二进制反向学习烟花算法求解多维背包问题 被引量：21

1

作者 薛俊杰 王瑛 +1 位作者 孟祥飞 肖吉阳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期451-458,共8页

为将烟花算法应用于离散优化领域并有效求解多维背包问题,构建一种二进制反向学习烟花算法。首先,通过定义二进制字符串距离、二进制转置算子将烟花算法的爆炸算子、变异算子离散化,构建二进制烟花算法;其次,设计不完全二进制反向算子... 为将烟花算法应用于离散优化领域并有效求解多维背包问题,构建一种二进制反向学习烟花算法。首先,通过定义二进制字符串距离、二进制转置算子将烟花算法的爆炸算子、变异算子离散化,构建二进制烟花算法;其次,设计不完全二进制反向算子并证明其收敛性,构建二进制反向学习烟花算法;最后,对10个多维背包问题典型算例进行仿真分析并与多种智能优化算法进行对比分析。仿真实验结果表明,二进制反向学习烟花算法在求解多维背包问题时具有良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 多维背包问题 烟花算法 二进制反向点 收敛性分析

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应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法 被引量：20

2

作者 谢承旺 许雷 +2 位作者 赵怀瑞 夏学文 魏波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1180-1188,共9页

现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization A... 现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法(Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL).该算法利用精英反向学习策略加强算法的全局搜索能力,利用烟花爆炸方法增强算法的局部搜索能力并提高求解的精度.这两种搜索机制相互协同以更好地平衡算法的全局勘探和局部开采的能力.MOFAEOL算法与另外5种代表性多目标优化算法一同在由ZDT系列和DTLZ系列组成的测试集上进行性能比较.实验表明,MOFAEOL算法在收敛性、多样性和稳定性方面均优于或部分优于其他对比算法. 展开更多

关键词 烟花爆炸优化 精英反向学习 多目标优化算法

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一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法 被引量：4

3

作者 王立平 谢承旺 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期103-107,共5页

针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带... 针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法。将新算法与另4种代表性群智能优化算法一同在12个经典测试函数上进行对比实验,结果表明新算法具有显著的性能优势。 展开更多

关键词 反向学习 自适应爆炸半径 烟花爆炸算法

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基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法 被引量：6

4

作者 韩江 闵杰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期433-437,共5页

针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础... 针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础上,引入EOBL机制扩大全局搜索,即在进行爆炸操作时,对当前最佳个体执行反向学习,生成其搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。函数优化结果表明,与其他算法相比,EOBL-FEIGA收敛速度更快,搜索精度更高,有效地解决了免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)存在的局部搜索能力弱、易早熟收敛的问题,克服了FEIGA算法易陷入局部最优解的不足。路径规划结果表明,在不同的复杂环境下,EOBL-FEIGA能实现机器人的最优路径搜索和避障,有较强的搜索能力和鲁棒性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 精英反向学习(EOBL) 烟花爆炸算法 免疫遗传算法(IGA)

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基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法 被引量：6

5

作者 李席广 韩守飞 +1 位作者 刘晓静 拱长青 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期203-210,共8页

针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高的问题,通过引入反向学习策略和动态记忆反馈的机制,提出一种优化算法。采用反向学习策略生成初始种群以保证群体的多样性,在原算法的结构中增加反馈层用于记忆上一代最优烟花的位置信息,并从反馈... 针对烟花算法收敛速度慢和求解精度不高的问题,通过引入反向学习策略和动态记忆反馈的机制,提出一种优化算法。采用反向学习策略生成初始种群以保证群体的多样性,在原算法的结构中增加反馈层用于记忆上一代最优烟花的位置信息,并从反馈层记忆的信息中提取烟花位置信息变化趋势特征,从而动态更新下一次迭代的烟花种群。在10个典型基准测试函数中的仿真结果表明,与烟花算法、标准粒子群优化算法和增强烟花算法相比,该算法在收敛速度、计算精度以及稳定性方面性能更优。 展开更多

关键词 烟花算法 反馈层 变化趋势 反向学习 基准函数

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反向烟花算法及其应用研究 被引量：10

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作者 李浩 柏鹏 +2 位作者 张辉 金宏斌 薛俊杰 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期82-88,共7页

针对烟花算法性能提升瓶颈和收敛速度较慢的问题,通过引入反向学习策略,提出了一种自适应反向学习算子,并进行了相关收敛性理论证明。通过反向学习算子与烟花算法相结合,构建了反向烟花算法组,并通过典型测试函数进行仿真实验。结果表明... 针对烟花算法性能提升瓶颈和收敛速度较慢的问题,通过引入反向学习策略,提出了一种自适应反向学习算子,并进行了相关收敛性理论证明。通过反向学习算子与烟花算法相结合,构建了反向烟花算法组,并通过典型测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同实验设置下,反向烟花算法可在原算法寻优性能上至少提升10-2精度,并加快了收敛速度。针对混沌同步与控制系统中常见的参数辨识问题,以混沌同步控制中Lorenz混沌系统参数辨识问题为应用背景,通过实验仿真,验证了反向烟花算法可用于混沌控制系统参数估计,与现有方法相比较,估计误差低至10-11,具有较高的估计精度,是一种新的有效的混沌控制系统参数估计方法,拓展了算法工程应用的范围。 展开更多

关键词 反向学习 烟花算法 混沌控制 参数辨识

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矿井通风网络的反向增强型烟花算法优化研究 被引量：5

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作者 吴新忠 胡建豪 +3 位作者 魏连江 钱晓喻 任子晖 张芝超 《工矿自动化》 北大核心 2019年第10期17-22,67,共7页

建立了以通风网络总能耗最小为目标的矿井通风网络非线性无约束优化模型。为提高该模型的优化能力和收敛速度,提出了一种反向增强型烟花算法。首先采用均匀反向初始化种群策略,将生成的均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优... 建立了以通风网络总能耗最小为目标的矿井通风网络非线性无约束优化模型。为提高该模型的优化能力和收敛速度,提出了一种反向增强型烟花算法。首先采用均匀反向初始化种群策略,将生成的均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优初始种群作为后续搜索的起始点;然后精细化控制烟花爆炸半径,使不同世代烟花种群的爆炸半径呈非线性递减,同代种群的爆炸半径由自身适应度值协调分配,并设定最小动态阈值以减少搜索资源浪费;最后采用精英反向学习选择策略,加强对精英烟花所在空间邻域的搜索,提高算法的全局勘测能力。实验结果表明,采用该算法对矿井通风网络进行优化后,在满足实际通风网络调节限制及用风需求基础上,总能耗可降低约23.2%,优化效果优于粒子群优化算法和增强型烟花算法。 展开更多

关键词 矿井通风 通风网络优化 烟花算法 反向增强型烟花算法 反向学习 爆炸半径精细化控制

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基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略 被引量：4

8

作者 周超 章辉 +2 位作者 杨茂恒 郑天宇 姜美君 《电讯技术》 北大核心 2022年第6期795-801,共7页

为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题,提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略。首先,针对混合蛙跳算法存在易早熟、易陷入局部最优等不足,改变分配种群方式,同时引入反向学习、自适应烟花爆炸机制和高斯变异算... 为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题,提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略。首先,针对混合蛙跳算法存在易早熟、易陷入局部最优等不足,改变分配种群方式,同时引入反向学习、自适应烟花爆炸机制和高斯变异算子提高算法的搜索性能。其次,以最大化节点平均传输成功率为优化目标,并将接收灵敏度作为约束系数,保证信息能够被接收的前提下分配最佳参数。仿真结果表明,所提的分配策略优于其他分配方案,能显著降低节点碰撞概率,提高节点信息接收率。 展开更多

关键词 物联网 LoRa网络参数分配 混合蛙跳算法 反向学习 烟花爆炸

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基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究 被引量：9

9

作者 陈暄 王大伟 +1 位作者 王常亮 龙丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3022-3026,共5页

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分... 针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。 展开更多

关键词 烟花算法 人工蜂群算法 云计算 混沌反向学习

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基于改进灰狼优化的文本聚类多阶段特征选择算法 被引量：5

10

作者 刘泓铄 王诗瑶 +1 位作者 周灵鸽 张建锋 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第3期316-324,共9页

为了降低文本特征维度,提高聚类准确度,提出改进灰狼优化多阶段特征选择与特征提取算法。结合平均绝对差和平均中位数作相关特征选择,利用合并/交叉融合特征子集;根据余弦相似性作特征提取,得到初选特征子集;基于初选特征子集,设计改进... 为了降低文本特征维度,提高聚类准确度,提出改进灰狼优化多阶段特征选择与特征提取算法。结合平均绝对差和平均中位数作相关特征选择,利用合并/交叉融合特征子集;根据余弦相似性作特征提取,得到初选特征子集;基于初选特征子集,设计改进二进制灰狼优化算法(IBGWO)求解最优特征子集,利用累计词频和文档频率定义适应度,引入反向学习、非线性收敛系数衰减及精英反向学习机制,提升灰狼优化寻优性能。结果表明,该算法的聚类准确率、召回率及F1值指标优于同类算法,可以有效降低特征维度,提升聚类效率。 展开更多

关键词 特征选择 特征提取 二进制灰狼优化算法 反向学习 文本聚类

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飞行流量变化下的动态扇区划分研究 被引量：4

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作者 张文倩 王瑛 +1 位作者 李超 严伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期125-130,共6页

为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进... 为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进制和反向学习的高级烟花算法,最终生成了最优扇区划分结果。仿真实例表明,该方法在满足时效性的同时加快了收敛速度,提高了管制效率,适用于实际扇区的优化调控。 展开更多

关键词 动态扇区 飞行流量管理 不确定分布 二进制反向学习烟花算法

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