多蚁群伪并行优化算法 被引量：5

1

作者 刘利强 袁赣南 戴运桃 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第23期199-201,共3页

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种多蚁群伪并行优化算法,将蚁群分成若干个子蚁群,在各子蚁群中引入信息素平滑机制,通过设计迁移算子,使多个子蚁群并行、协同寻优,从而使算法跳离局部最优解。类比实验表明,该算法比... 针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,提出了一种多蚁群伪并行优化算法,将蚁群分成若干个子蚁群,在各子蚁群中引入信息素平滑机制,通过设计迁移算子,使多个子蚁群并行、协同寻优,从而使算法跳离局部最优解。类比实验表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力。 展开更多

关键词 蚁群算法 信息素平滑 迁移算子 多蚁群

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机组检修计划的改进多蚁群伪并行寻优算法 被引量：3

2

作者 李川 姚建刚 张红旭 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期120-124,共5页

针对检修计划多目标多约束特性,以系统运行总费用最小为目标建立经济性模型,并利用改进的多蚁群伪并行寻优算法IMCVPOA求解。引入信息素平滑机制、状态表记忆机制和惩罚因子,通过设计迁移算子,使多个子蚁群并行、协同寻优,从而使算法跳... 针对检修计划多目标多约束特性,以系统运行总费用最小为目标建立经济性模型,并利用改进的多蚁群伪并行寻优算法IMCVPOA求解。引入信息素平滑机制、状态表记忆机制和惩罚因子,通过设计迁移算子,使多个子蚁群并行、协同寻优,从而使算法跳离局部最优解。仿真结果证明,模型具有良好的经济性。 展开更多

关键词 蚁群算法 信息素平滑 迁移算子 惩罚因子 状态表记忆机制 改进的多蚁群伪并行寻优算法

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基于多种群遗传算法的AGV约束的柔性作业车间调度研究 被引量：1

3

作者 金昕 王雷 《常州工学院学报》 2021年第1期16-21,共6页

以最后总时间最小为目标,建立考虑柔性加工的加工时间和与工序无关的AGV(automated guided vehicle)搬运时间相结合的集成车间调度模型。针对传统遗传算法在求解此类问题有迭代速度慢与难获得最优解的缺点,设计了一种改进的多种群遗传... 以最后总时间最小为目标,建立考虑柔性加工的加工时间和与工序无关的AGV(automated guided vehicle)搬运时间相结合的集成车间调度模型。针对传统遗传算法在求解此类问题有迭代速度慢与难获得最优解的缺点,设计了一种改进的多种群遗传算法。利用移民算子协同各种群进化,设置一个精华种群保存所有种群中最优秀个体的方法来解决这一问题。最后,通过对案例的仿真实验,与传统遗传算法对比,可以更快地得到更好的优化调度结果。 展开更多

关键词 多种群算法 AGV 作业车间调度 移民算子 精华种群

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基于遗传算法的船舶避碰决策辅助 被引量：18

4

作者 倪生科 刘正江 +1 位作者 蔡垚 王欣 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第1期12-15,共4页

针对海上船舶避碰问题,提出一种基于多种群遗传算法(Genetic Algorithm,GA)自动生成最优避碰路径的船舶避碰辅助决策方法.该算法采用多种群协同进化的方式,通过建立移民算子和人工选择算子保持种群之间的联系.这种改进的GA不仅能解决标... 针对海上船舶避碰问题,提出一种基于多种群遗传算法(Genetic Algorithm,GA)自动生成最优避碰路径的船舶避碰辅助决策方法.该算法采用多种群协同进化的方式,通过建立移民算子和人工选择算子保持种群之间的联系.这种改进的GA不仅能解决标准GA中遗传算子参数设定的问题,而且能提高算法的有效性和效率.利用船舶避碰方面的知识和启发式方法生成初始路径,使其决策方向符合避碰规则的要求,并对种群中的个体进行适应度评价与优化.以精英种群中最优个体的最少保持代数作为算法终止条件,这种判据充分利用GA在进化过程中的知识积累,比最大遗传代数判据更为合理.仿真结果证明了多种群GA在辅助船舶避碰决策方面的可行性和优越性. 展开更多

关键词 多种群遗传算法(GA) 启发式方法 移民算子 人工选择算子

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改进人工免疫算法的多机协同空战目标分配方法 被引量：15

5

作者 高阳阳 陈双艳 +2 位作者 余敏建 海静 房瑞跃 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期354-360,共7页

针对多机协同空战目标分配问题,在我方综合优势函数建模的基础上,提出了一种改进人工免疫算法。首先采用随机生成法和人工构造法创建2个初始种群,保证了初始种群的多样性;然后采用2种不同的选择、交叉、变异操作进行进化;接着采用设计... 针对多机协同空战目标分配问题,在我方综合优势函数建模的基础上,提出了一种改进人工免疫算法。首先采用随机生成法和人工构造法创建2个初始种群,保证了初始种群的多样性;然后采用2种不同的选择、交叉、变异操作进行进化;接着采用设计的新移民算子进行种群间信息交换,进一步增加种群多样性,提高搜索效率。最后设计实验将改进人工免疫算法与3种类型的人工免疫算法进行了对比。仿真结果表明:改进人工免疫算法能够有效改善早熟收敛问题,提高搜索效率,获得最优分配方案,适用于多机协同空战目标分配问题,满足实际作战需求。 展开更多

关键词 多机协同 目标分配 改进人工免疫算法 移民算子 分配方案

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基于PCA和MPGA优化神经网络的整流器故障诊断 被引量：9

6

作者 龙杰 张彼德 +3 位作者 张强 李明昆 赵丹 吴治均 《电测与仪表》 北大核心 2015年第21期86-90,96,共6页

针对电力电子整流电路故障识别方法中的信号提取与模式识别两个核心问题,提出一种基于主元分析(PCA)和改进多种群遗传算法(MPGA)优化BP神经网络的三相整流装置电路故障识别方法。首先采用主元分析提取故障信号中对应的故障特征向量,然... 针对电力电子整流电路故障识别方法中的信号提取与模式识别两个核心问题,提出一种基于主元分析(PCA)和改进多种群遗传算法(MPGA)优化BP神经网络的三相整流装置电路故障识别方法。首先采用主元分析提取故障信号中对应的故障特征向量,然后利用移民算子与迁徙算子结合的MPGA优化BP神经网络分类器进行故障类型的识别。仿真结果表明,该方法对三相桥式整流装置进行故障诊断能准确识别与定位各故障类型,而且具有鲁棒性更好,诊断正确率更高的特点。 展开更多

关键词 主元分析 多种群遗传算法 移民算子 迁徙算子 故障诊断 三相整流装置

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应用改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法 被引量：6

7

作者 张曼利 章文毅 +1 位作者 马广彬 樊慧晶 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2020年第4期40-45,共6页

针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建... 针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建立模型;利用改进的多种群遗传算法对模型进行求解,采用移民算子种群在多种群之间关联及更新种群,保留每代进化中的最优成像方案。利用多星对区域目标成像验证了所提出的方法,结果表明:此方法能够较好地用于模型的建立及求解,有效地规划出目标函数较优的成像方案。 展开更多

关键词 多星成像目标规划 多种群遗传算法 移民算子

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基于改进遗传算法的无线传感网覆盖优化 被引量：4

8

作者 胡国龙 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 曹传玲 牛洪梅 《计算机测量与控制》 2016年第3期168-169,173,共3页

为提高混合无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,将改进的遗传算法应用到WSNs覆盖优化中,通过合理调整移动节点的位置来提高网络覆盖率;针对传统群体智能算法易"早熟",最大迭代次数需试探设定等缺陷,提出了基于多个种群并行优化的... 为提高混合无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,将改进的遗传算法应用到WSNs覆盖优化中,通过合理调整移动节点的位置来提高网络覆盖率;针对传统群体智能算法易"早熟",最大迭代次数需试探设定等缺陷,提出了基于多个种群并行优化的改进遗传算法;多个种群之间并不独立,而是通过移民算子相互联系;分别利用人工选择算子与精华种群选择并记录各个种群每一代最优染色体;并利用精华种群中保存的最优染色体设计出新的进化终止条件;仿真结果表明,改进的遗传算法不仅无需设定最大迭代次数而且收敛速度快,更兼有效地提高了WSNs的覆盖率。 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖 遗传算法 移民算子 人工选择算子

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基于移民算子遗传BP神经网络的模拟电路故障诊断 被引量：1

9

作者 金瑜 陈光 边海龙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第1期20-24,共5页

针对传统BP神经网络实现模拟电路故障诊断时存在的缺陷容易收敛于局部最优值且训练时间过长等,提出了利用遗传算法(GA)优化的BP神经网络来对模拟电路进行故障诊断的方法。实验结果证明,优化后的BP网络可有效地避免收敛于局部最优值,大... 针对传统BP神经网络实现模拟电路故障诊断时存在的缺陷容易收敛于局部最优值且训练时间过长等,提出了利用遗传算法(GA)优化的BP神经网络来对模拟电路进行故障诊断的方法。实验结果证明,优化后的BP网络可有效地避免收敛于局部最优值,大大地缩短了训练时间。同时为了提高遗传优化的收敛速度和精度,避免"早熟"现象,本文提出了一种引入移民算子的遗传算法,仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 模拟电路 故障诊断 遗传算法 BP神经网络 移民算子

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基于多种群遗传与思维进化的混合算法 被引量：2

10

作者 倪水平 戚海涛 李慧芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期62-70,共9页

多种群遗传算法(MPGA)搜寻最优解的能力受初始种群分布的影响,在解决复杂函数优化问题时存在早熟收敛风险,而思维进化算法(MEA)存在局部搜索精度低和全局收敛速度慢的问题。针对两者的不足,提出一种MPGA和MEA混合的优化算法MPGA-MEA。... 多种群遗传算法(MPGA)搜寻最优解的能力受初始种群分布的影响,在解决复杂函数优化问题时存在早熟收敛风险,而思维进化算法(MEA)存在局部搜索精度低和全局收敛速度慢的问题。针对两者的不足,提出一种MPGA和MEA混合的优化算法MPGA-MEA。为参与MEA趋同操作的各子群体设置不同的控制参数,独立进行遗传搜索,同时利用移民算子增强子群体的互动,实现协同进化,直至子群体成熟。在此基础上,释放劣质子群体,并选择全局公告板中记录的优质个体执行交叉和变异操作,产生中心个体,对应生成的临时子群体参与新一轮的迭代寻优。基于不同测试函数的仿真结果表明,该混合算法相较于MPGA和MEA,MPGA-MEA对高维多峰函数的寻优能力得到明显提升。 展开更多

关键词 多种群遗传算法 思维进化算法 选择操作 交叉操作 变异操作 移民算子 人工选择算子

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基于移民算子遗传算法的配电变压器优化设计 被引量：2

11

作者 付志勇 李春明 《内蒙古工业大学学报（自然科学版）》 2010年第2期125-129,共5页

本文将改进的遗传算法用于求解配电变压器优化设计问题,该方法是将移民算子引入到传统的遗传算法中,克服传统遗传算法在求解工程优化问题时出现的"早熟"现象、收敛效率低等问题.以型号为S9-315/10型配电变压器为例,采用改进... 本文将改进的遗传算法用于求解配电变压器优化设计问题,该方法是将移民算子引入到传统的遗传算法中,克服传统遗传算法在求解工程优化问题时出现的"早熟"现象、收敛效率低等问题.以型号为S9-315/10型配电变压器为例,采用改进的遗传算法对配电变压器进行优化设计,优化结果表明,采用改进的遗传算法能够取得令人满意的结果. 展开更多

关键词 配电变压器 优化设计 遗传算法 移民算子

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粗糙集和MPGA在变压器故障诊断中的应用

12

作者 黄伟 赵寅邦 《自动化仪表》 CAS 2016年第4期27-30,共4页

标准遗传算法(SGA)经常早熟并且收敛慢,在用于粗糙集属性约简时,往往只能得到部分最小条件属性组合,并且很难收敛。针对传统遗传算法的这些缺陷,采用多种群遗传算法(MPGA),用移民算子、局部竞争法来保持种群的多样性,以防止其陷入局部... 标准遗传算法(SGA)经常早熟并且收敛慢,在用于粗糙集属性约简时,往往只能得到部分最小条件属性组合,并且很难收敛。针对传统遗传算法的这些缺陷,采用多种群遗传算法(MPGA),用移民算子、局部竞争法来保持种群的多样性,以防止其陷入局部最优。将多种群遗传算法用于粗糙集属性约简,可得到所有的最小条件属性组合,并且收敛速度快。实例应用验证了该算法的有效性,可用于变压器的故障诊断。 展开更多

关键词 人工智能算法 标准遗传算法 故障诊断 变压器 粗糙集 多种群 移民算子 神经网络

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多种群免疫协同进化算法在物流配送中心选址中的研究

13

作者 吕红 朱作付 《电脑与信息技术》 2015年第3期8-11,共4页

为提高免疫算法在物流配送中心选址问题的效率,文章引入了多种群协同进化的框架模型,在此模型上提出了一种多种群免疫协同进化算法(Multiple Population Immune Co-evolution Algorithm,MPICA)。MPICA通过对若干个抗体子群进行多样性评... 为提高免疫算法在物流配送中心选址问题的效率,文章引入了多种群协同进化的框架模型,在此模型上提出了一种多种群免疫协同进化算法(Multiple Population Immune Co-evolution Algorithm,MPICA)。MPICA通过对若干个抗体子群进行多样性评价,获得各自的记忆库和父代种群;记忆库之间通过移民算子进行联系,增大优秀抗体亲和度成熟的概率;各父代种群通过期望繁殖率进行选择、动态交叉和变异来提高抗体分布的多样性。针对物流配送中心选址实验数据表明,MPICA具有可靠地收敛性和全局寻优能力,能够高效的进行物流配送中心的选址。 展开更多

关键词 多种群 免疫算法 移民算子 物流配送中心

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多目标优化设计在杀螺剂配方研究中的应用

14

作者 刘刚 刘先锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第31期219-221,224,共4页

针对某生物杀螺剂制作中多目标约束问题,提出了一种应用Pareto遗传算法来解决问题的优化方法。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用排列选择方法将带约束的多目标问题转换为无约束优化问题;并根据计算中的收敛情况引入了适当的移民算... 针对某生物杀螺剂制作中多目标约束问题,提出了一种应用Pareto遗传算法来解决问题的优化方法。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用排列选择方法将带约束的多目标问题转换为无约束优化问题;并根据计算中的收敛情况引入了适当的移民算子,改善了遗传算法的进化性能,得到了Pareto最优解集,成功地解决了该生物杀螺剂的最优配方问题。 展开更多

关键词 多目标优化 PARETO最优解 移民算子 遗传算法

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基于混沌云遗传算法的配电网无功优化研究 被引量：1

15

作者 张佩炯 苏宏升 景利学 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第2期505-508,共4页

针对传统遗传算法在配电网无功优化中收敛速度慢和搜索精度不高,且易出现早熟现象问题,提出了一种混沌云遗传算法(CCGA);该算法在云遗传选择、交叉、变异执行完一次后的基础上引入混沌思想,结合混沌运动的遍历性、随机性和规律性的特点... 针对传统遗传算法在配电网无功优化中收敛速度慢和搜索精度不高,且易出现早熟现象问题,提出了一种混沌云遗传算法(CCGA);该算法在云遗传选择、交叉、变异执行完一次后的基础上引入混沌思想,结合混沌运动的遍历性、随机性和规律性的特点,通过混沌移民操作增加了控制变量取值的多样性,从而克服传统GA中优化解落入局部最优和搜索精度不高的缺陷;将该算法分别应用到IEEE30节点配电网和甘肃玉门电网进行算例仿真验证,并与其它算法相比较;结果表明,该方法收敛速度快,效率高,搜索精度高,验证了算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 云遗传 云模型 混沌移民算子 无功优化 配电网

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