基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法 被引量：23

1

作者 杜利敏 阮奇 冯登科 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期406-410,共5页

布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)是基于群体智能的新型随机全局优化算法,具有控制参数少、搜索路径优和全局寻优能力强等优点,但也存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和收敛精度不够高等缺点。为了克服CS算法的缺点,提出一种基于共... 布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)是基于群体智能的新型随机全局优化算法,具有控制参数少、搜索路径优和全局寻优能力强等优点,但也存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和收敛精度不够高等缺点。为了克服CS算法的缺点,提出一种基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法(CGCS),使经过Levy飞行机制和淘汰机制进化后的布谷鸟种群沿着相互共轭的方向迅速下降.从而在保持算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力。用4个典型测试函数分别对CGCS算法和CS算法进行性能测试,结果表明,CGCS算法比CS算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更稳定的优化结果。CGCS算法同时具有很强的全局寻优能力、收敛能力和鲁棒性,特别适合多峰及高维函数的优化。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索 Levy飞行 共轭梯度 全局寻优 收敛能力

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具有步长调整策略的强制进化随机游走算法优化换热网络 被引量：13

2

作者 刘璞 崔国民 +2 位作者 肖媛 陈家星 周剑卫 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期442-450,共9页

强制进化随机游走算法(random walking algorithm with compulsive evolution,RWCE)是一种优化换热网络的新方法,具有程序简单、算法适应性和全局搜索能力较强等优点。本文研究了最大步长对RWCE算法优化性能的影响,提出了抛物线函数的... 强制进化随机游走算法(random walking algorithm with compulsive evolution,RWCE)是一种优化换热网络的新方法,具有程序简单、算法适应性和全局搜索能力较强等优点。本文研究了最大步长对RWCE算法优化性能的影响,提出了抛物线函数的最大步长递减调整策略来平衡RWCE算法的全局搜索与局部搜索能力。将引入策略的RWCE算法与基础算法比较,发现加入最大步长递减调整策略的RWCE算法与基础RWCE算法相比,在进化后期能够跳出局部极小值,具有更强的局部搜索能力。采用10SP2、9SP和15SP换热网络实例检验加入此策略RWCE算法的有效性,其中10SP2和9SP算例的优化结果均好于文献最好结果,相比算例原始文献下降了20.98%和1.11%。对15SP算例优化找到了新的换热网络匹配结构,并好于多数无分流换热网络优化结果,且低于文献结果 4.60%,证明了此方法在换热网络优化中具有较强的优化能力。 展开更多

关键词 强制进化随机游走算法 换热网络优化 全局搜索能力 局部搜索能力

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基于改进遗传算法的非线性励磁系统参数辨识 被引量：10

3

作者 赵书强 王磊 +2 位作者 马燕峰 张昕刚 周玮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1-4,共4页

将大变异遗传算法应用于非线性发电机励磁系统的参数辨识,利用其较强的全局寻优能力辨识出发电机励磁系统参数估计值。其原理为:当某一代中所有个体集中在一起时就以一个远大于通常变异概率的概率执行一次变异操作,随机、独立地产生许... 将大变异遗传算法应用于非线性发电机励磁系统的参数辨识,利用其较强的全局寻优能力辨识出发电机励磁系统参数估计值。其原理为:当某一代中所有个体集中在一起时就以一个远大于通常变异概率的概率执行一次变异操作,随机、独立地产生许多新的个体,使种群脱离早熟。比较每代中所有个体的最大适应度与平均适应度的接近程度,判断当代中所有个体的集中程度;对当代适应度最高的2个个体不进行大变异操作,以保证具有最大适应度的个体不被破坏掉。采用Matlab的Simulink模块建立仿真模型,算例试验结果表明,基于大变异遗传算法的励磁系统参数辨识方法速度快、精度高。 展开更多

关键词 非线性励磁系统 参数辨识 大变异遗传算法 全局搜索能力

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量子粒子群算法在电力系统经济调度中的应用 被引量：8

4

作者 王道军 孙俊 须文波 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第19期5019-5021,5039,共4页

量子粒子群算法以粒子群算法为基础,加入了量子波动理论,具有较好的全局收敛性。通过对电力系统经济调度问题中高维数、非线性、多约束等特点进行分析,运用具有量子行为的粒子群优化算法来解决电力系统经济调度问题,经过多组算例的测试... 量子粒子群算法以粒子群算法为基础,加入了量子波动理论,具有较好的全局收敛性。通过对电力系统经济调度问题中高维数、非线性、多约束等特点进行分析,运用具有量子行为的粒子群优化算法来解决电力系统经济调度问题,经过多组算例的测试:在满足电力系统各种约束的前提下,证明了新方法有效可行,能取得较好的收敛结果和鲁棒性。 展开更多

关键词 经济调度 非线性 量子粒子群算法 全局收敛性 鲁棒性

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用于求解TSP的信息素扩散蚁群算法 被引量：1

5

作者 李亚韫 杜永贵 《机械工程与自动化》 2008年第3期39-41,共3页

首先分析信息素挥发因子对蚁群算法的影响,继而引入信息素扩散模型,使得信息素不光影响本路径上的蚂蚁,同时也能影响其它路径上的蚂蚁。这大大增强了蚂蚁间的合作性,加快了蚁群算法的收敛速度,提高了全局搜索能力。

关键词 蚁群算法 信息素扩散 收敛速度 全局搜索能力

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基于谐振子遗传算法的高效地下水优化管理模型 被引量：3

6

作者 吴鸣 吴剑锋 +3 位作者 施小清 刘杰 陈干 吴吉春 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1485-1492,共8页

在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算... 在传统遗传算法和模拟谐振子算法的基础上,结合两者的优点,提出了一种新型快速高效的谐振子遗传算法。通过一个理想的水资源管理模型的算例和一个华北平原典型区地下水资源优化的实际算例,从寻优结果和寻优效率两个方面对谐振子遗传算法、传统遗传算法和模拟谐振子算法进行了对比分析。在两个地下水管理模型中,与传统的遗传算法和模拟谐振子算法相比,新型的谐振子遗传算法搜索效率达到模拟谐振子算法搜索效率的2倍以上,得到的最优解比遗传算法所得到的最优解分别增加供水量1.1×103 m3/d和0.47×108 m3/a,说明谐振子遗传算法具有更强的全局搜索能力和更好的寻优效率。 展开更多

关键词 谐振子遗传算法 遗传算法 模拟谐振子算法 地下水管理模型 全局搜索能力 寻优效率 华北平原

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基于引力搜索算法的非线性系统辨识 被引量：2

7

作者 李欣欣 张宏立 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第5期562-566,共5页

针对传统辨识方法辨识非线性系统时存在的辨识精度低、收敛速度慢等问题,引入了一种基于混合引力搜索算法的非线性系统辨识方法。该混合优化算法是将粒子群算法中群体历史最优位置及自身历史最优位置的概念引入到引力搜索算法中,通过帮... 针对传统辨识方法辨识非线性系统时存在的辨识精度低、收敛速度慢等问题,引入了一种基于混合引力搜索算法的非线性系统辨识方法。该混合优化算法是将粒子群算法中群体历史最优位置及自身历史最优位置的概念引入到引力搜索算法中,通过帮助粒子接近最优位置,改进了搜索算法中粒子的全局搜索能力,使得该混合算法的开采能力和探索能力得到更好的增强和平衡。对Wiener模型进行辨识,比较分析仿真结果,发现混合优化算法能够提高辨识精度并获得良好的辨识效果,验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 引力搜索算法 混合优化算法 全局搜索能力 非线性系统

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基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法 被引量：1

8

作者 赵伟 伞冶 石慧姝 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2012年第3期354-360,共7页

针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数q... 针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数q的自适应调整平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力.测试了4个标准复杂函数和优化BP神经网络参数,结果表明,基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法的优化性能最好,收敛速度快. 展开更多

关键词 粒子群算法 自适应变异 q-高斯分布 数值优化 神经网络参数优化 种群多样性 全局搜索能力 局部搜索能力

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一种带记忆的模拟退火算法求解TSP问题 被引量：1

9

作者 周杰明 邓迎春 黄娅 《湖南文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2010年第2期70-73,共4页

模拟退火算法是求解组合优化问题的一个有效方法.在模拟退火算法的基础上提出了一种带记忆的改进算法.在改进算法中增加了记忆功能,将当前最优解记忆下来;设计了一个温度更新函数,保证温度更新有一定的自适应性;增加补充搜索过程,以提... 模拟退火算法是求解组合优化问题的一个有效方法.在模拟退火算法的基础上提出了一种带记忆的改进算法.在改进算法中增加了记忆功能,将当前最优解记忆下来;设计了一个温度更新函数,保证温度更新有一定的自适应性;增加补充搜索过程,以提高算法的全局搜索能力.最后将此算法应用到旅行商(TSP)问题中,在若干公共测试数据集上的实验结果表明,该算法是有效可行的. 展开更多

关键词 模拟退火算法 旅行商问题 全局搜索能力

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基于改进蚁群系统的动态交通分配

10

作者 孙琦 袁才鸿 《农业装备与车辆工程》 2021年第2期105-109,共5页

现有动态交通分配模型大多使用数值算法求解,无法保证分配结果的准确性。蚁群算法作为一种分布并行计算的启发式算法,能够高效求解网络分配问题,但是,现有算法虽然保证了局部搜索效率,却忽略了全局搜索能力和对出行状况变化的动态反馈... 现有动态交通分配模型大多使用数值算法求解,无法保证分配结果的准确性。蚁群算法作为一种分布并行计算的启发式算法,能够高效求解网络分配问题,但是,现有算法虽然保证了局部搜索效率,却忽略了全局搜索能力和对出行状况变化的动态反馈。本文在算法中插入阻抗计算步骤,将每步蚂蚁择路结果通过计算生成决策因子,并据此自适应调整算法参数,模拟实际出行者易于得到实时路况信息而有趋向性的择路行为,在保证局部搜索效率的前提下,增加算法求解质量和全局搜索能力。最后,分别使用改进前后的算法求解模型进行对比。结果表明,改进算法的分配结果更优,且路网流量分配更均衡,离散程度小,路网利用率高。改进算法求解模型具有理论结合实际的优势。 展开更多

关键词 城市交通 交通分配 蚁群系统 全局搜索 阻抗

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粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述 被引量：27

11

作者 杨博雯 钱伟懿 《渤海大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期274-288,共15页

在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法... 在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法,综述了惯性权重在粒子群优化算法中的各种改进策略.为粒子群优化算法的进一步改进研究提供参考. 展开更多

关键词 粒子群优化算法 惯性权重 全局搜索能力 局部搜索能力

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基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究 被引量：2

12

作者 杨钎 许益民 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期161-165,170,共6页

在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提... 在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。 展开更多

关键词 V形自由折弯 回弹 BP神经网络 改进粒子群算法 全局搜索能力 收敛精度 泛化能力

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自适应二次粒子群算法钢架模型修正 被引量：2

13

作者 秦玉灵 孔宪仁 罗文波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第9期249-251,共3页

粒子群算法参数少,简便易行,具有较好的全局搜索能力和计算效率,在优化等领域得到了广泛应用,但它易于陷入局部极值,因此需要进行改进以增强其优化性能。修正了基本粒子群算法中的速度公式权重因子和最优位置,提出了形式简单且搜索效率... 粒子群算法参数少,简便易行,具有较好的全局搜索能力和计算效率,在优化等领域得到了广泛应用,但它易于陷入局部极值,因此需要进行改进以增强其优化性能。修正了基本粒子群算法中的速度公式权重因子和最优位置,提出了形式简单且搜索效率高的自适应二次粒子群算法,并应用于五层钢架结构模型修正,修正结果证实了算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 粒子群算法 全局搜索能力 局部极值 自适应二次粒子群算法 模型修正

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基于改进GWO-CV优化的K-调和均值聚类算法 被引量：2

14

作者 张文宇 张茜 +1 位作者 杨媛 刘嘉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期9-13,共5页

为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例... 为克服传统聚类算法对初始聚类中心敏感且容易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于改进的灰狼优化与交叉验证法结合的K-调和均值聚类算法(GWO-CVKHM)。首先将新的非线性收敛因子引入灰狼优化算法,以调整前期广度搜索与后期深度搜索比例,同时基于模糊控制权重决策对灰狼种群位置进行更新;其次利用改进灰狼优化算法与交叉验证的思想对初始聚类中心进行寻优;最后基于改进后的聚类算法选取UCI数据库中真实数据集进行聚类。实验结果表明,该算法在求解精度及算法稳定性方面优于对比算法,具有更快的收敛速度与更强的全局搜索能力。 展开更多

关键词 K-调和均值聚类 灰狼优化算法(GWO) 交叉验证法(CV) 全局搜索能力

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基于NSGA-Ⅱ算法的低通滤波器优化

15

作者 袁爱霞 房少军 +1 位作者 刘浩然 段云梦 《大连工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第3期230-234,共5页

为满足滤波器多个性能参数优化的需求,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的滤波器多目标优化方法,并对算法中群体的多样性和全局搜索能力进行了改进。通过对5阶定K型低通滤波器进行仿真,截止频率与设计目标有较大偏差。针对这个滤波器利用NSGA... 为满足滤波器多个性能参数优化的需求,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的滤波器多目标优化方法,并对算法中群体的多样性和全局搜索能力进行了改进。通过对5阶定K型低通滤波器进行仿真,截止频率与设计目标有较大偏差。针对这个滤波器利用NSGA-Ⅱ算法将插入损耗、反射损耗以及群时延作为目标函数按照不同要求进行优化,并对优化后的滤波器及实际模型进行了设计和仿真。将插入损耗作为优化目标,不考虑其他两个目标,优化后的结果与优化前的滤波器性能比较,截止频率和设计目标间的偏差明显降低。优化出插入损耗、反射损耗以及群时延均有要求时的最优解,此结果可用于设计各项性能均衡的滤波器。 展开更多

关键词 NSGA-Ⅱ 滤波器优化 多目标 群体的多样性 全局搜索能力

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基于引领个体策略的人工蜂群算法

16

作者 高楚仪 付峥 吴冬梅 《电脑与信息技术》 2018年第6期5-7,共3页

近年来,蜂群进化算法由于其较强的全局搜索能力收到了广泛关注,但研究发现该算法收敛速度不快。文章首先通过从具有较好寻优结果的个体中任意选取一个个体作为当前进化个体的引领个体,从而加快其收敛速度。其次,通过引入一个混沌变异因... 近年来,蜂群进化算法由于其较强的全局搜索能力收到了广泛关注,但研究发现该算法收敛速度不快。文章首先通过从具有较好寻优结果的个体中任意选取一个个体作为当前进化个体的引领个体,从而加快其收敛速度。其次,通过引入一个混沌变异因子控制改进以后个体的寻优范围以平衡个体的全局和局部搜索能力。改进以后的蜂群进化算法同多个比较算法在典型的标准测试函数验证了算法有效性。 展开更多

关键词 人工蜂群进化算法 全局搜索能力 收敛速度

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基于具有自我更新机制的量子粒子群算法的配电网重构

17

作者 周旖辉 陈堂贤 邢航 《通信电源技术》 2016年第6期106-109,共4页

配电网重构本质上是一个复杂的求解满足一定约束条件下的多目标非线性组合优化问题。针对传统粒子群算法中粒子存在老化并使得算法存在早熟收敛的现象,文中将自我更新机制融入量子粒子群算法,改进了算法的收敛速度和全局搜索能力。并且... 配电网重构本质上是一个复杂的求解满足一定约束条件下的多目标非线性组合优化问题。针对传统粒子群算法中粒子存在老化并使得算法存在早熟收敛的现象,文中将自我更新机制融入量子粒子群算法,改进了算法的收敛速度和全局搜索能力。并且针对配电网的特性采取了二进制编码,采取了合适方法淘汰不可行解,改善了算法的计算效率。最后通过仿真,验证了所提出的算法在求解重构问题时具有更好的寻优结果,且收敛速度和全局搜索能力均有提升。 展开更多

关键词 配电网重构 分布式电源 粒子群算法 自我更新机制 全局搜索能力

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