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萤火虫算法的改进及其在光伏MPPT中的应用 预览
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作者 武新雯 李虹 +1 位作者 刘立群 张聪明 《太原科技大学学报》 2019年第3期201-207,共7页
针对萤火虫(FA)算法易陷入局部最优等缺点,提出一种基于混沌优化和高斯变异的萤火虫(CGFA)算法。首先在萤火虫初始位置进行混沌优化,使其分布均匀;然后在萤火虫移动过程中采用高斯变异,使其避免陷入局部最优。同时,将CCGFA算法和FA算法... 针对萤火虫(FA)算法易陷入局部最优等缺点,提出一种基于混沌优化和高斯变异的萤火虫(CGFA)算法。首先在萤火虫初始位置进行混沌优化,使其分布均匀;然后在萤火虫移动过程中采用高斯变异,使其避免陷入局部最优。同时,将CCGFA算法和FA算法分别应用于三种基准函数,将其进行测试与比较,得出CGFA算法性能优于FA算法的性能。再者,将CGFA算法、FA算法、ABC算法分别应用于光伏MPPT中,通过仿真与实验,验证了CGFA算法的优越性。 展开更多
关键词 萤火虫算法 混沌优化 高斯变异 函数优化 光伏MPPT
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求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法
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作者 何庆 魏康园 徐钦帅 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第4期72-77,83共7页
针对鲸鱼优化算法(WOA)易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法(EWOA).首先,将自适应策略引入鲸鱼位置更新公式中,以便平衡算法全局探索和局部开发能力的同时,加快算法收敛速度、提高算法的寻优精度;然后,引入差... 针对鲸鱼优化算法(WOA)易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法(EWOA).首先,将自适应策略引入鲸鱼位置更新公式中,以便平衡算法全局探索和局部开发能力的同时,加快算法收敛速度、提高算法的寻优精度;然后,引入差分变异思想,对较优的鲸鱼位置进行变异操作以避免算法陷入局部最优,防止早熟收敛现象;最后,通过对9个基准测试函数在固定参数和不同维度的实验表明,改进算法在寻优精度和收敛速度比传统算法均有显著提高,尤其在高维函数的优化问题中表现出更好的收敛性能. 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 自适应策略 差分变异 函数优化
一种自适应调整种群子代数量与步长的优化算法--爆米花算法 预览
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作者 赵志刚 莫海淼 +2 位作者 温泰 李智梅 郭杨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期900-909,共10页
提出了一种新的群体智能优化算法--爆米花算法。借鉴了烟花算法爆炸机制的优点,利用个体在寻优过程中适应度值的优劣来动态调整子代的数量,个体的适应度值越好,产生的子代数量越多,并且在该个体附近搜索的子代数量越多,以此控制局部搜... 提出了一种新的群体智能优化算法--爆米花算法。借鉴了烟花算法爆炸机制的优点,利用个体在寻优过程中适应度值的优劣来动态调整子代的数量,个体的适应度值越好,产生的子代数量越多,并且在该个体附近搜索的子代数量越多,以此控制局部搜索与全局搜索之间的平衡。还借鉴了粒子群优化算法的记忆机制,引入个体最优和全局最优来构造新的爆炸半径,使算法能够在寻优过程中动态地调整步长,并对全局最优进行高斯扰动,增加种群的多样性。实验结果表明:与其他优化算法(如蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法)相比,本文提出的爆米花算法总体性能更优。 展开更多
关键词 群体智能 爆米花算法 烟花算法 粒子群优化算法 函数优化 0-1背包问题
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混沌反馈自适应鲸鱼优化算法研究 预览
4
作者 涂春梅 陈国彬 刘超 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第7期17-20,共4页
鲸鱼优化算法是一种新型优化算法,源自鲸鱼的觅食行为。针对标准鲸鱼优化算法处理复杂函数优化问题出现寻优精度低和易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种混沌反馈自适应鲸鱼优化算法(CFAWOA)。在CFAWOA算法中,引入混沌理论生成初始... 鲸鱼优化算法是一种新型优化算法,源自鲸鱼的觅食行为。针对标准鲸鱼优化算法处理复杂函数优化问题出现寻优精度低和易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种混沌反馈自适应鲸鱼优化算法(CFAWOA)。在CFAWOA算法中,引入混沌理论生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;同时,在鲸鱼位置更新后期增加反馈阶段,通过交流学习使最差鲸鱼快速向最优鲸鱼靠拢,提高算法的全局搜索能力;此外,在鲸鱼个体位置更新公式中引入自适应惯性权值,通过平衡算法的开发和探索能力进一步改善算法的优化性能。采用6个复杂函数优化问题进行仿真实验,将CFAWOA算法与WOA、PSO和TLBO算法进行对比,结果表明CFAWOA在收敛精度、优化性能方面具有明显优势。 展开更多
关键词 智能计算 鲸鱼优化算法 混沌 反馈 自适应 函数优化
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基于分层多子群的教与学优化算法 预览
5
作者 王滔 高岳林 孙滢 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期46-51,共6页
文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与“早熟”现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于分层多子群的教与学优化算法(hierarchical subpopu... 文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与“早熟”现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于分层多子群的教与学优化算法(hierarchical subpopulation TLBO,HSTLBO),对平均学生水平进行重新定义,并根据适应度值对教学因子动态取值;通过预设的一个等级层次结构,将种群划分为若干个子群,构成层次结构的底层;底层子群粒子相对独立进化,保证种群多样性,每个子群的最优粒子则构成层次结构的上一层,提升算法的全局收敛能力,子群自下而上更新。通过10个Benchmark函数将提出的算法与其他算法进行对比实验,结果表明,HSTLBO在求解精度和收敛速度方面均优于其他算法。 展开更多
关键词 教与学优化(TLBO) 函数优化 动态取值 分层多子群
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具有随机分形自适应搜索策略的蚁狮优化算法 预览
6
作者 赵克新 黄长强 王渊 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期41-45,49共6页
针对蚁狮算法在平衡开发能力与探索能力不足的缺点,提出了具体有随机分形自适应搜索策略的改进算法。在该策略中,蚂蚁利用随机分形搜索方程提高算法的探索能力;蚁狮利用自适应搜索方程在最优位置进行精细搜索,以提高算法的开发能力。对... 针对蚁狮算法在平衡开发能力与探索能力不足的缺点,提出了具体有随机分形自适应搜索策略的改进算法。在该策略中,蚂蚁利用随机分形搜索方程提高算法的探索能力;蚁狮利用自适应搜索方程在最优位置进行精细搜索,以提高算法的开发能力。对3个单峰、3个多峰标准测试函数进行寻优,仿真结果表明,相比于其他算法,所提出的改进算法很好地平衡了自身的开发能力和探索能力,显著提高了全局优化能力和收敛速率。 展开更多
关键词 蚁狮优化算法 随机分形 自适应 函数优化
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基于精英种群策略的协同差分进化算法 预览
7
作者 马永杰 朱琳 田福泽 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期335-342,共8页
针对差分进化算法在处理函数优化时存在的过早收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于精英种群策略的协同差分进化算法。在优化过程中,首先对种群进行适应度值评估和排序,提取前N个优秀个体组成精英种群,其余个体随机分为3个等大的... 针对差分进化算法在处理函数优化时存在的过早收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于精英种群策略的协同差分进化算法。在优化过程中,首先对种群进行适应度值评估和排序,提取前N个优秀个体组成精英种群,其余个体随机分为3个等大的子种群,每个子种群采取不同的进化策略,以此来保证种群的多样性;然后每隔一定代数,根据新的适应度值更新精英种群和其余3个子种群,这样可以有效地避免算法陷入局部最优;最后,将所提出的算法与4个先进的差分进化算法在CEC2014的30个标准测试函数上进行对比实验。实验结果表明,所提出的算法能够有效提高收敛速度,具有较高的收敛精度和较好的优化性能。 展开更多
关键词 差分进化 函数优化 精英种群 协同进化 参数自适应
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含有动态自适应惯性权重的蜘蛛猴优化算法 预览
8
作者 党婷婷 林丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期40-47,共8页
蜘蛛猴算法(Spider Monkey Optimization,SMO)是受蜘蛛猴觅食行为启发提出的一种群集智能优化算法,为增强蜘蛛猴算法的局部搜索性能,提出一种基于动态自适应惯性权重的SMO算法(DWSMO)。通过在惯性权重中引入目标函数值,使得惯性权重随... 蜘蛛猴算法(Spider Monkey Optimization,SMO)是受蜘蛛猴觅食行为启发提出的一种群集智能优化算法,为增强蜘蛛猴算法的局部搜索性能,提出一种基于动态自适应惯性权重的SMO算法(DWSMO)。通过在惯性权重中引入目标函数值,使得惯性权重随着目标函数值的变化而动态改变,从而减少惯性权重变化的盲目性,有效平衡算法的全局探索能力以及局部开发能力。将改进的蜘蛛猴算法在函数优化问题上进行测试,仿真实验结果表明,改进的蜘蛛猴算法可有效提高函数寻优精度,加快收敛速度,且具有较强的稳定性。 展开更多
关键词 蜘蛛猴算法 自适应 动态惯性权重 函数优化
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基于动态压力控制算子的磷虾群算法 预览
9
作者 沈莹 黄樟灿 +1 位作者 谈庆 刘宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期663-667,共5页
针对基础磷虾群(KH)算法在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差、求解精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于动态压力控制算子的磷虾群算法(DPCKH)。该算法将一种新的动态压力控制算子加入了标准磷虾群算法,使其... 针对基础磷虾群(KH)算法在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差、求解精度低、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于动态压力控制算子的磷虾群算法(DPCKH)。该算法将一种新的动态压力控制算子加入了标准磷虾群算法,使其处理复杂函数优化问题更有效。动态压力控制算子通过欧氏距离量化了多个不同优秀个体对目标个体的诱导效应,进而在优秀个体附近加速产生新磷虾个体,提高了磷虾个体的局部探索能力。通过比较蚁群算法(ACO)、差分进化算法(DE)、磷虾群算法(KH)、改进的磷虾群算法(KHLD)和粒子群算法(PSO),DPCKH算法在7个测试函数上的结果表明,DPCKH算法与ACO算法、DE算法、KH算法、KHLD算法和PSO算法相比有着更强的局部勘测能力,其开采能力更强。 展开更多
关键词 磷虾群算法 动态压力控制算子 函数优化 开采能力 探索能力
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一种新的群智能算法:植物胞群算法 预览
10
作者 罗招贤 虞文鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第4期166-172,共7页
基于植物在生长过程中具有向阳性,从而使整棵植物与阳光接触面积最大这一自然现象,提出一种新的群智能算法——植物胞群算法。该算法包括五个步骤:初始化植物细胞群、确定最强光照位置、分配生长素、计算生长速度、更新植物细胞群。仿... 基于植物在生长过程中具有向阳性,从而使整棵植物与阳光接触面积最大这一自然现象,提出一种新的群智能算法——植物胞群算法。该算法包括五个步骤:初始化植物细胞群、确定最强光照位置、分配生长素、计算生长速度、更新植物细胞群。仿真实验把植物胞群算法和粒子群算法、蜂群算法、狼群算法作对比,对12个测试函数测试,验证了植物胞群算法的有效性。仿真结果表明植物胞群算法寻优能力最强,能够有效避免早熟并跳出局部最优解,具有良好的全局搜索能力。 展开更多
关键词 向阳性 植物胞群算法 寻优能力 函数优化
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具有自适应步长与协同寻优的蝙蝠烟花混合算法
11
作者 莫海淼 赵志刚 +2 位作者 曾敏 石静 温泰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1423-1429,共7页
论文提出了一种新的群体智能优化算法--蝙蝠烟花混合算法.该算法采用蝙蝠算法在全局最优附近的位置信息、蝙蝠发出的频率、全局最优以及烟花的位置信息构造了新的爆炸半径,使烟花算法在寻优的过程中能够自动地调整步长;并且使蝙蝠个体... 论文提出了一种新的群体智能优化算法--蝙蝠烟花混合算法.该算法采用蝙蝠算法在全局最优附近的位置信息、蝙蝠发出的频率、全局最优以及烟花的位置信息构造了新的爆炸半径,使烟花算法在寻优的过程中能够自动地调整步长;并且使蝙蝠个体与烟花个体实现协同寻优;最后,采用"精英-随机"策略选择下一代烟花,增加了烟花种群的多样性.与其他算法(如蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法等)相比,函数优化问题以及0-1背包问题的对比实验结果表明:论文提出的混合算法的整体性能优于其他五种算法. 展开更多
关键词 烟花算法 蝙蝠算法 蝙蝠烟花混合算法 函数优化 0-1背包问题
新型随机分形搜索算法 预览
12
作者 葛钱星 马良 刘勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期370-375,437共7页
针对随机分形搜索算法在更新阶段中存在收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优等缺陷,提出一种新型随机分形搜索算法。通过将差分进化算法的变异操作引入到随机分形搜索算法的更新阶段,进一步增加生成群体的多样性并提高算法的求解... 针对随机分形搜索算法在更新阶段中存在收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优等缺陷,提出一种新型随机分形搜索算法。通过将差分进化算法的变异操作引入到随机分形搜索算法的更新阶段,进一步增加生成群体的多样性并提高算法的求解精度,有效提高算法的搜索性能。采用12个标准测试函数进行数值实验,将新型随机分形算法与随机分形搜索算法和引力搜索算法进行比较。实验结果表明,新型随机分形搜索算法具有良好的优化性能。 展开更多
关键词 随机分形搜索算法 差分进化算法 变异操作 更新阶段 函数优化
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基于GEP的高速公路通行费预测方法研究 预览
13
作者 刘宁 黄樟灿 谈庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期1998-2002,共5页
高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响,具有较强的非线性和复杂性,传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。针对复杂的高速公路通行... 高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响,具有较强的非线性和复杂性,传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。针对复杂的高速公路通行费预测问题,建立了基于基因表达式编程算法(GEP)的高速公路通行费预测模型。该模型利用GEP算法建立通行费当前收入与历史数据之间复杂的函数关系,准确地刻画通行费收入随时间发展的规律。此外,针对节假日期间通行费减免政策的影响,提出了有效的修正模型。最后,采集了浙江沪杭甬高速公路股份有限公司等12家公司通行费收入的历史数据进行仿真实验,对比传统的ARIMA以及神经网络预测模型,结果充分验证了该算法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 通行费预测 基因表达式编程 非线性 函数优化
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基于猫群思想的混合人工蜂群算法 预览
14
作者 赵玉霞 徐晓钟 +1 位作者 黄维 马燕 《计算机技术与发展》 2019年第1期90-96,共7页
为了缓解基本人工蜂群算法后期种群多样性下降,易陷入局部最优,开采能力较差等问题,提出一种基于猫群思想的混合人工蜂群算法。提出基于随机新解引导的自适应搜索策略,结合多次高斯搜索机制,对雇佣蜂阶段进行优化;引入基于猫群思想的搜... 为了缓解基本人工蜂群算法后期种群多样性下降,易陷入局部最优,开采能力较差等问题,提出一种基于猫群思想的混合人工蜂群算法。提出基于随机新解引导的自适应搜索策略,结合多次高斯搜索机制,对雇佣蜂阶段进行优化;引入基于猫群思想的搜索过程,结合顺序模式分配方式,对较优解执行搜寻模式,对较差解执行优化后的跟踪模式;优化后的跟踪模式采用“位移”模型对解进行更新。对标准测试函数寻优,结果表明混合人工蜂群算法收敛精度更高,所需的迭代次数更少。得出结论:基于随机新解引导的自适应搜索策略能有效缓解算法易陷入局部最优的问题,基于猫群思想的搜索过程能有效提高算法的局部开采能力和全局搜索能力,混合人工蜂群算法具有更优秀的收敛性能。 展开更多
关键词 随机新解引导 猫群思想 跟踪模式 人工蜂群算法 函数优化
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粒子群算法求解函数优化问题 预览
15
作者 罗晓宾 郭德龙 周锦程 《科技视界》 2019年第15期106-108,共3页
求解函数优化问题的方法有很多种,如传统求解函数优化问题的算法有:罚函数、解析法等。但这些传统算法都存在运行慢、收敛性差、迭代次数过多缺点。针对这些问题,本文引入粒子群优化算法进行函数优化问题求解,该算法收敛速度快、结构简... 求解函数优化问题的方法有很多种,如传统求解函数优化问题的算法有:罚函数、解析法等。但这些传统算法都存在运行慢、收敛性差、迭代次数过多缺点。针对这些问题,本文引入粒子群优化算法进行函数优化问题求解,该算法收敛速度快、结构简单、调节参数少、易于实现等优点。经过充分发挥粒子群算法的优点,解决了传统优化算法中存在的不足。最后,仿真实验结果表明,粒子群优化算法是可行的和有效的。 展开更多
关键词 PSO算法 函数优化 最优解
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基于MQHOA优化算法的采样粒子数量变化研究 预览
16
作者 李俊杰 周岩 +1 位作者 黄焱 王鹏 《成都信息工程大学学报》 2019年第4期352-357,共6页
在多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的优化迭代过程中,采样粒子数量的多少对算法求解成功率和计算效能有重要影响。以基准测试函数在2维和多维状态下分别进行研究,找寻不同函数对应的最佳粒子数。研究发现,结构复杂度较高的目标函数需要较... 在多尺度量子谐振子算法(MQHOA)的优化迭代过程中,采样粒子数量的多少对算法求解成功率和计算效能有重要影响。以基准测试函数在2维和多维状态下分别进行研究,找寻不同函数对应的最佳粒子数。研究发现,结构复杂度较高的目标函数需要较大的采样粒子数进行求解,而相对简单的单峰凸函数所需采样粒子数较小。最佳粒子数可以作为算法衡量目标函数结构复杂度的重要参考依据,针对不同的目标函数,采用相对应的最佳粒子数进行求解,能够以最小的计算代价获取最佳的求解效果。 展开更多
关键词 多尺度量子谐振子算法 函数优化 采样 维度 粒子数
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基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法
17
作者 王艳娇 马壮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1355-1364,共10页
针对共生生物搜索算法存在易早熟、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法。在“互利共生”阶段,根据适应度值将种群划分为两个子种群,设计有针对性的进化策略,使两个子种群分别负责开发和探索,有效地平... 针对共生生物搜索算法存在易早熟、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法。在“互利共生”阶段,根据适应度值将种群划分为两个子种群,设计有针对性的进化策略,使两个子种群分别负责开发和探索,有效地平衡算法的收敛速度与精度;在“偏利共生”阶段,利用最优个体的方向性引导信息,引入拉伸因子和差分扰动向量,并修正个体更新模式,从而在提高算法收敛速度的同时保证种群的多样性;模拟寄生体和宿主的生物关系,提出精英"寄生"机制,进一步平衡算法在整个迭代过程中的探索与开发能力。对与标准共生生物算法、改进后的共生生物搜索算法以及其他4个群智能进化算法在17个函数上的测试结果进行比较分析,结果表明所提出的算法精度更佳,收敛速度优势明显。 展开更多
关键词 共生生物搜索 子种群策略 拉伸操作 精英机制 函数优化 自适应搜索
模糊自适应多细胞GEP函数优化算法 预览
18
作者 邓楚燕 彭昱忠 +3 位作者 李红亚 龚道庆 张浩 刘志平 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2895-2902,3036共9页
为提高传统GEP算法的全局搜索能力,提出一种基于模糊控制的多细胞基因表达式编程算法(multicellular GEP algorithm based on fuzzy control,MGEP-FC)。通过构建模糊隶属函数,对算法的交叉率、变异率和实数集变异率的大小进行描述,根据... 为提高传统GEP算法的全局搜索能力,提出一种基于模糊控制的多细胞基因表达式编程算法(multicellular GEP algorithm based on fuzzy control,MGEP-FC)。通过构建模糊隶属函数,对算法的交叉率、变异率和实数集变异率的大小进行描述,根据种群中个体适应度值的集中和分散程度,动态调整遗传操作的交叉率、变异率和实数集变异率。为使种群的多样性在迭代过程中得到延续,设计一种遗传操作方案,将产生的新个体与父代种群结合构建临时种群,临时种群和子代种群的多样性均得到优化。12个Benchmark的函数寻优实验结果表明,该算法在稳定性、全局收敛能力和寻优速度等方面都得到了显著提升。 展开更多
关键词 基因表达式编程 函数优化 模糊控制 演化算法 自适应算法
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基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法 被引量:2
19
作者 魏锋涛 岳明娟 郑建明 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期965-972,共8页
针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段... 针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 混沌反向解初始化策略 邻域搜索改进策略 改进算法 函数优化 仿真分析
基于混沌映射的混合花朵授粉优化算法 预览
20
作者 关心 《现代信息科技》 2019年第10期5-8,共4页
在花朵授粉算法的优化过程中,由于问题本身的局部极小性和复杂性,收敛精度不稳定,为了解决这一问题,本文提出一种新的混合花朵授粉算法,该算法引入Logistic映射,在局部寻优和全局搜索的过程中,周期性添加新的花朵个体,增加原有算法的种... 在花朵授粉算法的优化过程中,由于问题本身的局部极小性和复杂性,收敛精度不稳定,为了解决这一问题,本文提出一种新的混合花朵授粉算法,该算法引入Logistic映射,在局部寻优和全局搜索的过程中,周期性添加新的花朵个体,增加原有算法的种群多样性,有助于算法跳出局部极值。将该混合花朵授粉算法在函数优化中与原有基本算法进行仿真对比,结果表明其在收敛精度方面优于原有算法。 展开更多
关键词 花朵授粉算法 LOGISTIC映射 函数优化 全局最优值
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