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1.
针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效. 相似文献
2.
含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题.针对其存在易陷入局部最优的缺点,提出了改进的差分进化算法.在基本差分进化算法中,融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度.当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值.仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性. 相似文献
3.
提出一种基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法。该算法基于猫群算法的两种行为模式，引进差分演化的思想，根据分组率随机把群体分成两个种群，一个种群执行猫群算法搜寻模式，另一种群执行差分变异模式，算法采用一种信息共享机制，使两个种群在搜索最优解时可以实现协同进化，信息交流。既实现了不同进化模式间的优势互补, 又可以增加种群的多样性。对5个基准函数进行仿真实验并分别与DE和CSO 进行比较，表明混合算法同时具有全局搜索和局部搜索最优解性能，收敛速度快，计算精度高，更适合用于求解高维复杂函数。 相似文献
4.
针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题，提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法（TS IPSO)，通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同，扩大搜索范围，借鉴遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略，加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力，降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该算法较标准PSO算法提高了全局搜索能力和收敛速度，改善了优化性能. 相似文献
5.
针对基本果蝇优化算法求解复杂优化问题时全局搜索能力差,种群多样性偏低等问题,提出一种引入反向搜索机制的果蝇优化算法（RFOA）。该算法通过在搜索趋于停滞时计算果蝇个体和进化方向的夹角,挑选出一批和进化方向相反的果蝇个体并利用这些个体去探索新的最优解,从而跳出局部最优。通过标准测试函数进行仿真测试,实验结果证明,解决部分较为复杂的优化问题时,RFOA相比其他改进算法可以更有效地避免早熟收敛,加快收敛速度,提高收敛精度。 相似文献
6.
针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了基于平均值的混合蛙跳算法.该算法将基本蛙跳算法中子群的平均值,通过2种不同的更新策略分别引用到混合蛙跳算法的局部搜索中,对算法的更新策略进行了适当改进,以期提高混合蛙跳算法的局部搜索能力.结果表明:更新策略1将子群的平均值与局部更新策略相结合,使算法在搜索过程中加快搜索速度,提高了局部搜索能力;更新策略2则通过采用自适应概率随机将子群的平均值取代子群部分最优个体进行策略更新,使算法在局部搜索时提高了寻优能力,有效的避免算法陷入局部最优.通过对5个测试函数进行优化,并同基本混合蛙跳算法和文献中改进的算法进行比较,结果表明:该算法可以有效的避免局部搜索过早收敛,具有较好的优化性能. 相似文献
7.
针对预防性维修问题,提出了一种基于小生境进化策略的改进差分进化算法.该算法采用DE/best/2/bin变异方式,变异个体由当前种群中的最优个体作引导,同时引入小生境进化策略,使算法具有局部搜索能力强和精度高的特点,也增强了算法的全局搜索能力,避免早熟现象的发生.将该算法应用于求解有限时间区间的预防性维修问题,仿真试验结果表明,该算法可行有效,其结果能对生产实践起到一定指导作用. 相似文献
8.
针对森林冠层图像结构复杂,受光照不均匀,导致分割精度较差等问题,提出一种基于差分进化鲸鱼优化算法的冠层图像分割方法。首先选取多阈值Kapur熵作为适应度函数,应用鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）对阈值的搜索过程进行优化,代替传统遍历搜索机制,加强阈值搜索能力与效率。其次引入差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）进行混合,采用以种群平均适应度为评价指标的混合策略平衡2种算法,增强算法的局部搜索能力,实现更好地平衡探索与开发。最后通过对森林冠层图像进行阈值分割研究,在适应度值、PSNR、SSIM与计算时间上进行对比分析。结果表明,本算法可以获得更精确的分割阈值和更高的分割精度。 相似文献
9.
提出一种新的全局集成优化算法(Powell-DE算法)．该算法在差分进化算法中引入具有强局部搜索能力的Powell算法，克服了DE算法收敛慢且易陷入局部最优等缺陷，几个典型测试函数的仿真实验和比较，验证了新算法的有效性，体现了新算法的优越性；然后，Powell-DE算法被用于基于LSSVM模型的蒸发过程出料溶液NK的浓度的软测量中，并与其它2种方法的比较，现场工业数据验证表明新模型体现出了更好的跟踪性能且精确度高，能够完全应用于出料溶液NK的浓度的在线预测. 相似文献
10.
针对量子粒子群算法存在的问题,设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法.在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上,对粒子群进行筛选,加快粒子群的收敛速度,并采用两种群并行搜索,防止同时陷入局部极值.通过多个函数的测试,该算法在收敛速度及寻找全局最优方面,都表现出较好的效果. 相似文献
11.
针对基本的极值动力学优化算法容易陷入局部最优解、数值寻优能力较差甚至不能寻优等缺点,提出一种带柯西变异的基于种群的极值动力学优化算法。改进后的算法不仅具有局部搜索能力还具有全局搜索能力,同时提高了收敛速度和精确度。 相似文献
12.
针对可用输电能力问题的复杂性,非线性及控制变量的多样性,使用一种改进的粒子群优化算法求解,建立了基于最优潮流的可用输电能力的求解模型.建立了自适应惯性权重策略,使用动态压缩搜索空间策略对控制变量的约束空间进行动态的调整.IEEE_30节点算例验证了所提算法的有效性和准确性,结果表明:在保留了标准粒子群算法的固有优势的前提下,进一步增强了算法的收敛能力,提高了算法的适应性和收敛速度. 相似文献
13.
刘英华 《河北北方学院学报(自然科学版)》2014,(6):5-8
非线性方程组一直是工程应用和数学应用领域的重要研究方向,该方程组的求解方法是目前各领域的研究热点。传统的人工蜂群算法在运算过程中收敛速度较低,多峰是局部最优解的局限。基于差分进化算法,提出一种基于人工蜂群求解非线性方程组的优化算法。提出的改进算法加入了个体当前随机向量和最优值,促使运算收敛束缚的提升,避免了传统算法的不足,实现运算收敛速度和收敛精度的大幅度提高。 相似文献
14.
《沈阳农业大学学报》2017,(1)
粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization algorithm with guiding strategy,GSAPSO),该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导来克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛的缺点,引入聚焦距离变化率的概念,通过聚焦距离变化率的大小动态调整惯性权重,以提高算法的收敛速度和精度,粒子更新方式和惯性权重的改进极大地提高了搜索到全局最优解的有效性。以IEEE 30节点测试系统为例进行仿真计算,采用GSAPSO算法无功优化计算后最优降损率可达到18.966%,节点最低电压为1.0091p.u.,最优解迭代次数45次,平均迭代次数64.6次,相比标准粒子群算法(PSO)、随机权重粒子群算法(wPSO)和惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)均有很大提升。仿真结果表明:应用GSAPSO算法求得的解质量更高,收敛速度和精度明显高于其他3种算法,说明该算法具有更好的寻优能力和收敛性能。 相似文献
15.
现有符号网络社区检测方法中,局部搜索策略作为符号网络社区检测算法的重要组成部分,可加速算法收敛速度,但符号网络局部搜索策略大多仅利用连边及节点等低阶结构信息,忽略了可挖掘符号网络更深层、更丰富信息的高阶结构.为提升现有符号网络社区检测的局部搜索策略性能,提出了一种基于符号模体的局部搜索策略,设计了一种基于符号模体进行社区迁移的新方法,将传统社区编号在二元组之间的迁移扩展到了三元组,综合利用符号网络低阶和高阶拓扑结构信息来优化节点的结构平衡性,提升算法收敛速度和检测性能.在模型网络和实证网络上的实验表明,设计的局部搜索策略相对于现有算法表现出更高的精度和质量. 相似文献
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针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法. 相似文献
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张平华 《河北北方学院学报(自然科学版)》2019,35(5)
目的解决人工蜂群算法在求解连续优化问题时易陷入局部最优,收敛速度慢,而且算法在最初设计时不适用于离散问题的求解等问题。方法而0-1问题属于典型的二进制离散约束优化的NP-Hard问题,故提出了基于离散优化问题的人工蜂群算法(DABC)。首先,采用二进制编码方法,改进解的编码形式;其次,使用多维邻域搜索策略改进ABC算法的搜索策略,并在雇佣蜂阶段引入高斯变异,保持种群的多样性,加快算法的收敛速度。在侦察蜂阶段引入柯西变异算子,以增强算法的全局搜索能力,避免算法在迭代时陷入局部最优,进一步提高算法的效率和精准度。结果通过实验仿真验证了算法的有效性和高效性,当种群规模增大时,算法的收敛速度加快,从而验证了不同的参数值对算法的影响。结论改进后的算法在求解离散优化问题时确保种群的多样性,提高了算法的收敛速度、整体寻优能力和开发能力。 相似文献
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针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性. 相似文献