自适应复合转换函数的二进制电鳗觅食优化算法

1

作者 李牧元 刘建华 +1 位作者 力尚龙 吴炳南 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期107-119,共13页

电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题... 电鳗觅食优化算法是近年提出的元启发式优化算法,用于求解连续优化问题,并且应用在各种工程问题中。然而现实中许多优化问题是离散的,这就需要提出算法的二进制版本。研究者通常使用转换函数将连续解转换为离散解,用于求解离散优化问题,但传统的S型转换函数易于发散难以收敛,而V型转换函数易于陷入局部最优难以跳出。针对上述问题,设计出一种自适应的V型转换函数,并利用电鳗能量因子将S型与自适应V型转换函数融合,提出一种自适应复合型转换函数用于电鳗算法的二值化。此外由于电鳗算法在休息和狩猎阶段缺乏局部多样性,及其在交互和迁徙阶段存在过早收敛,进一步对电鳗优化算法进行了改进。算法在交互阶段增加权重控制因子,发挥S型转换函数的发散特性,增强全局搜索能力;在迁徙阶段施加鞭策因子,约束电鳗的行为,避免过早收敛陷入局部最优;在休息、狩猎阶段增加随机因子提高局部多样性。通过35个背包问题数据实例上的收敛、均值及消融等实验,其结果证明了提出的二进制电鳗觅食优化算法的有效性。 展开更多

关键词 二进制电鳗觅食优化算法 转换函数 复合型转换函数 背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

多维背包问题的新型人类学习优化算法 被引量：3

2

作者 张翼鹏 刘勇 马良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3689-3700,共12页

针对目前算法求解多维背包时精度低、稳定性差、特别是无法有效求解超大规模算例等问题,提出一种新型人类学习优化算法。首先,基于认知心理学中的记忆理论,在基本人类学习算法中采用哈希函数表示人类在学习过程中的记忆行为,避免重复搜... 针对目前算法求解多维背包时精度低、稳定性差、特别是无法有效求解超大规模算例等问题,提出一种新型人类学习优化算法。首先,基于认知心理学中的记忆理论,在基本人类学习算法中采用哈希函数表示人类在学习过程中的记忆行为,避免重复搜索,提高算法搜索群体多样性;其次,采用认知心理学中的对比认知理论对学习算子选择策略进行自适应调整;最后,采用变邻域搜索操作提升算法局部搜索能力。采用小规模、中等规模、大规模、超大规模共76个多维背包问题的标准测试数据集进行数值实验,并将新算法和二进制粒子群算法、遗传算法、人类学习算法以及融合学习心理学的人类学习算法进行比较。结果表明新算法能够有效求解四种规模算例。与其他算法相比,新算法具有更高的寻优精度和更好的稳定性。此外,对提出的三种优化策略进行分析,测试其对提高算法搜索性能的有效性。 展开更多

关键词 人类学习优化算法 认知心理学 哈希函数 学习算子选择策略 多维背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

采用改进粒子群算法的微电网短期调控模型 被引量：6

3

作者 张碧玲 胡凌霄 +2 位作者 刘勇 毛京丽 周安石 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1717-1723,共7页

现有的大部分微电网调控模型以预测发电功率作为调控目标,且在进行成本核算时没有考虑电池的状态变化带来的影响,致使调控周期长、调控策略经济性差且易受功率预测误差影响。针对上述问题,基于对风力发电、光伏发电和储能设备的成本分析... 现有的大部分微电网调控模型以预测发电功率作为调控目标,且在进行成本核算时没有考虑电池的状态变化带来的影响,致使调控周期长、调控策略经济性差且易受功率预测误差影响。针对上述问题,基于对风力发电、光伏发电和储能设备的成本分析,提出了一种以机组的启停为策略、以成本最小为目标的微电网短期调控模型。为寻求最优的调控策略,在保留传统粒子群速度更新方法的基础上,修改了位置更新方法并引入惩罚函数,提出一种改进的离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization-Ⅱ,DPSO-Ⅱ)。仿真和实际算例结果表明,所提模型能够达到预期的调控目标,且具有较好的经济性和鲁棒性;所提DPSO-Ⅱ算法的寻优性能较传统基于遗传算法和离散粒子群算法有较大提高,因而具有潜在的应用价值。 展开更多

关键词 微电网 调控模型 背包问题 离散粒子群算法罚函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

求解0-1背包问题的改进排挤遗传算法 被引量：8

4

作者 刘文涛 胡家宝 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第6期2150-2153,2158,共5页

提出了两种用于求解0-1背包问题的改进排挤遗传算法PFCGA和GCGA,PFCGA使用惩罚函数和排挤操作使算法能够比较稳定地求得最优解,GCGA把排挤遗传和贪婪算法相结合,对种群中非法染色体表示的不可行解进行修复使其变为可行解,对非优可行解... 提出了两种用于求解0-1背包问题的改进排挤遗传算法PFCGA和GCGA,PFCGA使用惩罚函数和排挤操作使算法能够比较稳定地求得最优解,GCGA把排挤遗传和贪婪算法相结合,对种群中非法染色体表示的不可行解进行修复使其变为可行解,对非优可行解进行修正使其尽量靠近最优解,GCGA在保证求解精度的前提下加快求解速度。通过仿真实验和比较分析结果表明,PFCGA和GCGA能够获得很高的求解精度和正确率,是求解0-1背包问题的有效算法。 展开更多

关键词 遗传算法 排挤 0-1背包问题 惩罚函数 贪婪算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

背包函数控制的钟控序列 被引量：1

5

作者 李献刚 王增法 肖国镇 《电子科学学刊》 CSCD 1990年第3期305-310,共6页

本文给出了两种基于背包函数控制的钟控序列的实现方法,并证明了在一般条件下,它们的极小多项式均为h(x^q),复杂度为qn,周期为q(2~n-1),其中h(x)为GF(2)上某—n级本原不可约多项式,q为某一二元序列的周期。

关键词 背包函数 钟控序列 通信 电信数字

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用 被引量：2

6

作者 朱筱蓉 张兴华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1187-1190,共4页

提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典... 提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典型背包问题实例对其进行测试,结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时,综合性能优于传统遗传算法。 展开更多

关键词 量子遗传算法 背包问题 修复函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于量子进化算法的概率进化算法 被引量：3

7

作者 申抒含 金炜东 陈维荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第33期64-67,共4页

针对量子进化算法(QEA)求解二进制编码问题比较有效,而求解多进制编码问题则比较困难,提出一种概率进化算法(PEA)。该算法汲取了量子复合位、叠加态等思想,采用由观测概率构成的概率复合位进行编码,观测和更新操作直接针对观测概率进行... 针对量子进化算法(QEA)求解二进制编码问题比较有效,而求解多进制编码问题则比较困难,提出一种概率进化算法(PEA)。该算法汲取了量子复合位、叠加态等思想,采用由观测概率构成的概率复合位进行编码,观测和更新操作直接针对观测概率进行。PEA保持了QEA的性能,运算速度远优于QEA,并可以采用任意进制编码。函数优化和背包问题实验验证了PEA的有效性。 展开更多

关键词 量子进化算法概率进化算法 函数优化 背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

随机扩散算法求解二次背包问题 被引量：3

8

作者 刘勇 马良 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1140-1144,共5页

针对二次背包问题,提出一种新的基于群体智能的随机扩散算法.算法采用一对一的通信机制;利用部分函数估计评价候选解;利用量子机制构造个体;采用1-OPT和异或操作提高搜索性能.通过数值实验并与微粒群算法、蚁群算法作比较,结果表明算法... 针对二次背包问题,提出一种新的基于群体智能的随机扩散算法.算法采用一对一的通信机制;利用部分函数估计评价候选解;利用量子机制构造个体;采用1-OPT和异或操作提高搜索性能.通过数值实验并与微粒群算法、蚁群算法作比较,结果表明算法具有较好的优化性能. 展开更多

关键词 一对一通信 部分函数估计 二次背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于离散微粒群算法求解背包问题研究 被引量：29

9

作者 刘建芹 贺毅朝 顾茜茜 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第13期3189-3191,3204,共4页

微粒群算法(PSO)是一种新的演化算法,主要用于求解数值优化问题。基于离散微粒群算法(DPSO)分别与处理约束问题的罚函数法和贪心变换方法相结合,提出了求解背包问题的两个算法:基于罚函数策略的离散微粒群算法(PFDPSO)和基于贪心变换策... 微粒群算法(PSO)是一种新的演化算法,主要用于求解数值优化问题。基于离散微粒群算法(DPSO)分别与处理约束问题的罚函数法和贪心变换方法相结合,提出了求解背包问题的两个算法:基于罚函数策略的离散微粒群算法(PFDPSO)和基于贪心变换策略的离散微粒群算法(GDPSO)。通过将这两个算法与文献[7]中的混合微粒群算法(Hybrid_PSO)进行数值计算比较发现:对于求解大规模的背包问题,GDPSO非常优秀,其求解能力优于Hybrid_PSO和PFDPSO,是求解背包问题的一种非常有效的方法。 展开更多

关键词 微粒群算法 背包问题 贪心变换法 罚函数法 遗传算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

0/1背包问题竞争决策算法 被引量：12

10

作者 宁爱兵 马良 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期14-16,38,共4页

竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上,利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。在考虑0/1背包问题特点的基础上给出了用竞争决策算法求解0/1背包问题的算法,经... 竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上,利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。在考虑0/1背包问题特点的基础上给出了用竞争决策算法求解0/1背包问题的算法,经过大量数据测试和验证,获得了较好的结果。 展开更多

关键词 竞争决策算法 0/1背包问题 竞争力函数 决策函数 资源交换规则 竞争决策均衡

在线阅读 下载PDF 职称材料

求解0-1背包问题的混沌遗传算法 被引量：11

11

作者 田建立 晁学鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2838-2839,2879,共3页

提出一种改进的混沌遗传算法来求解0-1背包问题。通过利用幂函数载波技术增强混沌搜索的遍历性,把混沌搜索得到的最优解直接作为新群体嵌入遗传算法来改善遗传算法的早熟问题,从而使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解... 提出一种改进的混沌遗传算法来求解0-1背包问题。通过利用幂函数载波技术增强混沌搜索的遍历性,把混沌搜索得到的最优解直接作为新群体嵌入遗传算法来改善遗传算法的早熟问题,从而使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性和适用性。 展开更多

关键词 混沌遗传算法 幂函数载波技术 背包问题 优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

多信息结合离散粒子群算法及其应用 被引量：1

12

作者 任小波 陈舒骅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期54-55,74,共3页

为提高粒子群算法的搜索性能,提出了一种改进的离散粒子群算法:多信息结合离散粒子群算法。该算法在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,重新定义了粒子的速度位置更新公式,并且引入双曲正切函数对粒子群进行初始化。通过求解... 为提高粒子群算法的搜索性能,提出了一种改进的离散粒子群算法:多信息结合离散粒子群算法。该算法在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,重新定义了粒子的速度位置更新公式,并且引入双曲正切函数对粒子群进行初始化。通过求解背包问题对算法进行验证,实验结果表明所提算法性能较优。 展开更多

关键词 离散粒子群算法 信息素机制 双曲正切函数 背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

用带有死亡罚函数的粒子群优化算法求解0/1背包问题 被引量：1

13

作者 刘华蓥 齐名军 林玉娥 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2006年第5期87-89,共3页

将带有死亡罚函数的二进制粒子群优化算法应用于0/1背包问题.确定了该算法中粒子的运动方程,采用死亡罚函数法处理了约束条件,给出了该算法求解0/1背包问题的实现步骤,并对实验数据进行了测试.测试结果表明:采用该算法求解0/1背包问题... 将带有死亡罚函数的二进制粒子群优化算法应用于0/1背包问题.确定了该算法中粒子的运动方程,采用死亡罚函数法处理了约束条件,给出了该算法求解0/1背包问题的实现步骤,并对实验数据进行了测试.测试结果表明:采用该算法求解0/1背包问题所得的最优解明显优于贪婪算法和遗传算法,且有较快的收敛速度. 展开更多

关键词 二进制粒子群优化算法 0/1背包问题 死亡罚函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合远离最差策略的自适应量子进化算法 被引量：1

14

作者 常新功 刘文娟 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第11期1373-1380,共8页

针对传统的量子进化算法只使用当前最优个体作为指导,存在进化能力不足,易陷入局部极值的问题,提出了一种结合远离最差策略的自适应量子进化算法KSQEA,使个体在进化过程中不仅向最优个体靠近,而且还远离最差个体,这样在最优个体优势不... 针对传统的量子进化算法只使用当前最优个体作为指导,存在进化能力不足,易陷入局部极值的问题,提出了一种结合远离最差策略的自适应量子进化算法KSQEA,使个体在进化过程中不仅向最优个体靠近,而且还远离最差个体,这样在最优个体优势不明显时仍有可能获得进化动力。旋转角更新则采用一种新的自适应波浪式衰减方式,以更好地平衡探查和利用。在函数优化和背包问题上的实验结果表明,以上措施有效地增强了算法的搜索能力,提高了解的质量。 展开更多

关键词 进化算法 量子进化算法 自适应 函数优化 背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

用遗传算法实现罚函数法解多选择背包问题 被引量：15

15

作者 鲍江宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第17期4518-4520,4524,共4页

多选择背包问题最为复杂,传统的整数规划算法难以适用。另僻蹊径,采用数学上的罚函数法来求解。对罚函数法进行改进,使得能对多选择背包问题的数学模型进行求解。重点研究了如何把3种约束条件转化成目标函数的惩罚项。再从遗传算法的角... 多选择背包问题最为复杂,传统的整数规划算法难以适用。另僻蹊径,采用数学上的罚函数法来求解。对罚函数法进行改进,使得能对多选择背包问题的数学模型进行求解。重点研究了如何把3种约束条件转化成目标函数的惩罚项。再从遗传算法的角度,来研究如何实现这种新的罚函数法。最终使用VisualC++6编程实现,并与前人的算法进行比较,取得了较好的效果。 展开更多

关键词 多选择背包问题 遗传算法 罚函数法 基因表示 精英策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

二进制混合蛙跳算法求解0-1背包问题 被引量：10

16

作者 赵洋 单娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第35期39-41,44,共4页

为利用混合蛙跳算法(SFLA)求解具有二进制编码特点的组合优化问题,基于双重编码机制,提出了一种二进制混合蛙跳算法(记为BSFLA)。基于罚函数法和贪心变换策略,探讨了利用BSFLA求解背包问题(KP)的可行性与有效性。计算结果表明BSFLA与贪... 为利用混合蛙跳算法(SFLA)求解具有二进制编码特点的组合优化问题,基于双重编码机制,提出了一种二进制混合蛙跳算法(记为BSFLA)。基于罚函数法和贪心变换策略,探讨了利用BSFLA求解背包问题(KP)的可行性与有效性。计算结果表明BSFLA与贪心策略相结合是求解KP问题的一种有效的新方法。 展开更多

关键词 混合蛙跳算法 背包问题 双重编码机制 罚函数法 贪心策略

在线阅读 下载PDF 职称材料

求解复杂背包问题的一种贪婪算法 被引量：2

17

作者 贾欣鑫 罗亮 +1 位作者 郭丽峰 何尚录 《重庆工学院学报（自然科学版）》 2008年第9期71-74,共4页

给出了求解背包问题的一种贪婪算法,引用了模函数对算法进行了讨论,从理论上证明了这一算法的性能保证,最后用此算法求解了一个背包问题.

关键词 组合优化 模集函数 贪婪算法 背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

奇数元平衡对称布尔函数的计数

18

作者 王建平 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期520-522,共3页

目的对奇数元平衡布尔函数的奇数进行研究。方法利用组合数学理论。结果给出奇数n(n+3为完全平方数)元平衡对称布尔函数的计数下界。结论得到n为奇数时此类背包问题的非平凡解的充要条件,可以用来研究其他的布尔函数的计数。

关键词 布尔函数 对称函数 背包问题 组合数学

在线阅读 下载PDF 职称材料

协同智能的蝙蝠差分混合算法 被引量：3

19

作者 赵志刚 曾敏 +2 位作者 莫海淼 李智梅 温泰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期402-410,共9页

为解决差分进化算法后期收敛易陷入局部最优和早熟收敛的问题,提出一种群体智能优化算法,即协同智能的蝙蝠差分混合算法。利用蝙蝠个体脉冲回声定位的特点,与差分种群相互协作,在当前最优解gbest附近进行一次详细搜索,有效增加种群的多... 为解决差分进化算法后期收敛易陷入局部最优和早熟收敛的问题,提出一种群体智能优化算法,即协同智能的蝙蝠差分混合算法。利用蝙蝠个体脉冲回声定位的特点,与差分种群相互协作,在当前最优解gbest附近进行一次详细搜索,有效增加种群的多样性,跳出局部最优。通过蝙蝠种群和差分种群两个种群的相互协作,较好平衡全局搜索和局部开发之间的能力。为验证算法有效性,选用9个常用的基准测试函数和5个0-1背包问题,与标准粒子群算法、带高斯扰动的粒子群算法、蝙蝠算法、差分算法、烟花算法相对比,仿真实验表明,所提算法总体性能优于其它5种算法。 展开更多

关键词 差分算法 蝙蝠算法 蝙蝠差分混合算法 协同智能 函数优化 0-1背包问题

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于最小熵产生选择策略的遗传算法研究 被引量：2

20

作者 高晶 李元香 +1 位作者 纪道敏 项正龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期238-244,304,共8页

针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)容易陷入局部最优的问题,借鉴热力学非平衡定态下的最小熵增原理,提出一种基于最小熵增原理的热力学选择策略,使个体的选择不再完全依赖于适应值。通过最小熵产生选择策略使种群在保证收敛速度的同... 针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)容易陷入局部最优的问题,借鉴热力学非平衡定态下的最小熵增原理,提出一种基于最小熵增原理的热力学选择策略,使个体的选择不再完全依赖于适应值。通过最小熵产生选择策略使种群在保证收敛速度的同时保持多样性,有效避免了种群陷入局部最优。通过定义个体密度来度量种群多样性,利用精英策略驱动种群熵产生快速下降;当种群多样性过低时,使用基于最小熵产生的选择策略产生新种群以保证种群多样性。在0/1背包问题和数值测试问题上的实验结果均表明,该策略能很好地保证解集分布的均匀性,防止种群陷入局部最优。同时,该策略也可应用于目前较新改进的遗传算法中,对算法效率也有一定的改进,具有很好地普适性。 展开更多

关键词 遗传算法 最小熵增原理 熵产生 背包问题 函数优化

在线阅读 下载PDF 职称材料