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1.
求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法,该算法依据小生境机制将量子表达的初始种群划分为子群组,再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制,找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度,更有效的全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性,最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。  相似文献   
2.
函数优化异步并行演化算法   总被引:8,自引:1,他引:7  
提出了一种新型、高效的函数优化异步并行演化算法,利用这个算法,在巨型并行计算机上解决了一些高难度的大型优化问题,其中包括一个超高维的非线性规划问题-BUMP问题。由于BUMP问题的强非线性和超我峰特性,目前还未见有超过50维的BUMP问题的结果发表。而在此不仅仅得到了从2维到50维迄今最好的解,而且一直计算到了1000000维,并得到了满意的结果。数值实验表明,新算法是鲁棒和高效的。  相似文献   
3.
作物水分生产函数及灌溉制度优化的研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述了作物水分生产函数的基本原理和一些典型模型,并对其在灌溉方面及不同阶段缺水对作物生物量累积的后效性影响等方面的研究,以及可行性分析及地区移用性研究加以探讨。对作物灌溉制度优化模型以及作物优化灌溉制度设计方法研究加以探讨,分析了目前模型中指数取值研究不足等问题。为合理利用有限水资源,达到最大的作物产量或产值,实现有限水量在作物生长期及作物间的合理配置提供依据。  相似文献   
4.
郑秋容  袁乃昌  高强 《微波学报》2007,23(1):6-9,15
将遗传算法成功地应用到非对称单脊波导缝隙天线的优化中,详细讨论了脊形波导缝隙天线进行优化的适应度函数的设计。整个优化过程分为两步进行:首先对天线阵元激励幅值进行初步优化,随后进行波导缝隙偏置以及脊波导双边槽深的优化,并且动态处理阵元间的互耦,最后结合Elliott设计思想采用遗传算法得出了4 cm(1×10)缝阵结果,从而验证了GA算法的有效性与准确性。  相似文献   
5.
基于小生境粒子群的多峰函数全局优化算法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对粒子群算法进行多极点函数优化时存在的局部极小点和搜寻效率低的问题,引入了小生境的思想到粒子群算法中,以粒子的最好位置为中心,粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建立圆形小生境.在每个小生境中对粒子的速度位置进行更新,从而改变小生境的中心和半径,直到满足迭代次数,从而保持了微粒群的多样性,通过一个经典函数进行仿真表明,这种把粒子群和小生境结合起来的算法,能快速有效地找到多峰函数的全局最优点.  相似文献   
6.
Matlab遗传算法工具箱的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
曾日波 《兵工自动化》2005,24(6):115-116
Matlab遗传算法(GA)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库.其实现步骤包括:通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数,采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数.以函数仿真为例,对该函数优化和GA改进,只需改写函数m文件形式即可.  相似文献   
7.
基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题,提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点,设计了编码与适应度函数,进行了种群生成与染色体的选择,并通过设定交叉算子和变异算子, 生成了信息素分布.该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点,通过确定吸引强度的初始值,建立了强度更新的模型,从而求得精确解.并将该算法应用于求解函数优化问题.结果表明,该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比,收敛速度快,寻优性能好.  相似文献   
8.
分析了免疫算法和Hopfield神经网络的优缺点,提出了一种解决多峰值函数优化问题的混合算法。Hopfield神经网络易于硬件实现,具有简单、快速的优点,但是对初始值具有依赖性以及容易陷入局部极值。免疫算法具有识别多样性的特点,但搜索效率和精度不高。将两算法结合起来,优势互补。首先用免疫算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,所得聚类中心作为Hopfield神经网络的初始搜索点,最后利用Hopfield神经网络逐个寻优。实验表明,该算法是一种有效的求解多峰函数优化问题的方法,与免疫算法相比,搜索效率和精度都较高。  相似文献   
9.
多模态函数优化的拥挤聚类遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对多模态函数优化问题,分析了各种小生境策略;将拥挤模型与聚类算法相结合,提出了一种拥挤聚类遗传算法.拥挤模型在适应值曲面上形成多个小生境,聚类算法消除了每个小生境内部的基因漂移现象.理论分析证明了算法的收敛性能.数值实例表明,拥挤聚类模型在多极值搜索的数量、质量和精度上都优于拥挤模型与确定性拥挤模型.将拥挤聚类遗传算法应用于国家同步辐射实验室变间距全息光栅的设计,取得了满意的效果.  相似文献   
10.
应用时效函数对天然气需求进行预测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
用线性回归、人工神经网络、灰色系统等预测模型对天然气消费需求量进行预测后,为综合利用各种方法提供的信息,避免单一预测模型丢失有用信息的缺陷,减少随机性,提高预测的准确性,采用了优化组合预测模型和变权重的自适应递推优化组合预测模型对天然气消费需求量进行动态预测,取得了较好的预测效果。但经过翔实的分析,发现变权重的自适应递推优化组合预测模型计算出的权系数,假定了“移动样本数据”的权重向量为常值,权重没有充分体现出数据的时效性。依据信息论“远小近大“的观点,引入时效函数对自适应优化组合预测模型进行改进。结果表明,融入时效函数的自适应递推优化组合预测模型比采用其它预测模型预测的结果更好。  相似文献   
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