共查询到20条相似文献，搜索用时 265 毫秒
1.
为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。 相似文献
2.
《邢台职业技术学院学报》2017,(5):78-82
为了有效解决标准萤火虫算法在寻优过程中存在易陷入后期收敛速度较慢、寻优精度不高等问题,在位置更新公式中引入动态调整惯性权重和自适应步长机制,提出一种动态自适应萤火虫优化算法。利用四个标准测试函数进行仿真实验结果表明,动态自适应萤火虫算法具有更快收敛速度、较高求解精度和稳定性。 相似文献
3.
4.
正余弦算法(SCA)是近年提出的一种基于种群的求解优化问题的元启发式算法,针对其收敛速度慢、算法自适应性能较弱的缺点,提出一种引入交叉变异机制的正余弦算法(ICMSCA).首先在标准SCA算法中引入交叉操作,根据个体适应度与群体平均适应度的关系,设计两种不同的交叉方法,实现个体间的自适应交叉,改善群体多样性;其次为每个个体设计自适应变异概率,采用最优个体引导变异和贪婪选择方法,提高算法的收敛速度;为验证算法的有效性,在18个典型函数优化问题数据集上对算法进行测试,结果与其它算法进行对比分析,实验结果表明,相比于其它优化算法,改进后的算法在收敛速度和收敛精度上具有一定的优势,提高标准SCA算法的性能. 相似文献
5.
针对遗传算法在优化BP网络时出现收敛慢、预测能力有限等问题,提出一种用于优化BP神经网络的差分进化遗传算法。结合差分进化与遗传算法,首先对BP神经网络待优化参数编码,然后在经过遗传交叉和差分变异操作后,根据适应度值对种群规模进行自适应操作,以满足不同迭代阶段的要求。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,相比传统遗传算法,DE GA算法具有较好的稳定性和收敛速度,其优化后的BP网络预测精度保持在97%以上。 相似文献
6.
一种改进的自适应差分演化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
差分演化是一种简单、有效的全局数值优化算法,相关研究表明,参数的自适应能够有效提高算法的性能．提出了一种集成的混合参数自适应差分演化算法,并巧妙利用一种自适应选择机制来选择算法池中的算法,通过对25个国际标准测试函数进行测试,实验结果表明,该方法在最优解质量、稳定性、收敛速度优于其它被比较的算法． 相似文献
7.
针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度过慢及人工鱼群寻优精度低等问题,对动态分组方案的人工鱼群算法进行了研究,提出一种新的自适应人工鱼群算法。该算法利用猴群算法中的空翻行为替代鱼群的聚群和追尾行为,同时引入模糊函数,自适应调整鱼群算法的视野及步长,提高了算法的运行效率,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。算法在后期避免提前收敛,能够快速跳出局部最优位置,保证了寻优质量。仿真实验表明,该算法明显优于基于动态分组方案的人工鱼群算法,有效提高了寻优精度和寻优质量,避免了人工鱼群的早熟现象。 相似文献
8.
《西安文理学院学报》2016,(1)
针对动态网格优化算法(GEA)收敛速度较快,收敛精度不够理想,特别是解决多峰函数有可能会错过全局最优解的缺陷,提出了一种新的自适应动态网格优化算法.通过评估早熟收敛程度,将早熟收敛程度、函数的峰值与步长的变化联系起来,加入1个随机因子用以调整搜索范围,从而提高了算法的寻优效率.通过对典型的MP问题的测试,并与其他的动态优化算法比较,证明了算法的有效性. 相似文献
9.
10.
针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。 相似文献
11.
文中通过分析多项目网络计划资源综合优化问题,抽象出其数学模型,并用改进遗传算法对其求解,最后通过验证得出改进的遗传算法求解该问题明显优于传统的遗传算法,改进后的算法能在较短的时间内找到一个最优解,具有快速收敛寻优的特点,在求解的效率和解的质量方面都达到了比较好的结果. 相似文献
12.
针对中小型企业生产车间柔性作业调度问题,采用改进的遗传算法求解最优调度结果。将最大完工时间最小化作为调度目标,对经典遗传算法进行相应的改进。首先利用粒子群算法获取工序序列与粒子参数之间的映射关系,在初始种群中利用混沌映射和反向学习策略以提高初始种群质量;然后提出一种将机器编码和工序编码相结合的分段编码方法,以解决某道工序有多台可选机器加工的问题;最后利用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度。通过对 Brandimarte 设计的 10 组不同规格的基准案例进行仿真实验,得到进化曲线和最优调度方案。实验结果验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
13.
太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题. 相似文献
14.
TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献
15.
一种基于实数编码的自适应遗传算法 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了进化遗传算法的弊端。提出了一种基于实数编码和自适应变异率的改进遗传算法,将变异率定义为自上次进化以来未进化次数的函数,同时采取最优保存策略,有效地避免了采用二进制编码时计算精度与计算量之间的矛盾,克服了基本遗传算法因变异率选择不当引起的“早熟”现象及后期收敛速度慢的问题。计算结果表明,新方法成功地解决了进化遗传算法存在的问题,且计算效率较高。 相似文献
16.
胡永仕杨悠悠张阳 《福建工程学院学报》2021,(3):230-235
为克服公交调度优化模型中纯电动公交车受续航里程约束、未考虑驾驶员舒适度的不足,提出了人-车固定模式的纯电动公交车柔性调度优化方法。采用休憩时长为衡量驾驶员舒适度的指标,将保证驾驶员舒适度产生的负面边际效应量化为延误成本,以公交企业总成本最小为目标构建优化调度模型,引入改进的粒子群算法求解。改进算法通过调整粒子群算法的位置和更新机制解决传统粒子群算法易陷入局部极值的问题,进一步提高算法精度。实验结果表明,柔性调度优化方法能有效降低公交企业的总运营成本,具有一定的实用性。 相似文献
17.
为了解决传统粒子群算法早熟收敛陷入局部最优、粒子中期震荡及收敛结果不精确的问题,提出一种基于叠加Logistic映射分布的FWA-PSO算法对其进行改进。具体方法是：叠加Logistic映射用于对粒子位置的混沌初始化,在粒子数量一定的情况下,平衡最大遍历路径与最快收敛速度;引入FWA算法,同时根据迭代次数与粒子位置标准差,基于惩罚机制非线性调整爆炸半径r、惯性权重w、个体学习因子c1和社会学习因子c2,融合高斯变异算子与循环单维度寻优策略,在维系粒子群多样性的同时,也能避免粒子越过最优解。实验结果表明：FWA-PSO算法针对单峰函数50次平均值均能达到最优解0,证明了算法的稳定性与可靠性;对于多峰函数,FWA-PSO算法也能求得最优解,证明该算法可跳出局部最优,得到全局最优解。 相似文献
18.
为了考察超级电容微网储能性能,以典型超级电容实际产品为对象,针对恒电压、恒电流以及恒功率3种充电模式,研究充电时间及储能效率问题.提出了各种充电模式的数值计算方法,并利用严格的数学推导讨论了不同充电模式的效率问题.同时通过一个独立PV/EDLC系统验证了计算的准确性.最后研究分析了不同充电模式的充电速度与能量损失的权衡问题.研究结果表明：与传统的恒电压和恒电流充电方式相比,恒定功率充电方式更适用于微网系统.混合充电方式在实际应用中会更高效节能,但需根据实际具体要求合理处理不同充电模式的组合比例. 相似文献
19.
TSP问题是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化NP难题。遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。针对传统遗传算法求解TSP问题的不足,提出了一种多种群自适应模拟退火遗传算法,并给出了多种群分级、混合变异算子的设计。最后,对CHN31、ATT48和EIL51的TSP问题进行求解．仿真结果表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。 相似文献
20.
For an energy-efficient induction machine, the life-cycle cost (LCC) usually is the most important index to the consumer.
With this target, the optimization design of a motor is a complex nonlinear problem with constraints. To solve the problem,
the authors introduce a united random algorithm. At first, the problem is divided into two parts, the optimal rotor slots
and the optimization of other dimensions. Before optimizing the rotor slots with genetic algorithm (GA), the second part is
solved with TABU algorithm to simplify the problem. The numerical results showed that this method is better than the method
using a traditional algorithm.
Project (No. 601299) supported by the Science Foundation of Hebei Province, China. 相似文献