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选取粒子群算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能有效地搜索空间,快速实现全局优化。给出了基于禁忌粒子群的混合算法,并结合禁忌粒子群与自启发式方法来求解多目标0-1背包问题。计算机仿真证明,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。 相似文献
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针对粒子群优化算法后期易陷于局部最小的缺点,引入模拟退火思想,建立模拟退火—粒子群优化算法。通过求解函数优化问题对比实验,表明改进后的粒子群优化算法增强全局寻优能力,搜索成功率大为提高。 相似文献
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基于迁徙策略的PSO集成及其在序列模体识别中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
对优化问题和游牧民族迁徙行为的比较研究表明,两者存在相似之处,文中模拟了游牧民族迁徙机制,提出了一种迁徙策略,并且与粒子群优化算法相结合,提高了算法摆脱局部极值的能力,通过集成技术,充分发挥各种粒子群优化算法的优点,实现协同演化,提高了算法的全局搜索能力。最后应用于求解计算分子生物学中的一个复杂问题——生物序列模体识别,实验表明,该算法是有效的。 相似文献
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粒子群优化算法因简单、容易实现,被越来越多地应用于众多应用领域,但其存在着容易陷入局部最优等缺点。混沌是一种普遍的非线性现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,尤其是混沌的遍历性特点,使其可以作为搜索过程中避免陷入局部极小的一种优化机制。将二者结合求解优化问题,改善了粒子群摆脱陷入局部极值的能力,提高了算法收敛速度。论述了混沌粒子群优化算法的研究进展。 相似文献
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针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。 相似文献
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给出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)背包问题的一种新的求解方法.首先将背包问题对应到粒子群算法中的位置与速度问题的表示,然后为了抑制早熟停滞现象,将混沌理论引进优化,使得背包问题更接近最优解. 相似文献
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基于人工鱼群算法的复杂系统可靠性优化 总被引：1，自引：0，他引：1
由于复杂系统可靠性函数常常具有非线性的特点,因此设计既要满足可靠度又要使系统成本最小,成了优化设计中的难点。针对这一问题,提出了基于群体智能-人工鱼群算法（Artificial Fish School Algorithm,AFSA）的优化方法。给出了基于鱼群算法的可靠性的求解策略,详细探讨了鱼群算法在系统的可靠性优化计算中应用的可行性．并对非串-并联系统的可靠性分配的可靠性优化设计问题进行分析计算。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力和较高的搜索效率,论证了该算法在复杂系统可靠性优化中的可行性和有效性。 相似文献
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将量子进化算法(QEA)和粒子群优化算法(PSO)相互结合,提出了两种混合量子进化算法:嵌入式粒子群量子进化算法(PSEQEA)和量子二进制粒子群优化算法(QBPSO),并通过对多用户检测问题的应用,表明新的算法不仅操作更简单,而且全局搜索能力有了显著的提高. 相似文献
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This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can be solved by general local search algorithms. Experimental results show that the new algorithm can generate better solutions than general local search algorithms. 相似文献
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求两点沿自由曲面最短路径的关键是正确选择两点间沿曲面的路径.粒子群优化算法(PSO)是一种全局性的概率搜索算法,它在整个问题空间实施搜索,可以得到问题的全局最优解.将粒子群优化算法的思想引入到路径寻优中,采用圆弧逼近法进行初始逼近,提出了解决自由曲面最短路径的随机搜索算法.最后给出了数值实例,结果表明该算法具有容易实现、运算量小等特点. 相似文献
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Genetic algorithms (GAs) employ the evolutionary process of Darwin's nature selection theory to find the solutions of optimization problems. In this paper, an implementation of genetic algorithm is put forward to solve a classical transportation problem, namely the Hitchcock's Transportation Problem (HTP), and the GA is improved to search for all optimal solutions and identify them automatically. The algorithm is coded with C and validated by numerical examples. The computational results show that the algorithm is efficient for solving the Hitchcock's transportation problem. 相似文献
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XIE Chun-lai CHEUNG Chun-ho LIU Wei-zhong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(8):1304-1310
In this paper,we propose a novel adjustable multiple cross-hexagonal search(AMCHS) algorithm for fast block motion estimation. It employs adjustable multiple cross search patterns(AMCSP) in the first step and then uses half-way-skip and half-way-stop technique to determine whether to employ two hexagonal search patterns(HSPs) subsequently. The AMCSP can be used to find small motion vectors efficiently while the HSPs can be used to find large ones accurately to ensure prediction quality. Simulation results showed that our proposed AMCHS achieves faster search speed,and provides better distortion performance than other popular fast search algorithms,such as CDS and CDHS. 相似文献
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借鉴遗传算法中的杂交概念,将其引入标准粒子群方法(Particle Swarm Optimization, PSO),形成混合粒子群算法(MPSO).该方法改善了PSO方法的全局搜索能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,并用其计算可靠度指标及相应的验算点.以典型的边坡为例,通过工程算例并与其他方法对比,表明了MPSO方法较标准PSO方法的计算精度高,收敛速度快;分析了算法中各控制参数对可靠度指标的影响;算例结果表明:MPSO方法对求解功能函数呈高度非线性的边坡可靠性问题具有很好的适应性,是科学可行的,具有很好的应用前景. 相似文献
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文章首先给出搜索0-1规划局部极小解的邻域搜索算法,在此基础上给出了填充函数算法.该算法的思想是在求得总体优化问题的一个局部极小点后,构造填充函数,通过极小化该填充函数找到比当前局部极小解更好的解 该方法是一种直接算法,我们通过具体的数值实验证实了该算法是有效的. 相似文献
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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
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指出最优特征子集选择问题(OFSS)是个NP-Hard问题,寻找一个近似算法具有现实意义。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。使用基于小生境技术的遗传算法求解OFSS问题,以获得较好收敛性、稳定性和较快的速度。 相似文献