排序方式: 共有168条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对猴群算法求解全局优化问题精度不高和花费大量的计算时间等问题,结合传统的单纯法的搜索思想,设计出一种基于猴群算法和单纯法的混合算法。该混合算法较大程度上提高了猴群算法求解精度,且加快了猴群算法的收敛速度。通过18个标准测试函数进行了测试,结果表明, 与PSO、GA与MA比较,文中提出的猴群-单纯形混合算法在函数优化方面有较强的优势,其测试函数最优解更接近理论最优解。 相似文献
2.
3.
基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随3种群智能行为,提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物“适者生存”的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、骨干粒子群算法,测试结果表明,文中算法收敛速度较快,精度较高,能较好地获得全局最优解. 相似文献
4.
基本人工萤火虫算法存在着易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点.将算法的处理对象分为若干个子群,采用“雇主/工人”结构,提出了一种具有主从结构的并行人工萤火虫群优化算法.通过8个典型函数测试,实验结果表明所提出的算法在减少计算时间和避免陷入局部最优等方面具有较好的表现,从而提高了人工萤火虫算法整体性能. 相似文献
5.
基于双种群的小生境差分进化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数.为此,提出了基于双种群的小生境差分进化算法.在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力.通过子群重组实现子群间的信息交换,然后引入小生境淘汰机制.对典型测试函数的优化结果表明,该算法能找到全部解,而且精度好. 相似文献
6.
针对差分演化算法与进化策略算法中所存在的不足,将模拟退火算子引入到差分演化算法的变异操作中,这样有助于在进化前期进行全局搜索,后期进行局部搜索;在标准进化策略的基础上,加入差分变异操作,提出了一种新的差分进化策略双重变异算法。通过测试算例可看出,该方法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。 相似文献
7.
将社会演化算法和蚁群算法相结合,以蚁群算法作为认知主体的推理过程,再以范式的学习和更新方式获得最优解,提出一种求解TSP问题的社会演化算法。最后通过两个算例实验仿真与TSP已知最优解进行对比分析,结果表明,社会演化算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下也可获得TSP最优解。 相似文献
8.
9.
10.
基于代数神经网络的不确定数据知识获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
定义了代数神经元、代数神经网络,讨论了不确定数据知识获取的数学机理,设计出一类单输入,单输出的三层前向网络来获取知识的代数神经网络模型,给出一种基于代数神经网络知识获取的方法,通过该网络的学习,能确定任意一组给定数据的目标函数的逼近式。 相似文献