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1.
对于采用混合蛙跳算法进行机器人路径规划容易产生局部最优、收敛速度慢等问题,把人工鱼群算法融合到混合蛙跳算法。人工鱼群算法的追尾行为有利于加快收敛速度,群聚行为提高了跳出局部最优解的能力。把机器人路径规划问题转化为最小化问题,使用改进的算法对其进行优化,最终得到全局最优路径。仿真结果表明,与改进前的算法相比,改进后算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度。  相似文献   
2.
随着片上网络集成度的提高,低功耗映射逐渐成为研究的热点.文中利用调整序思想,将混合蛙跳算法应用到片上网络低功耗映射问题中;同时对混合蛙跳算法进行改进,引入自适应混沌方法优化较差个体,采用多邻域退火策略优化较优个体.实验结果表明,相比于传统混合蛙跳算法和模拟退火混合蛙跳算法,改进混合蛙跳算法具有更优的搜索能力,从而能进一步降低通信功耗.  相似文献   
3.
针对云制造面向分布式供应链环境中的多品种定制问题,提出一种多目标生产运输优化调度模型和基于改进混合蛙跳算法的求解方法.该模型考虑供应链中的制造/供应两阶段,以及不同企业间的运输时间和成本,得到成本最小、时间最短、生产空闲率最小、订单延迟最小的调度方案.同时,该算法重新定义原有算法的核心操作算子以适应离散调度问题求解,并结合模拟退火和极值优化算法的特性,进一步改进离散域的混合蛙跳算法的局部搜索性能.通过项目调度标准测试集验证了该改进算法的性能,并以6个品种定制需求为案例,验证了所提模型与算法的有效性.  相似文献   
4.
针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题,提出了核模糊 c 均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的汽轮机热耗率多模型建模方法,用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊 c 均值算法对热耗率数据聚类,采用5折交叉验证平均误差作为 LS-SVM 参数选择的适应度值,利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型,采用开关切换得到模型输出,以此实现热耗率的多模型建模。与单一的 LS-SVM 模型和 BP 网络热耗率预测模型比较,结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力,能更准确地计算汽轮机热耗率。  相似文献   
5.
资源合理调度是云计算研究热点。针对混合蛙跳算法不足,提出一种改进混合蛙跳算法的云计算资源调度策略(ISF-LA)。首先在局部寻优过程中引入粒子更新思想,加快收敛速度,然后在全局寻优中对最优个体进行混沌扰动,降低局部最优出现的概率,最后在CloudSim平台进行仿真实验。结果表明,ISFLA缩短了云计算任务的完成时间,资源的负载分配更加合理。  相似文献   
6.
针对多目标优化问题提出一种自适应混沌混合蛙跳算法 MACSFLA(Adaptive chaos shuffled frog leaping algorithm for mul-tiobjective optimization)。使用动态权重因子策略以提高混合蛙跳算法 SFLA(Shuffled Frog Leaping Algorithm)收敛效率,引入基于 Pa-reto 支配能力的 SFLA 子族群划分策略,使得 SFLA 能够应用于多目标优化问题。在此基础上,MACSFLA 首先利用 SFLA 快速寻优能力接近理论 Pareto 最优解,然后采用自适应网格密度机制动态维护外部存储器 Pareto 最优解规模,并使用自适应混沌优化技术改善 Pareto 最优解集样本多样性,最后利用 Pareto 最优解选择策略为青蛙种群选择最优更新粒子。多目标函数测试实验结果表明,与MOPSO 和 NSGA-Ⅱ相比,MACSFLA 在 Pareto 最优解集均匀性和多样性上有明显优势。  相似文献   
7.
针对蔬菜总黄酮化学物提取过程复杂、非线性和生物参数难以在线测量等特点,提出了基于改进混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的蔬菜总黄酮软测量模型.该模型对标准混合蛙跳算法进行改进,采用反向学习的种群初始化策略,确保个体分布的均匀性;并根据群体适应度方差大小,动态调整变异概率,使算法避免陷入局部最优;最后采用改进的混合蛙跳算法对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,实现蔬菜总黄酮软测量.仿真结果表明,基于改进混合蛙跳算法的最小二乘支持向量机软测量模型具有测量精度高,稳定性好的优点,有利于蔬菜总黄酮化学物测量工程的实际应用.  相似文献   
8.
针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。  相似文献   
9.
针对基本混合蛙跳算法寻优精度不高和易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法。通过随机方式选择各子群中心点,利用青蛙到各子群中心点的距离度量子群内青蛙的紧密程度。用优化方法计算各子群的绝对阈值和相对阈值,提出中心点双阈值模糊子群划分策略对青蛙群体划分子群。在一次局部搜索中,依据中心点隶属度与绝对阈值、相对阈值之间关系对子群最差个体更新方法进行改进。仿真结果表明,中心点双阈值模糊子群划分策略和子群最差个体更新方法有效可行。固定参数时算法在单峰值和多峰值函数寻优问题上收敛速度和精度均有显著提高,变化参数时算法在高维函数上保持较好的优化性能,在适宜的邻近青蛙个数条件下优化性能最优。  相似文献   
10.
过程神经网络参数较多,在实际应用中存在着某些不足,为此提出了一种量子混合蛙跳算法。利用量子位的Bloch球面坐标将网络结构、参数及展开项数进行统一编码,通过对优化解的更新以及其他方式,扩展解空间的搜索范围。  相似文献   
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