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针对量子进化算法易陷入局部最优和求解精度不高的缺点,利用云模型具有随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种基于云模型的实数编码量子进化算法。该算法利用单维云变异进行全局快速搜索,利用多维云进化增强算法局部搜索能力,探索全局最优解。依据算法的进化过程动态调整搜索范围并复位染色体,可以加提高敛速度,并防止陷入局部最优。仿真结果表明,该算法搜索精度和效率得到提高,适合求解复杂函数优化问题。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(12)
以连续性消耗应急系统为背景,建立以时间成本和运输成本最小化为目标的多资源多供应点调度模型。针对该模型的特点,对一种具有强全局搜索性的新智能算法——回溯搜索优化算法进行改进,设计变异操作中的变异尺度系数和交叉操作中的交叉概率策略,提高算法的收敛速度和求解精度。运用改进回溯搜索算法进行模型求解,仿真实例表明,改进回溯搜索优化算法在解决应急资源调度问题时拥有良好的性能,全局收敛性与求解精度均优于比较的回溯搜索优化算法、差分进化算法和粒子群算法,能够有效且合理地进行应急资源调度。 相似文献
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基于DE 和SA 的Memetic 高维全局优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高维复杂多模态优化问题,传统的进化算法存在收敛速度慢,求解精度低等缺点,提出一种面向高维优化问题的Memetic全局优化算法。算法通过全局搜索和局部搜索结合的混合搜索策略,采用多模式并行差分进化算法进行全局搜索,基于高斯分布估计的模拟退火算法进行局部搜索。改进后的Memetic算法不仅继承了差分进化算法能发现全局最优解的优点,而且能大幅度提高搜索效率。最后,通过对4个高维多峰值Benchmark函数进行仿真实验,实验结果表明本文算法有效提高了算法的收敛速度和求解精度。 相似文献
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改进实数编码量子进化算法及其在参数估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
借鉴量子计算的相关概念和原理,提出一种改进实数编码量子进化算法(IRCQEA).算法的核心是依据染色体的具体形式和目标函数的梯度信息设计互补变异进化染色体,以实现局部搜索和全局搜索的平衡;根据算法的进化过程动态缩小搜索空间,以加快收敛速度.对标准数值优化问题的求解结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高和稳定性好等优点.以非线性系统参数估计问题为例进行的仿真实验表明,所提出的算法能够有效提高估计参数的精度. 相似文献
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为了提高多目标优化算法的收敛能力及求解精度,提出了一种组合分布估计和差分进化的多目标优化算法.该方法用分布估计算法和差分进化算法共同生成种群中的粒子,利用选择因子来控制每个粒子的产生方式,并且根据迭代次数的增加来改变2种算法的使用比例,搜索初期利用分布估计算法进行快速定位,然后用差分进化算法进行精确搜索.并对差分进化算法的变异因子进行了改进,定义了一个可变的变异因子,来控制不同搜索时期中差分进化算法的变异范围.用4个测试函数对算法进行了仿真测试,并同NSGA-Ⅱ和RM-MEDA进行了比较.实验结果表明,该算法具有良好的收敛性和分布性,并且效果稳定. 相似文献
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为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bcc colony algorithm, HABC) 。 HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。 相似文献
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分阶段二次变异的多目标混沌差分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE)算法,以解决多目标约束优化问题.其核心思想是,在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力,进化后期采用基于非支配解的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力.通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性能与局部搜索性能之间维持较好平衡,而且保持了DE算法的简洁性能,其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE. 相似文献
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针对动态多目标优化问题,提出一种基于Pareto解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA),设计了基于超块的Pareto解集关联方法.该方法能够动态维护若干描述Pareto解变化规律的时间序列,通过对新环境下的Pareto解集进行预测来生成初始种群.将LP-DMOEA应用于非劣分类遗传算法(NSGA2),并对3类标准测试函数进行了实验,所得结果表明该方法能够有效求解动态优化问题. 相似文献
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一种基于拟态物理学优化的多目标优化算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出一种使用拟态物理学优化(APO)解决多目标优化问题的算法(MOAPO).根据多目标优化问题的特点,借鉴聚集函数法的思想,利用APO算法实现了对多目标优化问题中Pareto最优解集的搜索,并且在搜索过程中动态调整惯性权重与引力因子,以增强非劣解的多样性.实验结果表明了将APO应用于多目标优化问题的有效性.通过与基于微粒群优化(PSO)的多目标优化算法及NSGA-Ⅱ算法的比较,表明了MOAPO算法具有较好的分布性. 相似文献
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为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,提出一种基于量子行为特性的粒子群优化(QPSO)和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化(MOQPSO-CD)算法.MOQPSO-CD利用QPSO快速接近真实的Pareto最优解,同时引入高斯变异算子以增强解的多样性.采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中最优解进行更新和维护,使得从中选择的具有全局最优的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto最优解.仿真结果表明,MOQPSO-CD具有更好的收敛性和更均匀的分布性. 相似文献
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针对固定参数的点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型不能充分描述图像丰富的统计特征的问题,在研究 Pairwise MRF 模型的基础上,提出一种自适应分割算法.该算法首先建立一种空间自适应的局部区域 MRF 分割模型,并对局部区域的先验知识进行自适应估计;然后通过局部收敛的循环置信度传播(LBP)算法最大化自适应 MRF 模型的全局后验概率.实验结果表明所提出算法具有较好的分割结果. 相似文献
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