基于混合遗传算法求解非线性方程组

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,且综合考虑了拟牛顿法和遗传算法各自的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了拟牛顿法的局部搜索、收敛速度快和遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点。为了证明该混合遗传算法的有效性,选择了几个典型的非线性方程组,从实验计算结果、收敛可靠性指标对比不同算法进行分析。数值模拟实验表明,该混合遗传算法具有很高的精确性和收敛性,是求解非线性方程组的一种有效算法。     

基于混合遗传算法求解非线性方程组

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题，且综合考虑了拟牛顿法和遗传算法各自的优点，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了拟牛顿法的局部搜索、收敛速度快和遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点。为了证明该混合遗传算法的有效性，选择了几个典型的非线性方程组，从实验计算结果、收敛可靠性指标对比不同算法进行分析。数值模拟实验表明，该混合遗传算法具有很高的精确性和收敛性，是求解非线性方程组的一种有效算法。     

基于差异演化算法的非线性方程组求解

在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。文中利用差异演化算法（DE）对非线性方程组进行求解,仿真实验显示了差异演化算法在求解非线性方程组时的高效性。     

求解非线性方程组的社会认知算法

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用一种新的智能优化算法——社会认知算法求解此优化问题,实验结果表明了社会认知算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。     

烟花算法求解非线性方程组

烟花算法是最近提出的一种效率较高的优化算法,已被用于求解众多的优化问题.给出利用烟花算法求解非线性方程组的方法.实验表明,所提出的算法对于求解变量耦合的非线性方程组比其他算法占有优势,进一步分析存在优势的原因.     

求解非线性方程组的混合人口迁移算法

针对变尺度法对初始值敏感和人口迁移算法容易陷入局部极值的缺陷,结合变尺度法和人口迁移算法各自的优点,提出了一种混合人口迁移算法,用来求解非线性方程组。该混合算法不仅发挥了人口迁移算法强大的全局搜索能力,而且利用了变尺度法的局部精细搜索能力。实验结果表明,该算法不但以较高的精度求出了各种非线性方程组的解,而且鲁棒性强,收敛速度快速,是一种解决非线性方程组问题的较好方法。     

求解非线性方程组的混合粒子群算法

结合Hooke-Jeeves和粒子群的优点,提出了一种混合粒子群算法,用于求解非线性方程组,以克服Hooke-Jeeves算法对初始值敏感和粒子群容易陷入局部极值而导致解的精度不够的缺陷。该算法充分发挥了粒子群强大的全局搜索能力和Hooke-Jeeves的局部精细搜索能力,数值实验结果表明：能够以满意的精度求出对未知数具有敏感性的非线性方程组的解,具有良好的鲁棒性和较快的收敛速度和较高的搜索精度。     

求解非线性方程组的BFGS差分进化算法

针对差分进化算法进化后期收敛缓慢和稳定性不强的缺陷,将BFGS算法插入差分进化算法当中,提出了一种BFGS差分进化算法,用来求解非线性方程组。通过5个非线性方程组和一个工程实例的实验,说明：算法收敛精度较高、收敛速度较快、鲁棒性强、收敛成功率高,是一种较好的解决非线性方程组的方法。     

求解非线性方程组的自适应细菌觅食算法

针对传统的数值算法求解非线性方程组时对方程组要求高和初始值敏感等缺点,提出了一种自适应细菌觅食算法。该算法改变了传统算法的固定趋化步长,进行自适应调整,加快算法的收敛速度,具有更好的全局搜索能力,改变了固定迁移概率,避免了在进化后期精英解丢失的问题。将自适应细菌觅食算法应用到求解非线性方程组中,结果表明,与其他算法相比,该算法能够有效避免陷入局部最优,能更好地寻求最优解。     

单纯形法的改进萤火虫算法及其在非线性方程组求解中的应用

萤火虫算法(FA)是一种基于群体搜索的启发式随机优化算法,其模拟自然界中萤火虫利用发光的生物学特性而表现出来的社会性行为。针对萤火虫算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等不足,利用单纯形法局部搜索速度快和萤火虫算法全局寻优的特点,提出一种基于单纯形法的改进型萤火虫算法(SMFA)。通过对标准测试函数以及非线性方程组的实验仿真,并与其他算法进行的对比分析表明,改进后的算法在函数优化方面有较强的优势,在一定程度上有效地避免了陷入局部最优,提高了搜索的精度。     

改进蚁群算法求解TSP

针对蚁群算法存在易陷入局部寻优、收敛缓慢等缺陷,提出一种基于邻接矩阵的两层搜索决策来选择转移路径的方法对蚁群算法进行改进,求解TSP问题。通过实验及分析,验证了该算法具有较好性能。     

求解TSP问题的一种改进蚁群算法

TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长,容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法在蚁群算法中植入遗传算法,利用遗传算法生成信息素的分布,克服了蚁群算法中搜索时间长的缺陷。此外,在蚁群算法寻优中,采用交叉和变异的策略,改善了TSP解的质量。仿真结果显示,改进的蚁群算法是有效的。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法.通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量.TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性.     

一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题

文章提出了一种改进的蚁群算法,其核心是限制单步路径上的蚂蚁数目,当该路径上的信息素达到一定浓度时,人为的迫使蚂蚁改换路径,从而更好的全局寻优,避免算法陷入局部极优,并使用2-Opt方法对路径进行优化。对旅行商问题（TSP）的实验结果表明：新算法的优化结果和效率都优于基本蚁群算法。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。     

基于人工蜂群算法的非线性方程组求解研究

为了更有效地求解复杂的非线性方程组,引入了人工蜂群算法.考虑到人工蜂群算法后期表现出的收敛速度慢、容易陷入局部最优值的缺点,提出了一种新的人工蜂群优化算法( IABC).新算法对工蜂进行邻域搜索产生新解的方法进行了改进,引入了尝试次数,修改了向新食物源靠拢的递进步长,加快了原有算法的收敛速度.试验结果表明,改进算法较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,是一种求解非线性方程组的高效算法.     

一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法

介绍了一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法。分段交换蚁群算法把小窗口、随机分段优化求解、模拟退火充分交换的思想引入蚁群算法,把蚁群算法和模拟退火算法融合。该算法在蚁群算法陷入局部最优解的情况下,能改进其局部最优解,并可减少迭代次数。仿真实验表明取得了较好的效果。     

蚁群优化算法求解TSP问题研究

介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统（ACS）的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。     

基于混合蚁群算法的WTA问题求解

武器-目标分配问题(Weapon-TargetAssignmentProblem)是一种典型的NP问题。该文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的混合算法(GAACO)以解决武器-目标分配问题。首先,使用遗传算法对火力分配问题形成初始解;然后,将遗传算法的结果传递给改进的蚁群算法,对问题求精确解。实验结果表明该算法求精度优于遗传算法,时间性能优于传统蚁群算法。     

求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

旅行商问题是一个经典的NP问题,文中给出了一个有效的求解旅行商问题的混合蚂蚁算法。算法设计了初始信息素量设置方案和信息素的更新方法,限制了蚂蚁转移的目标城市数,并使用2-Opt方法对路径进行优化。数据实验表明,该算法是有效的。