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基于协同变异与莱维飞行策略的教与学优化算法及其应用 被引量：4
1
作者 高昊 张庆科 +2 位作者 卜降龙 李俊青 张化祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1355-1364,共10页
针对教与学优化(TLBO)算法在处理优化问题时存在搜索不均衡、易陷入局部最优、综合求解性能弱等缺陷,提出一种基于均衡优化与莱维飞行策略的改进教与学优化算法ELMTLBO。首先设计精英均衡引导策略,通过种群中多个精英个体的均衡引导提... 针对教与学优化(TLBO)算法在处理优化问题时存在搜索不均衡、易陷入局部最优、综合求解性能弱等缺陷,提出一种基于均衡优化与莱维飞行策略的改进教与学优化算法ELMTLBO。首先设计精英均衡引导策略,通过种群中多个精英个体的均衡引导提高算法的全局寻优能力;其次在TLBO算法的学习者阶段后,利用自适应权重策略对莱维飞行产生的步长进行自适应缩量,以提高种群局部寻优能力,增强个体对复杂环境的自适应性;最后设计了变异算子池逃逸策略,通过多个变异算子的协同引导,提升算法的种群多样性。为验证算法改进的有效性,将EMLTLBO算法与侏儒猫鼬优化算法(DMOA)等先进的智能优化算法以及平衡教与学优化(BTLBO)算法、标准TLBO等同类型算法在15个国际测试函数上进行综合收敛性能比较。统计实验结果表明,与先进的智能优化算法和TLBO算法变体相比,ELMTLBO算法能够有效平衡其搜索能力,不但有效求解单峰和多峰问题,而且在复杂多峰问题上仍有显著的寻优能力。在不同策略的共同作用下,ELMTLBO算法的综合优化性能突出,全局收敛性能较为稳定。此外,ELMTLBO算法成功应用于基于隐马尔可夫模型(HMM)的多序列比对(MSA)问题中,优化后得到的高质量对齐序列可用于疾病诊断、基因溯源等,可为生物信息学提供算法支撑。 展开更多
关键词 教与学优化算法 均衡引导 莱维飞行 自适应权重 变异算子池 隐马尔可夫模型 多序列比对
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基于邻域和变异算子组合优化的MOEA/D算法 被引量：6
2
作者 刘璐 郑力明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期232-240,共9页
考虑到在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)中,邻域大小与变异算子类型对算法进化过程中的探索模式有不同的影响,提出优化的MOEA/D算法。4种不同大小的邻域范围和4个特性不同的变异策略两两组合构成候选池,利用负反馈原则,在进化过程中... 考虑到在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)中,邻域大小与变异算子类型对算法进化过程中的探索模式有不同的影响,提出优化的MOEA/D算法。4种不同大小的邻域范围和4个特性不同的变异策略两两组合构成候选池,利用负反馈原则,在进化过程中以较高概率从候选池中选择表现更优的组合。实验结果表明,该算法鲁棒性较强,在保证收敛性的同时具有较好的多样性。 展开更多
关键词 邻域范围 变异算子类型 候选池 基于分解的多目标进化算法 多目标优化
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对IUMDA算法的改进
3
作者 王治东 任庆生 吴永波 《计算机仿真》 CSCD 2006年第2期78-81,共4页
IUMDA算法是进化算法的一种,模拟生物进化过程构造人工系统的模型,是一种全局优化搜索算法。由于仅仅使用选择算子和基因池重组算子,IUMDA算法经常会出现未成熟收敛现象,极大地影响了算法的性能。针对IUMDA算法存在的不足,可以在IUMDA... IUMDA算法是进化算法的一种,模拟生物进化过程构造人工系统的模型,是一种全局优化搜索算法。由于仅仅使用选择算子和基因池重组算子,IUMDA算法经常会出现未成熟收敛现象,极大地影响了算法的性能。针对IUMDA算法存在的不足,可以在IUMDA算法中增加变异操作,加入变异算子来对算法进行改进,以便维持群体的多样性,有效地防止未成熟收敛现象。加入变异操作可以使IUMDA算法在性能、运算规模及收敛速度等方面有很大的提高。通过实验及理论分析可以看出,在IUMDA算法中加入变异算子并选择适当的变异率后,可以有效地防止未成熟收敛现象的出现,有助于提高解的质量,减小运算规模,而且能够增加算法收敛到全局最优解的概率,极大地提高了算法的性能。 展开更多
关键词 算法 变异算子 选择算子 基因池重组算子
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