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题名混合变异算子的人工鱼群算法
被引量：22
- 1
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作者
曲良东
何登旭
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机构
广西民族大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第35期50-52,共3页
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基金
国家民委科学基金项目(No.05GX06)
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文摘
在分析基本人工鱼群算法存在不足的基础上,提出了基于高斯变异算子与差分进化变异算子相结合的人工鱼群算法,该算法克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了求解质量和运行效率.通过仿真实验测试验证,表明该算法是可行的和有效的。
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关键词
人工鱼群算法
高斯变异算子
差分进化变异算子
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Keywords
Artificial Fish-School Algorithm（AFSA）
gauss mutation operator
differential evolution mutation operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名求解函数优化问题的一种高效混合演化算法
被引量：8
- 2
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作者
詹炜
戴光明
龚文引
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机构
中国地质大学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第2期70-72,共3页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(编号:2003ABA045)
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文摘
在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。测试函数表明,该算法正确高效,求解精度极高,指正了文献[3]中的错误,所求函数全局最小值优于文献[3]记录的最好结果。
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关键词
混合演化算法
高斯变异算子
自适应搜索子空间
函数优化
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Keywords
hybrid evolutionary algorithm,gauss mutation operator,variable searching subspace,function optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种求解数值优化问题的快速进化规划算法
被引量：8
- 3
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作者
商允伟
裘聿皇
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机构
中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第6期1190-1192,1197,共4页
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基金
国家自然科学基金(60075018)
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文摘
步长变量(自适应参数)是影响进化规划算法性能的一个重要参数,但该参数往往减小较快导致搜索速度下降或早熟收敛。针对这一问题,对变异算子进行了改进,对成功的变异进行适当延伸,当个体变异失败时,对变异量实施Gauss或Cauchy扰动,从而使精细化搜索和大范围搜索有机结合起来。对若干经典算例的仿真实验表明该算法的有效性。
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关键词
进化规划
变异算子
gauss变异
Cauchy变异
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Keywords
evolutionary programming
mutation operator
gaussian mutation
Cauchy mutation
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于改进郭涛算法的CCEA函数优化问题
被引量：4
- 4
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作者
张萍
李涛
李振华
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机构
中国地质大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期231-232,249,共3页
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文摘
郭涛算法在求解函数优化问题方面具有独特的优势,其核心在于多父体杂交。鉴于郭涛算法只有杂交操作而没有变异操作,该文引入高斯正态分布变异算子,提高了对复杂问题的求解效率。分析合作式协同演化算法(CCEA),采用多种群相互作用协同进化的策略求解复杂问题。同时在合作式协同演化模型中引入了郭涛算法,求解复杂高维的函数优化问题。实验结果表明,该模型的效率优于其他模型。
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关键词
郭涛算法
高斯变异算子
合作式协同演化算法
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Keywords
Guo Tao algorithm
gauss mutation operator
cooperative co-evolution algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名利用改进的郭涛算法求解函数优化问题
被引量：1
- 5
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作者
詹炜
戴光明
景春霞
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机构
湖北武汉中国地质大学计算机学院
湖北荆州沙市大学信息工程学院
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出处
《微计算机信息》
北大核心
2005年第11S期105-106,49,共3页
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基金
湖北省自然科学基金资助(No.2003ABA045)
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文摘
对郭涛算法做了两点改进:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;自适应搜索子空间使得群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。数值试验表明:新算法正确高效,求解精度高;指出并更正了文献中的两处错误,所用测试函数全局最小值均刷新了文献中记载的最好结果。
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关键词
郭涛算法
高斯变异算子
自适应搜索子空间
函数优化
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Keywords
Guo＇s algorithm
gauss mutation operator
variable searching subspace
function optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名改进杂草算法求解WSN节点分布优化问题
- 6
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作者
单文桃
王鑫
丁力
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机构
江苏理工学院机械工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2018年第22期84-88,共5页
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基金
国家自然科学基金青年基金(51405209)
江苏省青蓝工程优秀青年骨干教师项目
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文摘
对改进杂草算法性能及其在无线传感器网络节点分布优化问题中的应用进行研究。在保证节点相互连通的前提下,建立无线传感器网络对目标区域覆盖的数学模型,并将节点分布优化问题转换为求解函数最大值问题;通过杂草算法优越的寻优能力来实现网路节点的最优分布,在此基础上,引入立方映射混沌算子来提高算法的局部搜索能力,利用高斯变异算子来增强种群的多样性;最后,通过标准函数测试与无线网络覆盖优化仿真对该算法进行验证。仿真结果表明:该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、数据开采能力强的优点,能有效解决无线传感器网络节点分布优化问题。
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关键词
无线传感器网络
节点分布
杂草算法
立方混沌算子
高斯变异算子
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Keywords
Wireless sensor networks
Node distribution
Invasive weed optimization
Cubic chaotic operator
gauss mutation operator
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分类号
TN18
[电子电信—物理电子学]
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题名基于CCEA和改进郭涛算法的函数优化问题求解
- 7
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作者
张萍
张良
李涛
李振华
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机构
中国地质大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第10期2578-2580,共3页
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文摘
在合作式协同演化(CCEA)的基础上,引入了使用高斯变异算子的郭涛算法,设计了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。通过求解复杂高维的函数优化问题的多个实例,并将该算法和CCEA与基本郭涛算法结合的方法——CCGT进行了对比。实验结果表明,新算法是高效的,其结果优于现存文献中的其它模型,但不及CCGT优秀。证明在该算法中引入的高斯变异算子的作用不大。
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关键词
郭涛算法
改进郭涛算法
高斯变异算子
合作式协同演化算法
函数优化
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Keywords
Guo Tao algorithm
improved Guo Tao algorithm
gauss mutation operator
cooperative co-evolution algorithm
function optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名高斯-柯西变异算子优化的LSSVM模型研究
被引量：3
- 8
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作者
周慧
王进
顾翔
徐巍巍
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机构
南通大学计算机科学与技术学院
中天智能装备有限公司
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出处
《计算机与数字工程》
2020年第1期19-24,共6页
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基金
江苏省普通高校研究生创新计划（编号：SJCX17-0641）
南通大学产学研项目“第二代光伏组件智能运维机器人研制”（编号：17ZH040）资助
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文摘
论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。
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关键词
最小二乘支持向量机
量子粒子群优化
参数优化
高斯-柯西变异算子
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Keywords
least squares support vector machine
quantum particle swarm optimization
parameter optimization
gauss Cauchy mutation operator
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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