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基于自适应粒子群算法的约束布局优化研究 被引量:22
1
作者 雷开友 邱玉辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1724-1731,共8页
二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题(如卫星舱布局)在理论上属于带性能约束的布局优化问题,它是NP-hard问题的难点,由于它的复杂性,传统的粒子群优化算法难于求解.通过对传统的粒子群优化算法的多重改进,提出了一种... 二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题(如卫星舱布局)在理论上属于带性能约束的布局优化问题,它是NP-hard问题的难点,由于它的复杂性,传统的粒子群优化算法难于求解.通过对传统的粒子群优化算法的多重改进,提出了一种自适应粒子群优化算法,该算法在整个搜索过程中,既能保持粒子群原有基本结构,同时又能扩大搜索范围,在提高多样性的同时保证搜索精度,从而加快了收敛速度,有效避免早熟收敛问题,得到最优解.将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,通过3个算例的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 粒子群算法 早熟收敛问题 圆集 约束布局优化
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一种引入轮盘赌选择算子的混合粒子群算法 被引量:15
2
作者 王芳 邱玉辉 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期93-96,共4页
提出一种融合了遗传算法中常用的轮盘赌选择算子,能在早期抑制部分超级粒子对种群控制的混合粒子群算法,并在著名测试函数上实施了比较实验.结果表明,混合算法能以较快的收敛速度获得质量较好的解.
关键词 粒子群 轮盘赌 多峰函数 早熟收敛
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一种优化高维复杂函数的PSO算法 被引量:19
3
作者 雷开友 邱玉辉 贺一 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第8期202-205,共4页
对于高维复杂函数,一般粒子群优化算法收敛速度慢,易早熟收敛。本文重构一个适合高维复杂函数惯性权重函数,使粒子群算法寻优过程中的全局收搜能力和局部收搜能力良好平衡,以达到快速收敛,高效避免早熟问题,获得最优解。对典型高维复杂... 对于高维复杂函数,一般粒子群优化算法收敛速度慢,易早熟收敛。本文重构一个适合高维复杂函数惯性权重函数,使粒子群算法寻优过程中的全局收搜能力和局部收搜能力良好平衡,以达到快速收敛,高效避免早熟问题,获得最优解。对典型高维复杂函数的仿真表明:算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。 展开更多
关键词 粒子群优化 惯性权重 早熟收敛问题
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A novel genetic algorithm for vehicle routing problem with time windows
4
作者 刘云忠 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2010年第3期437-444,共8页
A novel genetic algorithm with multiple species in dynamic region is proposed,each of which occupies a dynamic region determined by the weight vector of a fuzzy adaptive Hamming neural network. Through learning and cl... A novel genetic algorithm with multiple species in dynamic region is proposed,each of which occupies a dynamic region determined by the weight vector of a fuzzy adaptive Hamming neural network. Through learning and classification of genetic individuals in the evolutionary procedure,the neural network distributes multiple species into different regions of the search space. Furthermore,the neural network dynamically expands each search region or establishes new region for good offspring individuals to continuously keep the diversification of the genetic population. As a result,the premature problem inherent in genetic algorithm is alleviated and better tradeoff between the ability of exploration and exploitation can be obtained. The experimental results on the vehicle routing problem with time windows also show the good performance of the proposed genetic algorithm. 展开更多
关键词 genetic algorithm multiple species neural network premature problem vehicle routing problem with time windows
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一种具有空间平滑技术的遗传算法研究
5
作者 陈建 李信满 柳玉辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1999年第3期38-40,共3页
1 引言遗传算法从开始提出到现在,经过众多学者经过十几年的研究、发展,已广泛地应用到各个领域。但在遗传算法应用过程中,容易发生“早熟”现象。所谓“早熟”现象是指在找到最优解或近优解之前,遗传算法的迭代过程导致主导“基因”固... 1 引言遗传算法从开始提出到现在,经过众多学者经过十几年的研究、发展,已广泛地应用到各个领域。但在遗传算法应用过程中,容易发生“早熟”现象。所谓“早熟”现象是指在找到最优解或近优解之前,遗传算法的迭代过程导致主导“基因”固定的一种染色体基因的确定现象。一般地认为,导致“早熟”现象的因素有这样几个方面:①选择算子选取不合理造成基因缺陷;②交叉算子构造不理想,引起模式缺陷;③遗传算法的参数选择不科学等。为了避免“早熟”现象的产生,提高遗传算法的搜索能力,许多学者围绕以上几个方面进行了深入的探讨、研究,取得了许多有意义的成果和方法。 展开更多
关键词 遗传算法 空间平滑 TSP问题
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基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法 被引量:5
6
作者 吴宪祥 郭宝龙 王娟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1619-1624,共6页
针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒... 针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒子的多样性,提高了种群摆脱局部极值的能力.对5个典型基准测试函数进行优化实验表明,LVPSO在收敛速度和优化精度方面均有良好的表现. 展开更多
关键词 粒子群优化 早熟收敛 LOTKA-VOLTERRA模型 多样性
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基于反馈调控参数的BP学习算法研究 被引量:5
7
作者 苏小红 王亚东 马培军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1311-1314,共4页
为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出... 为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出进行扰动,避免学习过程中发生权值调整量趋于0的问题,从而解决经遗传算法优化后的BP网络容易出现的饱和区域问题.仿真实验结果表明,该方法能有效克服饱和区域引起的学习停滞问题,提高BP网络对遗传算法优化结果的精确定位能力,而且还具有收敛速度快和稳定性好的优点和在较大权值空间中的寻优能力. 展开更多
关键词 多层前馈网络 误差反向传播学习算法 饱和区域问题
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基于聚类排序选择方法的进化算法 被引量:4
8
作者 徐开阔 唐常杰 +2 位作者 刘胤田 张天庆 段磊 《计算机科学与探索》 CSCD 2008年第3期321-329,共9页
为提高进化算法的效率,提出了聚类排序选择方法。主要工作有:(1)提出了新的种群内个体相似度度量,并使用种群所包含不同簇的数量来描述和度量种群的多样性;(2)为解决早熟问题提出了新的基于种群聚类和排序选择的聚类-排序选择方法;(3)... 为提高进化算法的效率,提出了聚类排序选择方法。主要工作有:(1)提出了新的种群内个体相似度度量,并使用种群所包含不同簇的数量来描述和度量种群的多样性;(2)为解决早熟问题提出了新的基于种群聚类和排序选择的聚类-排序选择方法;(3)导出了选择压力-种群多样性(SP-PD)方程,该方程能描述进化过程中选择压力随种群多样性变化的规律。在基于全面学习粒子群算法环境中作了详实的实验,对16个多峰函数进行了优化。实验结果表明,在10维和30维条件下,在15个函数优化中,新方法明显优于指数排序选择方法,最高能使精度提高4个数量级。 展开更多
关键词 聚类排序选择 进化计算 指数排序选择 早熟问题 基于全面学习的粒子群算法
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人工蜂群算法及其在土地资源优化中的应用研究 被引量:2
9
作者 张泊平 吴国玺 《成都信息工程学院学报》 2012年第6期589-593,共5页
设计了应用于土地资源优化的人工蜂群算法,实现了将人工蜂群算法应用于土地资源优化问题;解决了ABC算法应用于多目标优化的两个难题:过早老化的问题和收敛速度慢的问题;以许昌市为例,进行多目标土地利用优化配置应用研究。研究结果表明... 设计了应用于土地资源优化的人工蜂群算法,实现了将人工蜂群算法应用于土地资源优化问题;解决了ABC算法应用于多目标优化的两个难题:过早老化的问题和收敛速度慢的问题;以许昌市为例,进行多目标土地利用优化配置应用研究。研究结果表明:优化模型得到的土地利用格局、算法的适应度和收敛速度的均有明显提高。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 土地资源优化模型 收敛速度 过早老化
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