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一种求解多峰函数优化问题的演化算法 被引量：3
1
作者 蒋忠樟 成浩 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期335-339,共5页
针对演化计算产生新解无序的问题,提出了基于相似性的邻域搜索策略.利用邻域搜索,可以方便地建立自适应的新解产生机制.针对演化算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题,提出了利用适应值对个体进行分级的搜索策略.通过对个体的分级,... 针对演化计算产生新解无序的问题,提出了基于相似性的邻域搜索策略.利用邻域搜索,可以方便地建立自适应的新解产生机制.针对演化算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题,提出了利用适应值对个体进行分级的搜索策略.通过对个体的分级,可以区分个体在搜索过程中的职能:优秀的个体进行局部极小值的开采;其他的个体进行搜索空间的探索,以发现新的局部极小值.数值实验表明,新算法能有效处理低维多峰函数,能找到所有的全局最优解.对高维多峰函数,也能找到全局最优解. 展开更多
关键词 相似性学习 邻域搜索 演化算法
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基于邻域探索的多目标演化算法 被引量：1
2
作者 戴福祥 胡晓林 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期122-126,共5页
提出了一种新的多目标演化算法—邻域探索演化策略(NEES),通过非占优排序的方式将当前种群进行列队,保证在Pareto最优的意义上较优解排在前,较劣解排在后,并按各解的列队位置分配不同大小的邻域,新解以类似于(1+λ)演化策略的方式产生... 提出了一种新的多目标演化算法—邻域探索演化策略(NEES),通过非占优排序的方式将当前种群进行列队,保证在Pareto最优的意义上较优解排在前,较劣解排在后,并按各解的列队位置分配不同大小的邻域,新解以类似于(1+λ)演化策略的方式产生于这些邻域。该方法自然地平衡了算法局部微调的能力和全局搜索的能力,在对6个经典测试问题ZDT1—ZDT6的仿真计算上表现出良好的性能。 展开更多
关键词 邻域探索 多目标优化 演化计算
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具有自适应邻域探测机制的改进型PSO算法 被引量：8
3
作者 武忠勇 缑锦 赵志强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第9期1838-1845,共8页
针对基本PSO算法在全局优化中易陷入局部极值和收敛精度低的不足,分析了基本PSO算法早熟收敛的原因,提出具有自适应邻域探测机制的改进型粒子群优化(ANE-PSO)算法.该算法在进化过程中以概率总体递减的方式,选择部分粒子对最佳位置按半... 针对基本PSO算法在全局优化中易陷入局部极值和收敛精度低的不足,分析了基本PSO算法早熟收敛的原因,提出具有自适应邻域探测机制的改进型粒子群优化(ANE-PSO)算法.该算法在进化过程中以概率总体递减的方式,选择部分粒子对最佳位置按半径总体递减的规则进行邻域探测,并引入速度变异算子,提高种群的多样性,增强了算法的全局搜索能力.并证明它依概率1收敛到全局最优解.通过与其它三个改进算法比较,结果表明ANE-PSO具有较好的全局搜索能力,收敛速度较快,稳定性较好,且没有增加时间复杂度,较有效的避免了早熟收敛问题. 展开更多
关键词 粒子群优化 邻域探测 自适应 速度变异
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