共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
以P00L交易模式为大环境,在电网规划过程中模拟了阻塞调度过程。利用昆沌运动的随机性、遍历性和规律性特点,以及进化算法求解高维、非线性复杂优化问题的优势进行输电网规划求解。规划过程中,以混沌载波为进化因子,通过对解个体的重复性和可行性测试,清除重复解和不可行解,避免搜索空间的萎缩,确保解个体的有效性;引入家庭竞争,采用获胜加权的方式选择优秀个体进入下一轮进化.给出的两个标准测试系统算例对采用混沌进化算法的电网规划进行了仿真验证,实验结果表明该方法全局寻优能力强. 相似文献
2.
自适应进化策略中高斯变异算子容易使进化过程陷入局部最优,出现进化早熟.文中针对上述缺点,引入柯西变异算子和子代距离率方法.在进化前期采用柯西的变异,保证个体能够快速地向全局最优的方向移动;在进化后期采用高斯变异,当个体聚集在全局最优解附近时,以较小的变异步长驱动个体向全局最优解方向移动.子代距离率系数进行调整变异算子.通过对单峰与多峰函数仿真试验,验证了算法的有效性. 相似文献
3.
针对花授粉算法收敛能力较差等问题,将差分进化思想融入花授粉算法中,构建一种改进的花授粉算法。主要思路是在种群个体进行下一次演化之前,利用差分演化策略对个体作进一步优化,以改善解的质量,从而达到提高算法优化能力的目的。通过改进算法对机器人路径规划问题进行求解,实验结果显示,其获取的路径长度与寻优时间都优于FPA算法,验证了新算法的有效性与可行性。 相似文献
4.
好的软件发布规划可以有效改善软件质量,降低开发费用。然而,软件发布规划是一个不良问题,适宜采用进化方法求解。遗传算法是一种进化方法,其基本原则是“优胜劣汰,适者生存”,将问题中的个体看成染色体,通过遗传变异等一系列模拟生物的进化过程来寻求最优解。将软件发布规划问题与遗传算法相结合,构造可行的遗传变异进化方式和遗传算法,为实际求解软件发布规划问题提供可行操作。 相似文献
5.
《实验技术与管理》2016,(3):34-38
差异进化(differential evolution,DE)算法在求解电力系统有功优化的问题上易陷入局部最优,因此在其基础上引入混沌算法的Logistic映射,形成混沌差异进化(chaotic differential evolution,CDE)算法。该算法在迭代后期,使固定取值的搜索步长和交叉算子在一定范围内随机取值。为验证算法的实用性,利用Matlab软件,将DE和CDE在IEEE30节点测试系统上进行电力系统有功优化仿真。仿真结果表明,CDE算法扩大了搜索范围并且增加了种群多样性,能获得搜索质量更高的最优解,即考虑阀点效应的燃料费用更低。通过此次仿真,既可加深学生对有功优化的认识和理解,又可提高学生运用仿真技术为改进算法提供理论依据与评价的能力。 相似文献
6.
针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷,提出一种基于距离度量的差分进化算法.该算法考虑各粒子的差异,利用欧式距离计算粒子与已知最优粒子的距离,然后根据差异自适应调整自身的交叉概率因子,同时增加柯西变异算子对部分个体进行变异操作,以提高种群多样性,增强算法跳出局部最优解的能力.用三种经典函数检验说明,新算法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法. 相似文献
7.
高大利 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(1):25-27
将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果. 相似文献
8.
针对电动汽车充电站规划问题,建立以最小化充电站服务与用户需求综合成本为目标的数学模型,并提出基于文化思想的改进烟花算法求解该问题。将烟花算法嵌入文化算法计算框架中,进行底层搜索寻优,提取其进化过程中的有用信息组成信仰空间知识。信仰空间以粒子群迭代规则更新知识并通过接受函数指导种群空间进化,以提高搜索效率。仿真实验结果证明,文化烟花算法在求解电动汽车充电站规划问题时具有良好的稳定性和较高的求解效率。 相似文献
9.
李佳晖代永强 《河北软件职业技术学院学报》2023,(3):10-16
针对基本烟花算法多样性差、全局探索能力不足、易陷入局部最优的问题,提出一种改进的混沌烟花算法。该算法以基本烟花算法为核心,以一种编解码策略实现连续空间到离散空间映射,引入混沌因子来确定爆炸半径,避免个体半径出现接近于零的情况,提高了算法的寻优和全局探索能力;通过引入精英选择策略,加快了算法的收敛速度。采用改进的混沌烟花算法、基本烟花算法、粒子群算法对基准测试函数和农产品运输调度问题进行优化实验,结果表明,改进的混沌烟花算法具有更好的稳定性和求解效率。 相似文献
10.
高大利 《泉州师范学院学报》2010,28(2):10-13
将最大最小蚂蚁算法与变异操作相融合,改进物流配送路径问题的求解,其算法首先采用最大最小蚂蚁算法产生较优解,然后使用变异操作对较优解进行优化.测试结果表明：该改进算法可以避免蚁群算法在搜索过程中陷入局部最优,有效地提高算法的全局寻优能力. 相似文献
11.
针对非线性约束整数规划问题的特点,提出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化和变异操作中加入取整运算,采用松弛可行基规则作为选择策略.实验研究结果表明.该算法能有效求解非线性约束整数规划问题. 相似文献
12.
基于ACA-NR的模拟电路直流仿真研究 总被引：1，自引：1，他引：0
针对模拟电路直流仿真中Newton-Raphson(NR)方法存在的收敛不确定性、反复数值求导以及限于单次解等缺陷,引入进化方法以优化直流分析过程.研究了基于蚁群算法直接求解电路非线性代数方程的适应度函数构建、初始解分布、分类转移规则及信息素更新机制.鉴于蚁群算法直接求解的低精度问题,提出了将蚁群算法与NR方法相结合的新型优化方法--ACA-NR方法.实验结果表明,ACA方法具有方程求解收敛的稳定性和多解寻优能力,ACA-NR方法相比NR、ACA方法能够达到决策最优. 相似文献
13.
刘淋 《黄冈师范学院学报》2013,(6):18-21
利用遗传算法实现对图论中无向图的消圈。将无向图转化为二进制的染色体个体,对于出现圈的图,算法巧妙地采用关联矩阵列向量线性相关性进行判断,对含有圈的个体进行惩罚使其进入下一代的概率微小,促使算法能较快的收敛。算法在设计过程中,进行多种遗传机制的测试,在遗传的控制参数上也都适当进行调整,使其达到较为满意的结果。将该算法应用测试后表明,算法能够有效进行消圈,并输出最优解。在交通规划的实际问题中,能很好地体现其优势。 相似文献
14.
15.
《实验室研究与探索》2016,(10):107-111
传统的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法易陷入局部最优,因此引入了混沌优化形成混沌粒子群(Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO)算法以减小粒子陷入局部最优的可能,并在此基础上结合了差异进化(Differential Evolution,DE)算法中的交叉操作得到改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法以增加粒子的多样性,从而增加获得更优解的可能。为验证算法有效性,将PSO、CPSO和IPSO基于Matlab软件分别对IEEE30节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,IPSO算法能找到质量更高的解,且收敛特性更好,体现了算法改进的优越性。通过该仿真实验,既可加强学生运用仿真软件的能力,又可加深学生对无功优化的理解和对智能算法的认识,从而有效提高教学质量。 相似文献
16.
为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性,引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。其基本思想为:首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验,用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明:新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当,但分布性有了明显提高。 相似文献
17.
将非线性方程组问题转化为多目标函数优化问题,利用NSGA-Ⅱ的非支配集的构造方案和基于拥挤距离排序方法产生子代种群,依适应度排序选择子代个体进行下一代优化.本文将NSGA-Ⅱ中遗传算法GA替换为进化策略ES,通过非支配集的调整与拥挤距离重新排序可以进一步提升收敛速度,同时避免种群的早熟,保证初始种群个体的优良性能得以继承.仿真实验表明,本文算法可以进一步提高非线性方程组解的精确性和求解效率,从另一个角度为非线性方程求解提供了一中新的途径. 相似文献
18.
建立了供水调度模型,利用基于分解的多目标进化算法,首先将供水调度问题分解为若干单目标,然后根据分布估计的思想对各个单目标建立概率模型,通过采样产生新的个体。利用非支配排序法进行选择,得到最优解。实验表明,该算法对求解供水调度优化问题具有较好的多样性和均匀性,并且降低了算法的计算复杂度。 相似文献
19.
周雪刚 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(4):5-7
提出了求解目标函数是非凸二次函数约束是线性不等式的非凸二次规划问题的单纯形分支与对偶定界的全局优化算法.算法在分支定界搜索过程中,下界只需要求解利用拉格朗日对偶得到的一系列线性规划,利用这些线性规划的最优对偶解求得非凸二次规划问题的可行解.最后证明了算法的收敛性并通过一个实例说明算法的可行性. 相似文献
20.
在人工生命基本概念的基础上,对人工生命的生成方法以及生成人工生命的主要算法中进化规划算法的过程和工作流程进行了详细分析.随着进化计算学科的不断发展,各种进化算法相互交流,差异越来越小. 相似文献