蚁群算法概述 被引量：55

1

作者 温文波 杜维 《石油化工自动化》 CAS 2002年第1期19-22,共4页

介绍了一种用于解决复杂优化问题的新的启发式算法———蚁群算法。其特点在于 :个体功能相对较弱 ,联系方法间接 ,而且没有监视机构。该算法用于解决组合优化问题 ,如TSP ,QAP 。

关键词 蚁群算法 组合优化 复杂优化 启发式算法 TSP QAP JSP

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智能机器化学家“小来”,来了!

2

作者 江俊 《新华文摘》 2024年第6期127-128,共2页

日前,中国科学技术大学的科学家们利用火星陨石成功创制出实用的产氧电催化剂。这个成果最特殊的地方在于,所有实验都是由机器来执行的——科学家们建立了庞大的数据库,开发自主知识产权机器指令集源代码,打造出世界上最先进的智能机器... 日前,中国科学技术大学的科学家们利用火星陨石成功创制出实用的产氧电催化剂。这个成果最特殊的地方在于,所有实验都是由机器来执行的——科学家们建立了庞大的数据库,开发自主知识产权机器指令集源代码,打造出世界上最先进的智能机器化学家,通过人工智能驱动机器人实验,解决了复杂优化难题,在两个月内就取得了实验成功,获得了预期效果——。 展开更多

关键词 智能机器 人工智能 中国科学技术大学 数据库 复杂优化 电催化剂 机器指令集 机器人实验

原文传递

蚁群算法概述 被引量：3

3

作者 吴小峰 朱家齐 《福建电脑》 2009年第4期39-40,共2页

本世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中受到启发,提出了许多用于解决复杂优化问题的新方法,如遗传算法、蚁群算法、进化规划、进化策略等。研究成果已经显示出这些算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面的具... 本世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中受到启发,提出了许多用于解决复杂优化问题的新方法,如遗传算法、蚁群算法、进化规划、进化策略等。研究成果已经显示出这些算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面的具有很强的优越性。本文将对蚁群算法做详细的介绍。 展开更多

关键词 蚁群算法 复杂优化 组合优化

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遗传算法概述

4

作者 吴小峰 成孝俊 《福建电脑》 2010年第2期26-26,25,共2页

本世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中受到启发,提出了许多用于解决复杂优化问题的新方法,如遗传算法、蚁群算法、进化规划、进化策略等。研究成果已经显示出这些算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面的具... 本世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中受到启发,提出了许多用于解决复杂优化问题的新方法,如遗传算法、蚁群算法、进化规划、进化策略等。研究成果已经显示出这些算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面的具有很强的优越性。本文将对遗传算法做详细的介绍。 展开更多

关键词 遗传算法 复杂优化 组合优化

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蚁群算法的理论及其应用 被引量：20

5

作者 姜长元 《计算机时代》 2004年第6期1-3,共3页

本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法─蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的。它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,... 本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法─蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的。它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题,如TSP,QAP,JSP等效果较好。 展开更多

关键词 蚁群算法 复杂优化问题 模拟蚁群搜索食物过程 蚁群优化 ACO 蚁群系统 ACS

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基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法 被引量：4

6

作者 王焱 刘景录 孙一康 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期958-960,共3页

针对标准遗传算法 (SGA)存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题 ,提出了新的混合遗传算法。利用变尺度混沌优化方法 ,对经过一次遗传操作的种群进行混沌搜索寻优 ,引导种群快速进化。该方法具有搜索速度快、计算精度高、使用方便等特... 针对标准遗传算法 (SGA)存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题 ,提出了新的混合遗传算法。利用变尺度混沌优化方法 ,对经过一次遗传操作的种群进行混沌搜索寻优 ,引导种群快速进化。该方法具有搜索速度快、计算精度高、使用方便等特点。算例分析表明 ,该方法的综合性能优于 SGA及其它混合 GA。 展开更多

关键词 变尺度混沌优化策略 混合遗传算法 复杂优化问题 目标函数

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自适应变异的天牛群优化算法 被引量：10

7

作者 沈涵 都海波 周俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S02期1-7,共7页

针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与... 针对复杂优化问题下粒子群优化算法收敛速度慢和易早熟收敛的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法与天牛须搜索算法的新型优化算法——自适应变异的天牛群优化算法。首先,通过引入个体粒子对周围环境的感知机制,构造一种基于自适应须长与步长的天牛群优化算法,丰富个体在迭代过程中可参考的信息;然后,引入多维扰动群体最优位置的变异策略,实现减少陷入局部最优解的功能;最后,根据群体聚集程度调整变异概率,并随着迭代的进行逐步降低变异概率以使天牛群在迭代后期稳定在局部精细搜索。为验证算法的性能,将新算法与其他7个对比算法针对7个经典测试函数在不同维度下针对平均适应值和算法运行时间进行比较,此外,还进行了神经网络训练对比测试以验证算法实用效果。实验结果表明新算法的寻优效果和收敛速度较其他算法有较大提高,尤其适合应对高维复杂优化问题。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 天牛须搜索算法 自适应 须长 步长 变异 高维复杂优化问题

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多种群并行协作的粒子群算法 被引量：7

8

作者 郭成 张万达 +1 位作者 王波 王加富 《计算机与现代化》 2022年第1期33-40,共8页

针对高维复杂优化问题在求解时容易产生维数灾难导致算法极易陷入局部最优的问题,提出一种能够综合考虑高维复杂优化问题的特性,动态调整进化策略的多种群并行协作的粒子群算法。该算法在分析高维复杂问题求解过程中的粒子特点的基础上... 针对高维复杂优化问题在求解时容易产生维数灾难导致算法极易陷入局部最优的问题,提出一种能够综合考虑高维复杂优化问题的特性,动态调整进化策略的多种群并行协作的粒子群算法。该算法在分析高维复杂问题求解过程中的粒子特点的基础上,建立融合环形拓扑、全连接形拓扑和冯诺依曼拓扑结构的粒子群算法的多种群并行协作的网络模型。该模型结合3种拓扑结构的粒子群算法在解决高维复杂优化问题时的优点,设计一种基于多群落粒子广播-反馈的动态进化策略及其进化算法,实现高维复杂优化环境中拓扑的动态适应,使算法在求解高维单峰函数和多峰函数时均具有较强的搜索能力。仿真结果表明,该算法在求解高维复杂优化问题的寻优精度和收敛速度方面均有良好的性能。 展开更多

关键词 高维复杂优化 多种群并行协作 维数灾难 粒子群算法

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改进的膜计算仿生优化算法及在汽油调和中的应用 被引量：7

9

作者 赵进慧 柴天佑 周平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2965-2971,共7页

为提高膜计算仿生优化算法在求解流程工业复杂优化问题的计算性能,提出一种改进的膜计算仿生优化算法。该算法采用一个新的不确定性提取规则取代改进前的提取规则。4个有约束标准测试函数被用于检验该算法的计算性能,计算结果及对比显... 为提高膜计算仿生优化算法在求解流程工业复杂优化问题的计算性能,提出一种改进的膜计算仿生优化算法。该算法采用一个新的不确定性提取规则取代改进前的提取规则。4个有约束标准测试函数被用于检验该算法的计算性能,计算结果及对比显示了改进算法在鲁棒性和效率等方面优于改进前算法。改进算法应用于汽油调和优化问题,更高利润的配方及算法的计算效率证实了改进算法的优越性和实用性。 展开更多

关键词 膜计算 复杂优化问题 优化 油品调和

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强化狼群等级制度的灰狼优化算法 被引量：6

10

作者 张新明 涂强 +1 位作者 康强 程金凤 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期879-889,共11页

针对灰狼优化(Grey wolf optimization,GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves,GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设... 针对灰狼优化(Grey wolf optimization,GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves,GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明:与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。 展开更多

关键词 智能优化算法 灰狼优化算法 社会等级制度 狩猎模式 复杂优化问题

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优化场景视角下的进化多任务优化综述

11

作者 赵佳伟 陈雪峰 +3 位作者 冯亮 候亚庆 朱泽轩 Ong Yew-Soon 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1325-1337,共13页

随着优化问题变得日益复杂,传统的进化算法由于计算成本高昂和适用性有限而面临挑战。为了克服这些挑战,基于知识迁移的进化多任务优化(EMTO)算法应运而生,它的核心思想是通过跨任务的知识共享,同时解决多个优化问题,旨在提高进化算法... 随着优化问题变得日益复杂,传统的进化算法由于计算成本高昂和适用性有限而面临挑战。为了克服这些挑战,基于知识迁移的进化多任务优化(EMTO)算法应运而生,它的核心思想是通过跨任务的知识共享,同时解决多个优化问题,旨在提高进化算法在应对复杂优化场景的效率。全面总结了当前进化多任务优化研究的进展,与已有综述文章相比,从不同的研究视角进行深入探讨,并指出了现有文献中对优化场景视角分析的缺失。鉴于此,从优化问题的应用场景出发,对适用于进化多任务优化的场景及其基本解决策略进行了系统性的阐述,以帮助研究人员准确地根据具体应用需求选择合适的研究方法。此外,深入讨论进化多任务优化当前面临的挑战和未来的研究方向,旨在为未来的研究提供指导和启示。 展开更多

关键词 进化算法 进化多任务优化 知识迁移 复杂优化问题

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求解高维复杂优化问题的改进人工蜂群算法 被引量：6

12

作者 贺桂娇 周树亮 冯冬青 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期126-132,共7页

为了提高人工蜂群算法求解高维复杂优化问题的能力,提出一种改进人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm with attractor,BAABC)。在观察蜂阶段,BAABC算法摒弃轮盘赌选择策略,并通过引进吸引子改变观察蜂的搜索方式。首先,全局... 为了提高人工蜂群算法求解高维复杂优化问题的能力,提出一种改进人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm with attractor,BAABC)。在观察蜂阶段,BAABC算法摒弃轮盘赌选择策略,并通过引进吸引子改变观察蜂的搜索方式。首先,全局最优解波动产生吸引子。然后,观察蜂以吸引子为中心等比例收缩,共同开发同一区域,从而提高了算法的开发能力。实验结果表明,BAABC开发能力显著增强。关于迭代次数和时间,收敛速度都明显提高。在解决高维复杂优化问题方面,BAABC算法优势明显。值得一提的是,BAABC算法的收敛效果与问题维数无关,具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 观察蜂改进 改进算法 吸引子 高维复杂优化 轮盘赌

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混沌差分进化算法在复杂优化问题中的应用研究 被引量：5

13

作者 肖文显 许利军 马孝琴 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第3期32-36,共5页

差分进化算法求解复杂优化问题时,由于进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优值无法跳出.论文针对该问题,将差分进化算法和混沌优化方法耦合,构建了混沌差分进化算法.算法利用混沌序列的遍历性和内部迭代的随机性,弥补差分进化... 差分进化算法求解复杂优化问题时,由于进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优值无法跳出.论文针对该问题,将差分进化算法和混沌优化方法耦合,构建了混沌差分进化算法.算法利用混沌序列的遍历性和内部迭代的随机性,弥补差分进化算法容易陷入局部最优的缺陷,从而提高算法的搜索性能.对几种典型函数的测试结果表明:混沌差分进化算法的全局搜索性能有了显著提高,能有效避免算法陷入局部最优.因此,与标准差分进化算法和混沌优化算法相比,该算法在求解复杂优化问题时更加可行、有效. 展开更多

关键词 复杂优化问题 遗传算法 混沌映射 混沌遗传算法

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径向基函数神经网络辅助的微粒群算法 被引量：4

14

作者 孙超利 郭一娜 谭瑛 《太原科技大学学报》 2017年第3期178-184,共7页

由于微粒群算法在获得最优解或近似最优解之前往往需要进行大量的目标函数评价,因此其在求解复杂优化问题时的时间消耗是不可接受的,导致其在这类优化问题上的应用受到了很大的限制。为此,我们提出使用计算廉价的径向基函数神经网络作... 由于微粒群算法在获得最优解或近似最优解之前往往需要进行大量的目标函数评价,因此其在求解复杂优化问题时的时间消耗是不可接受的,导致其在这类优化问题上的应用受到了很大的限制。为此,我们提出使用计算廉价的径向基函数神经网络作为代理模型以替换真实的计算费时的目标函数计算。当其估值优于个体历史最优值时才进行真实的目标函数计算,从而节省计算成本。通过在6个50维的标准测试函数上的实验结果分析,该方法能够在相同目标函数评价次数下获得比标准微粒群算法更优的解,表明了所提方法对于求解复杂优化问题的有效性。 展开更多

关键词 微粒群算法 复杂优化问题 径向基函数神经网络

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基于面形均方根误差的成像主镜拓扑优化设计 被引量：2

15

作者 陈珂 仇荣生 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第20期91-96,共6页

为平衡高转速下镜面面形变化过大和主镜轻量化这一对矛盾,对主镜开展拓扑优化设计。使用HyperMesh软件将主镜划分为六面体单元,将主镜的两个镜面所有节点沿主镜中轴线方向的位移定义为响应,利用镜面面形均方根误差(相对于静止面形)评估... 为平衡高转速下镜面面形变化过大和主镜轻量化这一对矛盾,对主镜开展拓扑优化设计。使用HyperMesh软件将主镜划分为六面体单元,将主镜的两个镜面所有节点沿主镜中轴线方向的位移定义为响应,利用镜面面形均方根误差(相对于静止面形)评估主镜面形变化并作为优化约束,以最轻量化为目标对主镜进行拓扑优化。将优化后结构进行几何重构,代入OptiStruct软件进行重新计算;依据重构模型加工主镜,利用干涉仪测量光学加工后镜面面形均方根误差。优化结果显示,镜面面形均方根误差在0.35μm以内,质量减轻了38.54%。单点车加工面形精度为0.08μm(标定得到的结果),故光学加工后镜面均方根误差理论上不超过(0.35+0.08)μm;利用干涉仪测量光学加工后镜面面形,其镜面1和镜面2的面形相对于单点车理论面形分别相差0.36μm、0.31μm,均小于0.5μm。 展开更多

关键词 测量 光机设计 拓扑优化 轻量化 复杂优化约束

原文传递

元胞空间结构下的文化算法 被引量：2

16

作者 黎明 尹笑园 陈昊 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期263-273,共11页

针对以往文化算法种群空间没有地域的概念,信念空间缺少文化的进化机制,以及求解优化问题时寻优精度不高且易陷入局部最优等缺陷,提出一种新的基于元胞空间结构的文化算法.将元胞空间网格分别嵌入文化算法计算框架中的种群空间和信念空... 针对以往文化算法种群空间没有地域的概念,信念空间缺少文化的进化机制,以及求解优化问题时寻优精度不高且易陷入局部最优等缺陷,提出一种新的基于元胞空间结构的文化算法.将元胞空间网格分别嵌入文化算法计算框架中的种群空间和信念空间以模拟文化算法的双层进化体系;对于种群空间,将进化个体分布于下层元胞网格,并对网格进行地域划分,使每个地域内的个体均以差分进化算子独立进化;对于信念空间,将进化信息放入与种群空间地域对应的上层元胞网格当中,利用文化的扩散机制实现文化的进化.实验结果表明,该算法具有收敛精度高以及全局搜索能力强等优点,在处理高维复杂优化问题时同样具有优势. 展开更多

关键词 文化算法 元胞空间结构 差分进化 高维复杂优化问题

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运用进化计算搭建智能医疗服务创新系统——温州大学瓯江特聘教授陈慧灵

17

作者 王娜 《科技成果管理与研究》 2022年第11期6-7,共2页

进化算法是一类求解复杂优化问题的优化算法.由于其结构简单、扩展性强、效率高等良好特性,进化算法被研究人员高度重视并深入研究.温州大学瓯江特聘教授陈慧灵长期从事进化计算研究,在进化算法的理论研究和进化算法的实际应用两个研究... 进化算法是一类求解复杂优化问题的优化算法.由于其结构简单、扩展性强、效率高等良好特性,进化算法被研究人员高度重视并深入研究.温州大学瓯江特聘教授陈慧灵长期从事进化计算研究,在进化算法的理论研究和进化算法的实际应用两个研究方向进行了深度探索.目前,陈慧灵团队已形成自己的原创进化算法,并将这些算法成功应用在医疗、能源、工程、教育等多个领域. 展开更多

关键词 进化算法 进化计算 温州大学 陈慧 优化算法 复杂优化问题 扩展性 瓯江

原文传递

智能优化控制:概述与展望 被引量：78

18

作者 辛斌 陈杰 彭志红 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期1831-1848,共18页

从模糊优化控制、神经网络优化控制、模糊神经网络优化控制、基于智能优化方法的优化控制等角度,对国内外与智能优化控制(Intelligent optimized control,IOC)密切相关的研究进行了综述,在此基础上对智能优化控制的相关概念进行了深入分... 从模糊优化控制、神经网络优化控制、模糊神经网络优化控制、基于智能优化方法的优化控制等角度,对国内外与智能优化控制(Intelligent optimized control,IOC)密切相关的研究进行了综述,在此基础上对智能优化控制的相关概念进行了深入分析,并对智能优化控制方法进行了分类,最后,对与智能优化控制有关的一些重要问题进行了讨论,并展望了智能优化控制研究未来的发展. 展开更多

关键词 智能控制 智能优化控制 智能优化 复杂系统的优化控制

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果蝇优化算法研究综述 被引量：51

19

作者 王林 吕盛祥 曾宇容 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1153-1162,共10页

作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及... 作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及FOA在复杂函数优化、组合优化和参数优化等方面的应用.最后给出FOA在算法改进和实际应用方面研究的新思路. 展开更多

关键词 果蝇优化算法 搜索机制 搜索改进 复杂问题优化

原文传递

蚁群算法研究与应用的新进展 被引量：37

20

作者 覃远年 梁仲华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期173-184,共12页

蚁群算法是一种源于大自然生物界的仿生进化算法,具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和分布式计算等特性,且易于与其它算法相结合,在众多的复杂组合优化领域中有着广阔的应用前景。首先对蚁群算法的理论及其重要参数进行了阐述,继而... 蚁群算法是一种源于大自然生物界的仿生进化算法,具有自组织性、正反馈性、较强的鲁棒性和分布式计算等特性,且易于与其它算法相结合,在众多的复杂组合优化领域中有着广阔的应用前景。首先对蚁群算法的理论及其重要参数进行了阐述,继而分析了其在参数优化和智能融合方面的改进与应用;然后对其在车间作业调度问题、车辆路径问题、图像处理、电力系统优化等领域的应用进展进行了综述;最后对其理论研究和应用领域可能存在的问题及对策进行了探讨和展望。 展开更多

关键词 蚁群算法 复杂组合优化 算法改进 应用进展

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