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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
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加权融合算法是多传感器数据融合中的常用方法,但加权因子的确定非常困难并直接影响算法的性能.文章提出利用改进的粒子群优化算法对各个传感器的加权因子进行自适应优化,引入种群进化度、聚合度来反映种群的多样性,当种群多样性低于阈值时执行变异操作,并交替使用基于聚合度、进化度的自适应惯性权重函数,从而避免算法陷入局部最优解.通过UCI数据集测例表明本文算法是一种较有效的多传感器数据融合方法,相对其它算法具有较高的融合精度. 相似文献
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为解决蚁群算法（ACO）求解TSP收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于蚁群的融合算法（APG）。首先在ACO的初始种群中引入精英策略,获得精英路径并构建精英可行解空间;其次引入PSO模型,令精英可行解作为PSO的初始种群,加入GA中的进化策略,使粒子与Gbest进行交叉操作,再使交叉操作后的粒子发生变异,得到第二次优化的可行解空间;最后更新ACO信息素,完成一次ACO优化迭代过程。通过APG在TSPLIB中不同实例的验证,结果表明,APG算法较其它路径优化算法能够得到更优路径。 相似文献
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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
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车辆路径问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题。提出一种新的量子遗传算法用于最小化运输成本。设计一种将量子比特编码转换为实数的编码方法,每条染色体代表一种行车路线方案,利用改进的旋转门对种群进行更新操作,采用动态调整旋转角机制对量子步长实现自适应搜索,扩大全局搜索范围|引入一种变异操作,用于保持算法的种群多样性,从而提高算法的全局搜索宽度|采用客户节点重置和2 opt法对〖JP3〗线路进行再优化,增强算法的局部搜索能力。仿真实验和算法比较,验证了该算法的优越性和有效性。 相似文献
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《西安文理学院学报》2016,(1)
针对无线网络中QoS路由优化问题,提出一种综合改进DNA算法的计算模型.其中对于QoS路径寻址提出改进DNA顶点着色的算法模型;对于QoS最优路径寻址提出改进DNA贪婪算法的算法模型,最后通过DNA实验仿真得到QoS路由优化结果对比.实验结果证明此算法的有效性与正确性. 相似文献
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车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。 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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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(2)
将小生境技术和适应度共享思想引入DE算法中,用于改进种群替代中子代选择的优化问题,具体做法是:首先根据DE算法中的变异、交叉及选择操作得到子代种群,其次将这些子代种群通过小生境技术划分为若干个小种群,并在每个小种群中利用适应度共享方法选择或剔除个体,最后将得到的子代和原父代合并作为下轮算法的父代种群。通过测试函数对改进算法进行了数值试验与性能测试,并与其他算法进行了比较。结果显示,改进算法可在一定程度上提高最优解的分布性。 相似文献
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为克服粒子群算法在处理复杂高维问题时易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出一种融合 Rosenbrock 搜索法的混合粒子群算法。首先,利用 Tent 混沌序列进行种群初始化;其次,采用去速度项的简化粒子群公式提高收敛速度并对个体极值加入扰动,增强粒子种群多样性;最后,当全局最优个体更新停滞时,利用Rosenbrock 搜索法对全局最优个体进行局部搜索,提高解的精度。利用 8 个常用基准测试函数分别对 30 维和50 维问题进行实验,证实该算法可寻到病态函数 Rosenbrock 全局最优值,且比其它 7 个函数的寻优精度提高10-2 数量级。实验证明该算法收敛速度快,解的精度高,全局搜索能力强,寻优能力明显提高。 相似文献
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云计算环境中任务执行容易受资源故障影响,导致调度效率与成功率降低。针对该问题,提出一种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索,寻找粒子群最优解,以保证任务获取最优资源,减少调度复杂度;同时通过设置检查点,使失效任务从检查点继续执行,实现任务动态恢复,提高调度可靠性。仿真实验表明,与传统算法相比,当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率,缩短任务执行时间。 相似文献
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在城市应急网络的大背景下,采用粒子群优化算法(PSO),对应急物流的调度进行了研究。自然选择的粒子群优化算法是在基本粒子群算法的基础上改进的算法,相比基本粒子群算法,它用当前较好的粒子代替较差的粒子,通过函数测试,表明自然选择的粒子群算法的精确度和效率都很高。利用自然选择的粒子群算法,在满足应急运输要求的前提下,充分利用各种物流设施,快速组织多种交通工具,制定应急物流最优的调度决策,以保证经济效益的最大化和实现过程的最优化。 相似文献
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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
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PID控制是典型的工业控制,其核心内容是PID参数优化。为解决参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时问题,通过改进粒子群算法学习因子,研究基于相等随机因子粒子群算法的PID参数优化,将其与标准的粒子群算法及迭代次数线性变化的学习因子进行比较。仿真结果表明,该算法性能指标tr、ts、δ%分别为1.782、3.285、14.07%,两种对比算法的tr、ts、δ%分别为1.804、4.825、24.33%和1.802、4.135、16.56%,改进算法提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。 相似文献
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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
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标准粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优解,导致收敛速度慢、效率低．文章结合遗传算法提出了改进的组合粒子群算法,在每次迭代后应用随机函数随机选择下一次迭代所使用的变异策略或交叉策略．由测试数据表明组合粒子群算法在求解TSP时性能上有很大提高． 相似文献
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针对信赖域算法求解非线性优化无法找到局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火粒子群的信赖域算法.该算法先利用模拟退火改进粒子群的后期寻优能力,克服＂早熟收敛＂,再与信赖域算法结合,有效求解无约束化信赖域子问题。数值实验表明,新算法具有良好的全局寻优能力和收敛能力,计算精度高。 相似文献