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三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入飞行方向动态调整策略和位置交叉策略,在动态调整飞蛾飞行方向的同时不断产生新个体,有效避免了算法陷入局部最优;通过自适应调整火焰的数量,在算法全局探索阶段增强了种群多样性,避免了早熟收敛。将自适应飞蛾扑火优化算法与其他群智能算法用于三维路径规划问题求解,实验结果表明,改进的自适应飞蛾扑火优化算法在所有算法中代价值最小,收敛速度最快,说明该算法在三维路径规划问题中具有更好的求解能力。 相似文献
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针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子种群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重,自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark 函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好优化性能。 相似文献
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李国平 《计算机工程与应用》2013,(21):199-203,229
针对基本混合蛙跳算法在高维多峰函数优化时早熟及难以找到所有全局极值的问题,提出了一种具有混合智能的多态子种群自适应混合蛙跳免疫算法,证明了算法以概率1收敛于全局最优解。该算法采用双层进化模式,融合了混合蛙跳、免疫克隆选择技术。在低层混合蛙跳操作中,加入了多态自适应子种群机制,提高了子种群多样性,有效抑制了早熟现象;在算法进化后期,提出了全局极值筛选策略,将子种群极值点提升到高层免疫克隆选择操作,进一步提高了全局寻优能力。通过复杂多峰函数仿真实验,表明该算法能够快速有效地给出全部全局最优解。 相似文献
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潘章明 《计算机应用与软件》2010,27(7):239-241,273
针对微粒群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization Algorithm)容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种自适应双群微粒群优化算法(ATS-PSO)。该算法将种群分成两个子群,分别采用全局版本和局部版本两种不同的搜索策略,共同更新种群的历史最优解,并且在算法迭代期间根据群体适应值方差自适应调整两个子群的规模和结构。为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试。结果表明,新算法的全局收敛能力有了明显改善,而且能有效缓解早熟收敛问题。 相似文献
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蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能力;利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作,增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数,实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用,加快了收敛速度,克服了抗体种群早熟问题,提高了求解精度.仿真实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性,较快的收敛速度. 相似文献
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基于自适应多态免疫蚁群算法的TSP求解* 总被引:5,自引:0,他引:5
针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune ant colony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体,对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化,提高了解的质量。针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。 相似文献