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求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.通过14个高维的Benchmark函数验证了算法的通用性和有效性. 相似文献
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为了克服传统差分演化(DE)算法在求解约束优化问题时出现的收敛性慢和容易陷入早熟等缺陷,提出一种新的基于单形正交实验设计的差分演化(SO-DE)算法。该算法设计了一种结合单形交叉和正交实验设计的混合交叉算子来提高差分演化算法的搜索能力;同时采用了一种改进的个体优劣比较准则对种群个体进行比较和选择。这种新的混合交叉算子利用多个父代个体进行单形交叉产生多个子代个体,从两者中选择优秀个体进行正交实验设计得到下一代种群个体。改进的个体优劣比较准则对不同状态下的种群采用不同的处理方案,其目的在于能够有效地权衡目标函数值和约束违反量之间的关系,从而选择优秀个体进入下一代种群。通过对13个标准测试函数和2个工程设计问题进行仿真实验,实验结果表明SO-DE算法求解的精度和标准方差都要优于HEAA算法和COEA/OED算法。SO-DE算法具有更高的精度以及更好的稳定性。 相似文献
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为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。 相似文献
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段冰冰马云鹏刘津平金音 《软件工程》2023,(5):36-40
为提高灰狼优化算法种群多样性和搜索解的质量,提出一种基于Tent混沌函数与反向学习机制的非线性灰狼优化算法。采用Tent混沌函数和反向学习机制进行种群个体初始化,使得初始种群个体分布均匀及多样性增强;引入一种非线性收敛因子控制策略,平衡其全局搜索能力和局部搜索能力;引入动态权重策略以提升灰狼优化算法的收敛速度和收敛能力。为验证改进算法的有效性,采用8个基准数学函数测试其收敛速度和收敛精度,并与GWO、CGWO和I-GWO三种灰狼算法进行对比。实验结果表明:非线性灰狼优化算法在多个测试函数上的收敛精度均达到了10-5以上,收敛精度和收敛速度优于其他三种对比算法。 相似文献
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在分析和研究正交遗传算法的基础之上,依据混合优化策略及混合遗传算法的构造原则,通过对自适应正交局部搜索算子的改进提出了一种新的变异算子。该算子具备自适应全局搜索和局部搜索的能力,能够保证算法的变异概率取值为1.0时,算法的搜索效率最高;结合正交交叉算子之后,又能保证算法的交叉概率也取值为1.0时,算法的搜索效率最高;由此解决了交叉概率和变异概率参数的匹配问题。而使用的截断选择和负相关配对、最优交叉策略、精英选择和重复个体剔除策略等组合算子,一方面能够保证算法的收敛速度;另一方面也能有效地保持种群的多样性,这样在保证算法快速收敛的同时避免出现早熟现象;由此解决了"全局最优"和"快速收敛"的矛盾。因此,提出的改进型新算法在处理一些常用的测试函数上具有较高的效率。 相似文献
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针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势. 相似文献
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针对标准遗传算法应用于数值优化时存在收敛缓慢、易早熟收敛及收敛精度低的问题,提出了一种改进的遗传算法,对标准算法的交叉算子进行了改进——加入了引向因子,使参与交叉的个体向着最佳个体靠近,同时,还加强了群体之间的信息共享机制,使交叉运算中个体搜索方向受到更多个体的影响,使得算法不易陷入局部收敛.并将反向搜索技术结合到上述改进遗传算法之中,增加了算法探索新的解空间的能力,从而提高算法的全局搜索能力,改善了全局解的精度.最后,使用改进后的算法对5组典型的复杂测试函数进行优化,将优化结果与标准算法优化结果进行对比,结果表明改进的算法有效地克服了标准遗传算法应用于数值优化时存在收敛缓慢、易早熟收敛及收敛精度低的问题. 相似文献
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正交遗传算法在网络优化设计中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
利用正交实验法的全局思想,提出一种采用多点正交交换的遗传算法。算法通过正交表安排遗传算法的交换运算,并在所产生的多个子代中选择适应度大的个体进入下一代进化,这样既加快了算法的收敛速度又保证了种群的多样性。并将该算法应用在计算机网络的容量分配与路由选择优化上。实验证明,该算法较之传统遗传算法,在种群规模较小的情况下,仍然可以以较少的搜索次数,收敛到近似最优解。 相似文献
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将Multi—agent系统、遗传算法与正交试验设计方法相结合,提出一种新的遗传算法——正交Multi—agent遗传算法,其主要思想是:利用正交设计的方法产生初始化种群;用正交交叉算子代替传统的算术交叉算子;利用agent间的竞争作用与每个agent所具有的知识和自学习能力进行启发式搜索,以提高进化的速度,仿真试验和性能分析表明,正交Multi—agent遗传算法不但具有很强的全局优化能力和较快的收敛速度,而且具有很强的鲁棒性。 相似文献
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针对布谷鸟仿生智能优化算法存在着的易陷入局部最优、求解精度低以及收敛速度慢等问题,提出了基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟搜索算法(MACS)。利用多阶段动态扰动策略对布谷鸟算法的全局位置的最优鸟巢位置根据方差可调的正态随机分布进行扰动,有利于增加种群的多样性和鸟窝位置的灵活性,提高算法全局搜索能力。在局部位置处引入动态惯性权重,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高局部寻优搜索能力。引入了动态切换概率[p]代替固定概率,可以动态平衡全局搜索和局部搜索。通过与4种算法相比和11个测试函数的仿真结果表明:改进布谷鸟算法(MACS)的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。 相似文献
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水波优化(Water Wave Optimization,WWO)算法是一种基于浅水波理论的新兴元启发式优化算法,通过模拟水波的传播、碎浪、折射操作在解空间中进行全局搜索。为提高算法的收敛速度和精度,提出了一种基于混沌(Ch-aotic)优化和单纯形法(Simplex Method,SM)的水波优化算法,简称为CSMWWO。在CSMWWO算法中,引入了混沌优化策略来降低随机初始化的种群对收敛速度和求解精度的影响,在混沌优化策略的基础上又引入了局部搜索能力较强的单纯形法来提高WWO算法的收敛速度。将CSMWWO与包括WWO在内的4个启发式算法在12个基本测试函数上进行了测试,结果表明改进后的算法在计算精度和收敛速度上都有一定程度的提高,所提出的混合水波优化算法能改进水波优化算法的整体性能。 相似文献
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针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法.采用Halton序列初始化种群,生成均匀分布的个体,减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重,协调算法全局搜索与局部开发之间的转换,提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略,提升算法局部抗停滞能力.通过对14个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知,改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性.最后,通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果,进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性. 相似文献
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针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新融入了服从正态分布的变异扰动,可有效避免青蛙个体向局部最优聚集,扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙进行变异选择,摒弃不利的变异,继承有用的变异,优胜劣汰,整体提高种群的质量,减少算法寻优过程的盲目性,提高算法的寻优速度。对每个子群内的最优个体引入精英变异机制以获得更优秀的个体,进一步提升算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优,引领种群向更好的方向进化。实验独立运行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函数中均能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收敛,提高了算法的收敛速度和精度。 相似文献