行为的研究,该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。PSO算法不仅仅是种算法,更是一种学习和思维的创新,体现出学科之间交互所发生的一些突破。它不但是计算机理论上极大的理论创新,而且在哲学上也具有丰富的内涵。对此进行了论述。 相似文献
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分析CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力;针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用混沌遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整;仿真结果表明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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混合蛙跳算法具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但缺乏良好的局部细化搜索能力,使得求解精度不高。借鉴BFGS算法强的局部搜索能力,将BFGS算法与混合蛙跳算法有机融合,形成性能更优的混合优化算法,并用来求解非线性方程组。通过3个非线性方程组的实验表明,该混合算法收敛精度较高,收敛速度较快,是一种较好的求解非线性方程组的方法。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(8)
混合蛙跳算法(SFLA)具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维优化问题中算法易早熟收敛且求解精度低。为此,提出一种基于新搜索策略的混合蛙跳算法(NSSFLA)。该算法定义了新的粒子分类标准,将所有青蛙按此标准进行分类,每类青蛙按照相应的位置更新公式进行更新;在迭代过程中,每个青蛙个体根据自身状态动态地调整惯性权重,平衡了算法全局搜索和局部搜索的能力;在全局迭代中借鉴柯西变异优化策略思想,并以停滞代数判断是否对最优个体进行优化,避免了族群陷入局部最优。实验仿真表明,NSSFLA的寻优能力强,迭代次数少,解的精度高,更适合高维复杂函数的优化。 相似文献
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针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法。综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相混合的进化寻优机制,通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子群算法的切换,实现网络参数在可行解空间的全局优化求解。实验结果表明,该算法较大提高了PNN的训练效率。 相似文献
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为提高热装批量计划的调度可行性,构建一种集成批量计划类型及部分调度约束的批量计划约束满足模型,并采用显性基因的约束遗传算法进行优化求解。在优化过程中,采用一种以提高批量计划的调度可行性的基于邻域连通的快速判定方法,同时利用判定返回的信息构建显性基因指导优化过程。最后利用实际生产数据进行测试,结果表明,所提出的模型和算法能够提高热装率和批量计划调度的可行性,并且算法的执行效率可满足实际应用的要求。 相似文献
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一种改进的求解约束函数优化问题的演化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
带约束的函数优化是函数优化中最多,也是较难的问题.针对这个问题提出一种改进的算法,它是基于遗传算法的非参惩罚函数的函数优化.通过改进广义的目标函数,对不可行解恰当地进行惩罚,并引进柯西组合、柯西变异以及高斯变异,极大地提高了算法的全局搜索和局部搜索能力,克服传统遗传算法"爬山能力差"的弱点. 相似文献
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为了高效求解动态连续优化问题,提出一种分层粒子群优化算法。该算法将动态函数定义域分成Q个子空间,每个空间用一个粒子群作为第一层进行独立搜索,Q个子空间的最优粒子再组成一个全局粒子群进行全局搜索,以达到全局牵引的作用,同时提出探测环境和响应环境的策略。利用经典的动态函数对算法进行测试,结果表明所提出算法能够迅速适应环境变化和跟踪最优解的变化,效果令人满意。 相似文献
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针对缓冲区有限的多目标流水车间调度问题, 提出一种基于Pareto 最优的广义多目标萤火虫算法. 通过引入交换子和交换序将基本萤火虫算法离散化, 并将算法拓展为全局搜索过程和局部搜索过程. 进化初期采用全局搜索将种群推向较优区域, 进化中后期采用捕食搜索策略使算法主体在全局搜索和局部搜索间智能切换, 从而保证全局与局部的平衡. 动态变步长策略进一步增强了算法搜索能力. 通过算例测试验证了所提出算法的有效性.
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