协同进化混合蛙跳算法 被引量：9

1

作者 戴月明 张明明 王艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期139-147,共9页

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群... 针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习,增加子群间交互的频繁性,提高信息共享程度,有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制,以对精英空间进行精细搜索,获得更优解,进一步提升算法的全局寻优能力,正确导向算法的进化。实验结果表明,所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0,成功率为100%,优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛,极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。 展开更多

关键词 混合蛙跳算法 交互学习 精英群 自学习 协同进化

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基于自主学习和精英群的多子群粒子群算法 被引量：6

2

作者 姜海燕 王芳芳 +1 位作者 郭小清 庄嘉祥 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2034-2040,共7页

为了提高动态多子群粒子群算法中粒子学习的自主性,提出一种基于自主学习和精英群的粒子群算法.该算法借鉴教育心理学自主学习的理念,用基础群中粒子自主选择学习对象的操作代替子群的重组操作,并通过精英群局部搜索的配合来达到寻优的... 为了提高动态多子群粒子群算法中粒子学习的自主性,提出一种基于自主学习和精英群的粒子群算法.该算法借鉴教育心理学自主学习的理念,用基础群中粒子自主选择学习对象的操作代替子群的重组操作,并通过精英群局部搜索的配合来达到寻优的目的.将所提出的算法应用于6个测试函数,并与动态多子群PSO等算法进行了比较,比较结果表明,新算法在提高收敛速度、精度和寻优时间等方面具有良好的性能。 展开更多

关键词 粒子群优化 多子群 精英群 自主学习 多样性

原文传递

基于精英群引导下量子粒子群算法的快速零陷形成技术

3

作者 曾祥能 张永顺 +1 位作者 田波 贺泽维 《上海航天》 2010年第6期46-51,共6页

引入罚函数项,建立了一种新的发射波束方向图综合控零的多目标优化模型。用适应度值排序建立由种群非支配解组成的精英群,以精英群中的粒子作为全局最优解引导粒子飞行;用爬坡策略更新全局最优解,给出了基于精英群引导的量子粒子群算法... 引入罚函数项,建立了一种新的发射波束方向图综合控零的多目标优化模型。用适应度值排序建立由种群非支配解组成的精英群,以精英群中的粒子作为全局最优解引导粒子飞行;用爬坡策略更新全局最优解,给出了基于精英群引导的量子粒子群算法。对阵列权值采用加权优化,可在发射波束指定方向的多零陷、宽凹口。仿真结果表明:算法对多目标的优化较文献算法更优,能优化阵列权值在指定方向快速形成零陷。 展开更多

关键词 方向图 精英群 粒子群算法 零陷 PARETO解

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一种基于变异蚁群算法的分类规则挖掘算法 被引量：1

4

作者 王运林 王晓蜂 《电脑知识与技术》 2009年第4期2541-2543,共3页

Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程．从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点，文章采用了新的启发函数及信息素更... Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程．从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点，文章采用了新的启发函数及信息素更斯方法，并引入了精英群交叉变异策略。对两个功用数据的实验及其和Ant—Miner的对比表明，该算法有更强的预测分析能力，能够发现更好的分类规则集？以及形式更简单的规则。实验同时显示该算法有效节约了时间。 展开更多

关键词 蚁群算法 分类规则 精英群交叉变异策略 决策树学习

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基于精英改选机制的粒子群算法的空战纳什均衡策略逼近 被引量：16

5

作者 王昱 章卫国 +2 位作者 傅莉 黄得刚 李勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期857-865,共9页

针对无人机协同攻击的动态多策略性,应用纳什均衡概念,考虑联合生存概率和武器消耗等因素,融合双方价值函数计算和双矩阵对策纳什均衡点的求解方法,建立一种多战斗步空战动态目标分配优化模型.提出基于精英改选机制的粒子群(elite re-el... 针对无人机协同攻击的动态多策略性,应用纳什均衡概念,考虑联合生存概率和武器消耗等因素,融合双方价值函数计算和双矩阵对策纳什均衡点的求解方法,建立一种多战斗步空战动态目标分配优化模型.提出基于精英改选机制的粒子群(elite re-election particle swarm optimization,ERPSO)算法,在群体极值引导能力不足时,通过对其克隆、变异和重新初始化等操作增加个体的多样性,保留传统粒子群算法结构简单、快速收敛等优点,改善算法易于陷入局部极小的问题.将ERPSO算法应用于目标分配模型求解纳什均衡点,获取更为精确的双方混合策略,确保实时性和准确性,验证了模型和方法的有效性. 展开更多

关键词 纳什均衡 动态目标分配 优化 精英改选粒子群 多样性 混合策略

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动态混沌蚁群系统及其在机器人路径规划中的应用 被引量：12

6

作者 李娟 游晓明 +1 位作者 刘升 陈佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期126-131,共6页

针对蚁群系统(ACS)解决机器人路径规划问题时种群多样性与收敛速度的不足,对蚁群系统引入动态混沌算子,从而平衡种群多样性和收敛速度之间的关系。动态混沌蚁群系统的核心是在传统蚁群系统引入Logistic混沌算子来增加种群多样性,从而提... 针对蚁群系统(ACS)解决机器人路径规划问题时种群多样性与收敛速度的不足,对蚁群系统引入动态混沌算子,从而平衡种群多样性和收敛速度之间的关系。动态混沌蚁群系统的核心是在传统蚁群系统引入Logistic混沌算子来增加种群多样性,从而提高解的质量。在迭代前期加入混沌算子,以调整路径中的全局信息素值,增加算法的种群多样性,从而避免算法陷入局域优化解;在后期则转为蚁群系统,来确保动态混沌蚁群系统的收敛速度。仿真结果表明,对于机器人路径规划问题,与蚁群系统相比,动态混沌蚁群系统具有更好的种群多样性、更高的解的质量和更快的收敛速度;与精英蚁群系统(EAS)和基于排序的蚂蚁系统(ASrank)相比,动态混沌蚁群系统能够平衡解的质量与收敛速度之间的关系,即使在复杂障碍物的环境下,动态混沌蚁群系统也能较好地找到最优解。动态混沌蚁群系统能够提升移动机器人路径规划中的效率。 展开更多

关键词 蚁群系统 混沌映射 动态混沌算子 路径规划 精英蚁群系统 基于排序的蚂蚁系统

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基于精英蚁群Q算法的中压配电网双Q规划模型 被引量：10

7

作者 王梓耀 陈俊斌 +2 位作者 林丹 曾广璇 余涛 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期32-39,共8页

为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方... 为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。 展开更多

关键词 大规模配电网规划 双Q规划模型 精英蚁群Q算法 序列编码 最短路法 闭环设计

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基于改进ACO-BP算法的弹药贮存可靠性评估 被引量：8

8

作者 刘芳 王宏伟 +1 位作者 宫华 许可 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第4期177-181,共5页

针对BP算法易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出两种改进蚁群优化BP神经网络的可靠性评估算法(自适应蚁群优化BP神经网络评估算法和精英蚁群优化BP神经网络评估算法优化网络的初始配置;实验结果表明:两种智能模型都显著提高了BP网络... 针对BP算法易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出两种改进蚁群优化BP神经网络的可靠性评估算法(自适应蚁群优化BP神经网络评估算法和精英蚁群优化BP神经网络评估算法优化网络的初始配置;实验结果表明:两种智能模型都显著提高了BP网络的精度和稳定性,减少了网络的迭代次数;前一种算法在评估的精度和迭代次数方面优于后一种算法,而后一种算法比前一种算法更稳定。 展开更多

关键词 弹药 贮存可靠性 评估算法 BP神经网络 蚁群 自适应蚁群 精英蚁群

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基于优化蚁群算法的机器人路径规划 被引量：4

9

作者 郭琴 郑巧仙 《湖北大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期157-163,共7页

路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物... 路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物数量影响因子,令蚂蚁尽量避开障碍物;增加角度影响因子,使得蚂蚁行走的路径更加平滑;同时运用精英蚁群策略,来改进蚁群算法易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明,该算法在多种环境下,都能找到最优路径,且有较快的收敛速度,本研究提出的优化蚁群算法具有一定的可靠性和高效性. 展开更多

关键词 路径规划 蚁群算法 障碍物数量影响因子 角度影响因子 精英蚁群策略

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改进自适应精英蚁群算法的机器人路径规划

10

作者 王影 王晓茹 +1 位作者 孙万龙 刘麒 《吉林化工学院学报》 CAS 2024年第3期1-8,共8页

针对基本蚁群算法在移动机器人二维栅格地图存在路径规划时间长、收敛速度慢、迭代稳定次数多等问题,提出了一种改进的自适应精英蚁群算法。该算法通过引入距离参数因子改进启发式信息函数,采用自适应伪随机状态转移规则选择下一节点,... 针对基本蚁群算法在移动机器人二维栅格地图存在路径规划时间长、收敛速度慢、迭代稳定次数多等问题,提出了一种改进的自适应精英蚁群算法。该算法通过引入距离参数因子改进启发式信息函数,采用自适应伪随机状态转移规则选择下一节点,同时融合角度引导因子到转移概率中以减少搜索盲目性,从而缩短搜索时间。此外,还定义了一种自适应信息素权重更新策略,仅对当代寻找到的最优路径进行信息素奖励,进一步提高了收敛速度。通过消融实验、不同规模和环境下的对比实验表明,改进后的算法规划的路径更优、收敛速度更快,验证了该算法的优越性和可行性。 展开更多

关键词 自适应精英蚁群 路径规划 距离参数因子 角度引导因子

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考虑执行能力约束的多机协同目标分配AEPSO算法

11

作者 黄樊晶 吴盘龙 +2 位作者 李星秀 赵若涵 何山 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期948-957,共10页

针对复杂环境中的多无人机协同攻击目标分配算法存在约束条件不充分、解空间的多样性与收敛性难以平衡等问题,提出了一种考虑执行能力约束的多机协同目标分配自适应精英粒子群(AEPSO)算法。首先,在以攻击效益最大化、时间及损毁代价最... 针对复杂环境中的多无人机协同攻击目标分配算法存在约束条件不充分、解空间的多样性与收敛性难以平衡等问题,提出了一种考虑执行能力约束的多机协同目标分配自适应精英粒子群(AEPSO)算法。首先,在以攻击效益最大化、时间及损毁代价最小化为目标的基础上,将多无人机续航能力、跟踪攻击性能等差异性导致的执行能力受限作为约束条件,构建了多无人机协同目标分配模型。然后,提出了一种基于混沌初始化和多尺度协同变异的自适应精英粒子群策略:通过构建一种改进型Logistic映射,实现粒子混沌初始化,提高了初始粒子群的多样性及搜索遍历性;设计了带有不同方差的自适应高斯变异机制作为精英选择策略,增强了粒子群的全局和局部搜索能力,跳出局部最优;最后,将粒子收敛贡献值作为反馈信息自适应地调整粒子群参数,加快算法收敛速度。仿真结果表明,在不同的无人机与目标的分配关系下,所提算法以更快的收敛速度、更小的适应度值求解出最佳的分配方案。 展开更多

关键词 自适应精英粒子群 混沌 粒子收敛贡献值 目标分配 无人机 多尺度协同变异算子

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锚杆钻车钻臂定位控制方法 被引量：2

12

作者 李力恒 宋建成 +1 位作者 田慕琴 王相元 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第3期77-84,123,共9页

目前常用代数法和几何法实现锚杆钻车钻臂定位控制,存在效率低、有无解或多解情况、通用性差等问题。采用粒子群优化(PSO)算法进行机械臂定位控制具有编程简单、搜索性能强、容错性好等优势,但易陷入局部最优解。目前基于改进PSO算法的... 目前常用代数法和几何法实现锚杆钻车钻臂定位控制,存在效率低、有无解或多解情况、通用性差等问题。采用粒子群优化(PSO)算法进行机械臂定位控制具有编程简单、搜索性能强、容错性好等优势,但易陷入局部最优解。目前基于改进PSO算法的机械臂定位控制整体寻优效率较低,寻优时间过长。针对上述问题,在精英反向粒子群优化(EOPSO)算法基础上,引入混沌初始化、交叉操作、变异操作和极值扰动,设计了混沌交叉精英变异反向粒子群优化(CEMOPSO)算法。采用标准测试函数对PSO算法、EOPSO算法、交叉精英反向粒子群优化(CEOPSO)算法、CEMOPSO算法进行测试,结果表明CEMOPSO算法的稳定性、精度、收敛速度最优。建立了锚杆钻车钻臂运动模型,采用CEMOPSO算法进行钻臂定位控制,并在Matlab软件中对控制性能进行仿真研究,结果表明:在相同的迭代次数和误差精度约束条件下,采用CEMOPSO算法时钻臂位置误差和姿态误差从迭代初期即具有极快的收敛速度,且位置误差和姿态误差均小于其他3种算法,误差曲线较平稳,最大位置误差为0.005 m,最大姿态误差为0.005 rad;设定位置误差为1 mm、姿态误差为0.01 rad时,CEMOPSO算法的平均迭代次数为343,位置误差为0.1 mm、姿态误差为0.001 rad时平均迭代次数为473,在相同的定位精度条件下,CEMOPSO算法的收敛速度和稳定性优于其他3种算法,满足工程应用要求,且求解精度越高,其优越性越突出。 展开更多

关键词 锚杆钻车 钻臂定位控制 精英反向粒子群优化算法 混沌初始化 交叉变异 高斯变异 极值扰动 柯西变异

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利用精英策略ST-ACO算法对UA-FLP的优化求解

13

作者 杨娜娜 徐克林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第12期56-61,共6页

针对制造业中常见的不等面积设施布局优化问题(UA-FLP),提出了一种精英策略蚁群优化算法(ACO)。该算法的主要特点是采用基于切片树(ST)的编码方法,将解分成三部分,即一只蚂蚁代表一个解,它有三部分的信息素;然后结合启发式信息,进行更... 针对制造业中常见的不等面积设施布局优化问题(UA-FLP),提出了一种精英策略蚁群优化算法(ACO)。该算法的主要特点是采用基于切片树(ST)的编码方法,将解分成三部分,即一只蚂蚁代表一个解,它有三部分的信息素;然后结合启发式信息,进行更新寻优,得到最小的物流费用;同时采用比较新颖的边界曲线(BC)回溯方法求出最小物流费用所对应的设施布局尺寸,并确定设施之间最优的输入、输出点(I、O)位置;最后,通过算例对比证明了该方法在解决中小规模实际问题中的有效性及相比于某些现存方法的优越性。 展开更多

关键词 不等面积设施布局优化 精英策略蚁群优化算法 切片树 边界曲线回溯方法 输入 输出点位置

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企业货运铁路取送车作业智能优化方法

14

作者 雷友诚 肖媛 +2 位作者 王雅琳 桂卫华 周开军 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期81-86,共6页

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间... 针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题. 展开更多

关键词 综合布局专用线 取送车作业 遗传精英蚁群优化算法

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IABC-elite算法在电液比例溢流阀压力控制中的应用

15

作者 方锡岗 周孟然 +2 位作者 胡锋 周悦尘 余道洋 《机械工程师》 2020年第8期73-77,共5页

为了改善电液比例溢流阀压力的PID控制效果,将标准人工蜂群(SABC)算法用于电液比例溢流阀控制器的PID参数整定。针对人工蜂群算法初始收敛性和局部性能较差等缺陷,以精英人工蜂群算法(ABC-elite)为基础,根据迭代次数动态调整精英解和全... 为了改善电液比例溢流阀压力的PID控制效果,将标准人工蜂群(SABC)算法用于电液比例溢流阀控制器的PID参数整定。针对人工蜂群算法初始收敛性和局部性能较差等缺陷,以精英人工蜂群算法(ABC-elite)为基础,根据迭代次数动态调整精英解和全局最优解(gbest)的权重并且改进了雇佣蜂更新公式,得到改进精英人工蜂群(IABC-elite)算法并应用于电液比例溢流阀PID控制器。仿真结果表明,IABC-elite算法与SABC及其他改进算法相比,在理论上具有可行性,在系统稳定性和精度上均有明显提高。实验结果表明,压力输出稳定,精度较高。 展开更多

关键词 电液比例溢流阀 PID参数寻优 精英人工蜂群算法 动态权重调整策略 函数优化

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