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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
在细菌群趋药性规则与细菌趋药性算法的基础上,提出一种新的函数优化算法——多态细菌趋药性算法。该算法克服了细菌趋药性算法收敛较慢、易陷入局部最优的不足,利用菌群之间的交互信息来修正其觅食过程。对不同函数优化结果表明该算法性能优于遗传算法、粒子群算法、细菌趋药性算法,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法。  相似文献   

2.
基于细菌群体趋药性优化的k-means算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
细茵趋药性算法是一种新的仿生进化算法,针对细菌趋药性算法,介绍了其基本原理,讨论了一种改进的算法--细菌群体趋药性(BCC)算法.将细菌群体趋药性优化方法应用在k-means聚类分析中,以类内离散度和为目标函数,建立了BCC优化的k-means算法模型,利用BCC算法的全局搜索能力,很大程度上避免了k-means算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了算法对初始值的敏感度,并给出了一些实验,结果令人满意.  相似文献   

3.
细菌趋药性算法是优化领域一种新的仿生进化算法。该算法利用细菌在引诱剂环境下的应激反应动作来进行函数优化。针对细菌趋药性算法,首先介绍了其基本原理;然后讨论了近年来对该方法的若干改进;最后详述了细菌趋药性算法未来的研究方向和主要研究内容,该方法是具有实际研究价值的函数优化算法。  相似文献   

4.
针对细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法由于过度依赖群体交互而容易陷入局部最优解的缺陷,结合多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)的主要特征构造一种全新算法——基于多Agent的细菌群体趋药性(MABCC)算法。该算法通过每个细菌Agent相互之间的竞争与协作,弱化其对群体信息的依赖,使其能够更精确地收敛到全局最优解。对不同函数优化试例的仿真表明该算法比BCC算法有更好的全局寻优性能。  相似文献   

5.
引进细菌趋药性算法(BCA),用于嵌入式系统和片上系统的软硬件双路划分。BCA是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法。对不同节点的控制数据流图进行仿真,表明在同等条件下,BCA收敛时间低于模拟退火算法、禁忌搜索与蚁群算法,节点规模越大,优势越明显。当节点规模高达100时,BCA消耗时间仅有常用优化算法的40%~60%。  相似文献   

6.
为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。  相似文献   

7.
引进细菌趋药性算法(BCO),用于QoS组播路由问题.BCO是一种新型的对细菌觅食行为进行模拟的优化算法.对不同节点的网络结构图进行仿真,表明在同等条件下,BCO收敛时间低于流行的和谐搜索(HS),人工免疫遗传算法(AIGA)等算法.节点规模越大,优势越明显.当节点规模高达60时,BCO消耗时间仅有HS的35%,AIGA的42.5%.  相似文献   

8.
针对支持向量机的参数选择问题,本文提出了一种采用细菌群体趋药性智能优化算法优化最小二乘支持向量机参数的方法。细菌群体趋药性智能优化算法引入了群体信息交互策略,单个细菌不仅利用自身信息随机移动,而且细菌群体之间交换种群的信息,有效地改善了个体移动时的随机性和盲目性,加强了细菌趋于最优的移动策略。该方法提高了支持向量机的参数选择效率,避免了人为设定参数的不足,大大缩短了优化时间。经过细菌群体趋药性智能优化算法优化得到的最小二乘支持向量机的参数对,用于测试样本的多分类实验和函数拟合实验,其分类结果和函数拟合效果验证了本文方法的有效性。  相似文献   

9.
为了解决传统细菌群体趋药优化算法的收敛速度较慢问题,提出混沌细菌群体趋药算法。该算法在细菌群体中加入基于Tent映射的混沌搜索,增加了细菌群体中个体的多样性,将寻优过程分成趋药细菌群和混沌细菌群同时进行,提高了细菌群体优化算法的全局收敛能力。典型实例表明,本方法收敛速度快,优于传统细菌群体趋药优化算法。  相似文献   

10.
标准人工蜂群算法由于局部搜索能力差,收敛精度低,容易陷入早熟收敛等缺陷,从而求解最小值函数优化问题的能力受到限制。为了解决标准人工蜂群算法的以上问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将混沌算子引入雇佣蜂和跟随蜂基于当前最优解的局部搜索策略中,并赋予跟随蜂细菌的趋药性,从而
  提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。在6个测试函数上的仿真结果表明,该算法能有效地避免陷入局部最优,并使收敛精度得到显著提高。  相似文献   

11.
细菌菌落优化算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
根据细菌菌落生长演化的基本规律,提出一种新的细菌菌落优化算法.首先,依据细菌生长繁殖规律,制定符合算法需要的个体进化机制.其次根据细菌在培养液中的觅食行为,建立算法中个体泳动、翻滚、停留等运动方式.最后,借鉴菌落中细菌信息交互方式,建立个体信息共享机制.另外,该算法提供了一种新的结束方式,即在没有任何迭代次数或精度条件的前提下,算法会随着菌落的消失而自然结束,并且可以保持一定的精度.通过与两类PSO算法比较的仿真实验验证了细菌菌落优化算法的效果,通过仿真实验验证了细菌菌落优化算法自然结束过程.  相似文献   

12.
Swarm intelligence is a branch of artificial intelligence that focuses on the actions of agents in self-organized systems. Researchers have proposed a bee colony optimization (BCO) algorithm as part of swarm intelligence. BCO is a meta-heuristic algorithm based on the foraging behavior of bees. This study presents a hybrid BCO algorithm for examination timetabling problems. Bees in the BCO algorithm perform two main actions: forward pass and backward pass. Each bee explores the search space in forward pass and then shares information with other bees in the hive in backward pass. This study found that a bee decides to be either a recruiter that searches for a food source or a follower that selects a recruiter bee to follow on the basis of roulette wheel selection. In forward pass, BCO is supported along with other local searches, including the Late Acceptance Hill Climbing and Simulated Annealing algorithms. We introduce three selection strategies (tournament, rank and disruptive selection strategies) for the follower bees to select a recruiter to maintain population diversity in backward pass. The disruptive selection strategy outperforms tournament and rank selections. We also introduce a self-adaptive mechanism to select a neighborhood structure to enhance the neighborhood search. The proposed algorithm is evaluated against the latest methodologies in the literature with respect to two standard examination timetabling problems, namely, uncapacitated and competition datasets. We demonstrate that the proposed algorithm produces one new best result on uncapacitated datasets and comparable results on competition datasets.  相似文献   

13.
Bee colony optimization (BCO) is a relatively new meta-heuristic designed to deal with hard combinatorial optimization problems. It is biologically inspired method that explores collective intelligence applied by the honey bees during nectar collecting process. In this paper we apply BCO to the p-center problem in the case of symmetric distance matrix. On the contrary to the constructive variant of the BCO algorithm used in recent literature, we propose variant of BCO based on the improvement concept (BCOi). The BCOi has not been significantly used in the relevant BCO literature so far. In this paper it is proved that BCOi can be a very useful concept for solving difficult combinatorial problems. The numerical experiments performed on well-known benchmark problems show that the BCOi is competitive with other methods and it can generate high-quality solutions within negligible CPU times.  相似文献   

14.
为进一步提高无线传感器网络(WSN)中节点的定位精度,提出了一种双系统协同进化(BCO)算法。改进算法利用粒子群优化(PSO)算法快速收敛的特性和混合蛙跳算法(SFLA)较高的寻优精度的特性,在较少的迭代次数内快速收敛且实现深度搜索达到较高的精度。仿真实验结果表明:在应用双系统协同进化算法对测试目标函数进行求解时,能非常接近最优解;同时将该算法应用到基于接收信号强度值(RSSI)测距的节点定位中,预测位置与实际位置的绝对误差在0.05 m范围内;相比基于RSSI的分步粒子群算法(IPSO-RSSI),其定位精度至少提高了10倍。  相似文献   

15.
生鲜电商、冷链宅配的盛行使冷链物流订单呈现出"小批量、多批次、易腐坏"的特点,进一步增大了城市冷链物流配送路径优化的必要性与难度.鉴于此,同时考虑顾客满意度和道路拥堵状况,构建最小化总成本的冷链车辆路径优化数学模型.为求解该问题,将知识型精英策略下的禁忌搜索算子和动态概率选择的知识模型融入蚁群算法,设计一种新的知识型蚁群算法.通过对模拟实例和真实实例进行仿真实验,对传统蚁群算法、基于禁忌搜索改进的蚁群算法与所提出的知识型蚁群算法进行对比分析,验证了所构模型和知识型蚁群算法的有效性.  相似文献   

16.
结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制:在人工蚁选择路径阶段,设置侦查素路径为优先,为非侦查素路径设置惩罚因子;利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素,通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞;在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略,并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明,提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布,加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量,克服传统多态蚁群算法的缺陷。  相似文献   

17.
The transit network design problem is one of the most significant problems faced by transit operators and city authorities in the world. This transportation planning problem belongs to the class of difficult combinatorial optimization problem, whose optimal solution is difficult to discover. The paper develops a Swarm Intelligence (SI) based model for the transit network design problem. When designing the transit network, we try to maximize the number of satisfied passengers, to minimize the total number of transfers, and to minimize the total travel time of all served passengers. Our approach to the transit network design problem is based on the Bee Colony Optimization (BCO) metaheuristics. The BCO algorithm is a stochastic, random-search technique that belongs to the class of population-based algorithms. This technique uses a similarity among the way in which bees in nature look for food, and the way in which optimization algorithms search for an optimum of a combinatorial optimization problem. The numerical experiments are performed on known benchmark problems. We clearly show that our approach, based on the BCO algorithm, is competitive with other approaches in the literature, and it can generate high-quality solutions.  相似文献   

18.
针对城市公交线需要网优化问题,提出了一个以选择最优路径为目标的公交线网优化模型。为求解该模型,采用了基于奖罚机制的蚁群算法,通过实验分析和数值计算验证了算法的良好的性能。将此模型应用于某市一公交线网,实验表明,利用改进后的蚁群算法可以得到较佳的公交线路网络运营路径,为交通资源的优化配置提供了参考依据。  相似文献   

19.
蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。  相似文献   

20.
为了解决集装箱海上运输网络系统的NP问题,采用智能仿生蚁群优化算法进行网络优化计算,寻找运输网络中的最短路径。以环渤海内支线集装箱运输网络系统为研究对象,通过构建蚁群优化模型,实验分析和计算,证明运用蚁群智能优化算法可以得到最优的航行路线,算法为合理进行集装箱运输网络的航线配置提供了一个参考依据。  相似文献   

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