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人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的群智能优化算法,具有较好的全局搜索能力,但收敛速度较慢且容易陷入局部最优.针对其不足之处,提出了一种基于错位突变策略的人工蜂群算法(DMABC).该算法在搜索蜜源的时候运用错位突变策略增强种群多样性,并使用排序选择机制和新的比较机制防止过早收敛.通过对几个标准测试函数的实验表明,改进算法具有更快的收敛速度,优化精度更高. 相似文献
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一种定向交叉的单纯形遗传算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对交叉算子产生个体的无方向性特点，提出了一种改进的实数交叉算子。该交叉算子吸收了单纯形法的思想，每次交叉都朝着当代种群最优解的方向进行，以提高算法的局部搜索能力。为了防止算法陷入局部极值，还提出了一种爬坡算子。实验证明，改进算法在提高收敛速度、摆脱局部最优解方面极为有效。 相似文献
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在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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大多数种群优化算法面临的共同缺陷是全局搜索能力不足，易陷入局部最优解。文章基于灰狼优化算法和人工蜂群算法，引入混沌映射和OBL策略，提出了新型GWO-ABC混合优化算法。通过GWO-ABC算法优化了FOPID控制器的参数，仿真结果表明，该算法性能优于其它算法。 相似文献
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针对灰狼算法的缺点,提出一种改进的灰狼算法。引入混沌策略初始化种群,产生更均匀的初始种群;将线性收敛因子改进为非线性收敛因子,能更好地均衡全局搜索和局部搜索;在灰狼更新位置时,根据头狼的决策能力,加入权重策略,使每个灰狼个体更快地向最优的位置移动。最后用6个标准测试函数做仿真实验,结果表明,改进后的灰狼算法在单峰函数和多峰函数求解中,收敛速度和寻优精度都优于其他算法。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2020,(2):93-99
根据萤火虫算法自身特点,本文提出一种基于模拟退火的改进萤火虫算法,并用于求解0-1背包问题.该算法在模拟退火过程中利用萤火虫算法搜索新解,采用贪心修复算子对不可行解进行修正.每一次退火操作完成时,对萤火虫种群实行变异操作,增强萤火虫的全局搜索能力.本算法在求解0-1背包问题时,能及时跳出局部最优,在算法初期增强全局搜索能力,在算法后期加快收敛速度.通过仿真实验表明,该算法可较好的求解0-1背包问题. 相似文献
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针对混合蛙跳算法局部搜索能力较弱且易发生早熟收敛的问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进算法在传统算法的更新策略中引入自适应缩放因子和欧式距离,提高了算法局部搜索能力;为了提高算法的收敛速度,改进了传统算法中的随机更新操作。改进后的算法在收敛速度、寻优精度和求解成功率上均有很大改善,提高了混合蛙跳算法求解高维复杂优化问题的能力。 相似文献