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基于协同优化策略和人工蜂群算法的轨道电路邻线干扰防护研究 被引量:2
1
作者 代萌 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期178-189,共12页
高速铁路车站运营场景复杂,易引发轨道电路邻线干扰,造成信号误解码和误显示,影响列车安全高效运行。基于空间耦合和传导耦合原理,根据高速铁路轨道电路特点和结构,分别建立传输线路阻抗平衡和不平衡条件下的复杂场景邻线干扰计算模型;... 高速铁路车站运营场景复杂,易引发轨道电路邻线干扰,造成信号误解码和误显示,影响列车安全高效运行。基于空间耦合和传导耦合原理,根据高速铁路轨道电路特点和结构,分别建立传输线路阻抗平衡和不平衡条件下的复杂场景邻线干扰计算模型;考虑机车动态运行条件,完成最不利情况下邻线干扰量值的定量计算,并利用ANSYS平台完成计算结果的有限元仿真验证;针对邻线干扰还受到发送电平等级、补偿电容数量和容值、线路并行长度、道床电阻、分路电阻、线路间距等参数叠加和相互制约的影响,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)智能算法,提出基于多参数协同优化策略的邻线干扰防护对策,给出各参数相应最优取值及其对信干比(Signal-to-Interference Ratio,SIR)影响重要度。结果表明:邻线干扰量值超过车载机车信号灵敏度将导致解码错误;应用提出的防护对策对现场邻线干扰工程案例中线路并行长度和发送电平等参数进行优化,SIR可提升14.6 dB。研究结论可用于高速铁路轨道电路配置及优化实践,为防护邻线干扰提供工程参考和分析验证。 展开更多
关键词 高速铁路 轨道电路 邻线干扰 人工蜂群算法 干扰防护 协同优化
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基于改进人工蜂群算法的船舶管路路径寻优算法分析 被引量:10
2
作者 李铁骊 王文双 +2 位作者 刘海洋 杨远松 林焰 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-12,共12页
[目的]人工蜂群(ABC)算法具有控制参数少、局部寻优能力强、收敛速度快的特点,但在解决路径寻优问题方面,存在容易陷入局部最优的缺陷。为解决船舶管路系统中的管路路径规划问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。[方法]在传统人工蜂... [目的]人工蜂群(ABC)算法具有控制参数少、局部寻优能力强、收敛速度快的特点,但在解决路径寻优问题方面,存在容易陷入局部最优的缺陷。为解决船舶管路系统中的管路路径规划问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。[方法]在传统人工蜂群算法的基础上,在跟随蜂的更新机制中引入遗传算子中的交叉操作,并对交叉算子的交叉概率采用自适应的策略;通过对种群进行的交叉操作寻找全局范围内的新解,并改进侦察蜂寻找新路径的方式,由原来的对路径经过的点进行更新改为对路径中的“路段”进行更新;随后,提出一种适应于解决分支管路路径寻优的改进人工蜂群协同进化算法。[结果]实例验证表明,改进后的人工蜂群算法相比标准人工蜂群算法其路径布置效果能够提升32.3%~37.4%,收敛速度能够提升17.7%~29.9%。[结论]无论是解决单管路还是分支管路,改进后的人工蜂群算法相比传统的人工蜂群算法求解质量更高、收敛速度更快、稳定性更好。 展开更多
关键词 船舶管路 人工蜂群算法 路径规划 协同进化
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基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用 被引量:10
3
作者 邱剑锋 谢娟 汪继文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1336-1341,共6页
人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂... 人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂群(intersect mutation ABC,IMABC)算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分,引入种群划分参数,对不同种群中的个体运用交叉突变算子,有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力,避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出,IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法,优化能力有了较大的提高。最后,将IMABC用于优化K-means算法,验证了该方法具有一定的实用性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 交叉突变算子 差分进化 函数优化 K-均值
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基于自适应进化策略的人工蜂群优化算法 被引量:12
4
作者 张强 李盼池 王梅 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期560-566,共7页
提出一种自适应进化策略的人工蜂群优化算法来提高基本人工蜂群优化算法的性能。算法中每个引领蜂拥有4种进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定引领蜂个体的进化行为,并通过多策略进化概率... 提出一种自适应进化策略的人工蜂群优化算法来提高基本人工蜂群优化算法的性能。算法中每个引领蜂拥有4种进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定引领蜂个体的进化行为,并通过多策略进化概率变异方式来提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解。典型高维复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 进化策略 极限学习机 优化 上限置信区间
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具有混沌差分进化搜索的人工蜂群算法 被引量:17
5
作者 银建霞 孟红云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期27-30,共4页
针对人工蜂群算法的不足,结合差分进化算法中的变异思想,提出一种改进的人工蜂群算法。其基本思想是在标准人工蜂群算法中观察蜂更新蜜源的阶段,使用差分进化算子对蜜源进行更新,在差分变异算子中引入混沌序列,以提高观察蜂在此阶段的... 针对人工蜂群算法的不足,结合差分进化算法中的变异思想,提出一种改进的人工蜂群算法。其基本思想是在标准人工蜂群算法中观察蜂更新蜜源的阶段,使用差分进化算子对蜜源进行更新,在差分变异算子中引入混沌序列,以提高观察蜂在此阶段的局部搜索能力,最终获得最优蜜源。仿真结果表明,引入混沌差分进化搜索的蜂群算法无论在解的求解精度上还是算法的收敛速度上均优于标准人工蜂群算法,适合于复杂函数的全局优化问题。 展开更多
关键词 人工蜂群算法(ABC) 差分进化 混沌序列 全局优化
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基于交叉算子的改进人工蜂群算法 被引量:17
6
作者 王伟 龙文 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第1期101-106,共6页
针对人工蜂群算法存在后期收敛速度慢、局部搜索能力差和易陷入局部最优的问题,提出一种基于交叉算子的改进人工蜂群算法.该算法利用佳点集方法产生初始种群,使得初始化个体尽可能均匀地分布在搜索空间;随机选择食物源位置与当前最优食... 针对人工蜂群算法存在后期收敛速度慢、局部搜索能力差和易陷入局部最优的问题,提出一种基于交叉算子的改进人工蜂群算法.该算法利用佳点集方法产生初始种群,使得初始化个体尽可能均匀地分布在搜索空间;随机选择食物源位置与当前最优食物源位置进行算术交叉操作,引导群体向全局最优解靠近,提高算法的局部搜索能力和加快收敛速度.通过5个高维标准测试函数的实验结果表明新算法的有效性. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 佳点集方法 算术交叉 优化
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基于差分进化人工蜂群算法的光伏最大功率跟踪策略研究 被引量:35
7
作者 盛四清 陈玉良 张晶晶 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期23-29,共7页
带有旁路二极管的光伏阵列在局部阴影时其P-U特性曲线会出现多个极值点,此时常规MPPT方法在多峰值寻优时可能会失效。对光伏阵列输出特性功率极值点的个数进行了研究,在此基础上将基于差分进化的人工蜂群算法应用于最大功率点跟踪。首... 带有旁路二极管的光伏阵列在局部阴影时其P-U特性曲线会出现多个极值点,此时常规MPPT方法在多峰值寻优时可能会失效。对光伏阵列输出特性功率极值点的个数进行了研究,在此基础上将基于差分进化的人工蜂群算法应用于最大功率点跟踪。首先对蜜蜂的初始位置进行预定义初始化,避免遗漏极值点。将差分进化算法中的变异策略与人工蜂群算法相结合,实现时变条件下全局最大功率点跟踪控制。并且在上述算法中加入迭代终止策略,从而有效避免系统稳态时的功率振荡现象。在Matlab中搭建S-Function仿真模型,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 光伏阵列 最大功率点跟踪 差分进化人工蜂群算法 预定义初始化 S-Function仿真模型
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基于差分进化和人工蜂群混合策略的DV-Hop改进算法 被引量:2
8
作者 赵宏才 赵晓杰 +1 位作者 王茂励 孟庆龙 《现代电子技术》 北大核心 2017年第15期129-132,共4页
为了解决无线传感器网络依靠DV-Hop算法定位过程中存在误差偏高的问题,将人工蜂群算法和差分进化算法融合,引入传统DV-Hop算法中,提出一种HDV-Hop算法。该算法在继承经典DV-Hop算法的前提下,获取锚节点的信息及平均跳距距离,在未知节点... 为了解决无线传感器网络依靠DV-Hop算法定位过程中存在误差偏高的问题,将人工蜂群算法和差分进化算法融合,引入传统DV-Hop算法中,提出一种HDV-Hop算法。该算法在继承经典DV-Hop算法的前提下,获取锚节点的信息及平均跳距距离,在未知节点定位阶段引入混合策略的目标函数,优化搜索算法,提高定位精度,完成对未知节点的定位。仿真分析表明,该算法相比于DV-Hop算法和基于人工蜂群的定位算法能有效降低定位误差,提高稳定性。 展开更多
关键词 DV-HOP算法 人工蜂群 差分进化 定位
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基于协同进化蜂群算法的覆盖优化策略 被引量:1
9
作者 张骞 李克清 +1 位作者 戴欢 刘帅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第4期1142-1146,共5页
对于具有移动节点的无线传感器网络,通过对移动节点位置的优化来提高监测区域网络覆盖率。传统蜂群算法存在过早成熟、后期收敛速度变慢的现象,为了克服这一缺点,将协同进化机制引入蜂群算法,增加解决方案多样性,加速收敛过程,提出一种... 对于具有移动节点的无线传感器网络,通过对移动节点位置的优化来提高监测区域网络覆盖率。传统蜂群算法存在过早成熟、后期收敛速度变慢的现象,为了克服这一缺点,将协同进化机制引入蜂群算法,增加解决方案多样性,加速收敛过程,提出一种基于协同进化人工蜂群的覆盖优化策略;针对节点在移动过程中的路径绕远现象,基于贪婪法,提出一种移动路径优化策略。仿真结果表明,协同进化人工蜂群覆盖优化策略覆盖优化效果明显优于微粒群和人工蜂群策略,移动路径优化策略可以有效减少节点移动距离。 展开更多
关键词 协同进化 人工蜂群算法 覆盖优化 贪婪法 移动路径优化
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基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划 被引量:10
10
作者 刘广瑞 王庆海 姚冬艳 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期51-55,共5页
多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评... 多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式提出改进人工蜂群算法(IABC)对该模型求解.通过对多无人机协同任务规划模型进行求解分析,验证了该模型和规划算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 无人机 协同 任务规划 动态评价策略 人工蜂群算法
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基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度 被引量:10
11
作者 李志敏 张伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3451-3455,共5页
为减少云计算的任务完成时间,提出基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度方法。引入高斯变异和自适应因子改进人工蜂群算法,兼顾算法前期全局搜索能力和后期局部细致搜索;引入自适应交叉概率改进差分进化算法,兼顾算法的基因多样性... 为减少云计算的任务完成时间,提出基于差分进化人工蜂群算法的云计算资源调度方法。引入高斯变异和自适应因子改进人工蜂群算法,兼顾算法前期全局搜索能力和后期局部细致搜索;引入自适应交叉概率改进差分进化算法,兼顾算法的基因多样性和收敛速度;提出差分进化人工蜂群算法,两种改进算法并行寻优并及时交流最优解及位置信息,使两算法能够快速靠近最优解,减少算法迭代次数,提高算法收敛速度和精度。实验结果表明,差分进化人工蜂群算法调度的云计算耗时最少,随着任务量的增加耗时优势越明显。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 差分进化人工蜂群算法 并行寻优 信息交流
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病毒进化理论人工蜂群算法研究 被引量:1
12
作者 程勇 同向前 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期126-129,145,共5页
为了提高人工蜂群算法的搜索性能,引入了连续状态下的生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作等思想优化人工蜂群算法搜索机制。人工蜂群算法具有控制参数少、实现简单的优点,但是由于蜂群收敛采用局部搜索,使得算法易于早熟收敛或者陷... 为了提高人工蜂群算法的搜索性能,引入了连续状态下的生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作等思想优化人工蜂群算法搜索机制。人工蜂群算法具有控制参数少、实现简单的优点,但是由于蜂群收敛采用局部搜索,使得算法易于早熟收敛或者陷入局部最优值。通过病毒进化对人工蜂群算法进化机制的分析,利用病毒的感染与进化,建立精英雇佣蜂对懒惰蜂引导,提高人工蜂群算法的搜索性能,加强群体的多样性,提高了局部搜索能力。仿真实验表明这种方法较常见的人工蜂群算法,有较明显收敛速度和搜索精度改进。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 病毒 进化 局部最优值 收敛
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基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法 被引量:1
13
作者 赵丹亚 张月 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第1期178-183,共6页
针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入早熟收敛等不足,引入文化算法双层进化结构和多种群并行进化思想,提出基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法(PMABC)。将采蜜蜂群划分为具有不同搜索策略的子种群并行进化,平衡全局开发能力与局部搜索能力... 针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入早熟收敛等不足,引入文化算法双层进化结构和多种群并行进化思想,提出基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法(PMABC)。将采蜜蜂群划分为具有不同搜索策略的子种群并行进化,平衡全局开发能力与局部搜索能力,避免算法过早陷入局部最优。采用双层进化结构,采蜜蜂群作为种群空间寻找可行解,追随蜂群作为信仰空间,记忆采蜜蜂群搜索的优质蜜源并继续搜索。将其搜索结果用于指导蜂群寻优,可加速算法收敛,提高收敛精度。通过6个经典的适应度测试函数仿真验证了该算法能够有效避免陷入局部最优,具有较快收敛速度和较高收敛精度。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 函数优化 多种群 并行进化 双层进化结构
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受粒子群和差分进化启发的人工蜂群算法 被引量:5
14
作者 林金辉 曹钟 徐大林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3571-3575,共5页
针对基本人工蜂群算法搜索策略探索能力强而开发能力弱的特点,受粒子群和差分进化思想的启发,提出了两种新的搜索策略:PSO-DE-PABC和PSO-DE-GABC。前者在随机个体附近产生新的候选位置以提高算法的多样性;后者在最优解附近产生新的候选... 针对基本人工蜂群算法搜索策略探索能力强而开发能力弱的特点,受粒子群和差分进化思想的启发,提出了两种新的搜索策略:PSO-DE-PABC和PSO-DE-GABC。前者在随机个体附近产生新的候选位置以提高算法的多样性;后者在最优解附近产生新的候选位置以提高算法的收敛速度,并加入差分进化中的差异向量来增加种群的多样性。在此基础上,引入维度因子来控制算法的收敛速度,并且使用一种利用当前种群信息的侦查策略来增强算法的局部搜索能力。通过对10组标准测试函数的实验仿真并与基本ABC、GABC和ABC/best算法相比,结果表明PSODE-GABC和PSO-DE-PABC对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度。 展开更多
关键词 混合优化算法 人工蜂群算法 粒子群 差分进化 搜索策略 侦查策略
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具有学习及十字交叉搜索的人工蜂群算法 被引量:4
15
作者 黄珊 高兴宝 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第12期2004-2014,共11页
为克服人工蜂群算法搜索策略的局部搜索能力较弱且计算资源分布不均匀等缺点,提出了一种改进人工蜂群算法。首先对雇佣蜂和瞭望蜂,分别设计了新搜索策略,提高了在精英解和全局最好解邻域内的搜索能力;其次对依概率选取的瞭望蜂,采用局... 为克服人工蜂群算法搜索策略的局部搜索能力较弱且计算资源分布不均匀等缺点,提出了一种改进人工蜂群算法。首先对雇佣蜂和瞭望蜂,分别设计了新搜索策略,提高了在精英解和全局最好解邻域内的搜索能力;其次对依概率选取的瞭望蜂,采用局部学习策略,加快了收敛速度并增强了全局寻优能力;最后为平衡全局搜索和局部开发,利用十字交叉搜索增强瞭望蜂和全局最好解的局部搜索能力,维持了种群多样性,从而避免了早熟收敛现象。对10个标准测试函数和30个CEC2014测试函数集进行仿真实验,并与四种人工蜂群算法和两种非人工蜂群算法进行比较,结果表明改进的人工蜂群算法全局寻优能力强且提高了收敛速度和精度。 展开更多
关键词 人工蜂群算法(ABC) 十字交叉搜索 局部学习 数值优化 邻域搜索
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改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法 被引量:17
16
作者 刘成汉 何庆 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第2期263-268,共6页
针对黏菌算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最小值的问题,提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度,引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子;考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,引入改进的人工... 针对黏菌算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最小值的问题,提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度,引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子;考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,引入改进的人工蜂群搜索策略,提高算法跳出局部最小值的能力.利用8个标准测试函数以及部分CEC2014测试函数对改进算法进行寻优性能测试,并加入基准测试函数的Wilcoxon秩和统计检测,仿真结果表明,改进的算法具有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 黏菌算法 反馈因子 交叉算子 人工蜂群算法
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受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用 被引量:45
17
作者 高卫峰 刘三阳 黄玲玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2396-2403,共8页
人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发... 人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发能力.进一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和开发能力,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为IABC).此外,为了提高算法的全局收敛速度,用反学习的初始化方法产生初始解.通过18个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明IABC算法具有良好的处理复杂数值优化问题的性能. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 差分进化算法 搜索方程 种群初始化
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改进人工蜂群算法求解非线性方程组 被引量:11
18
作者 汪继文 杨丹 +1 位作者 邱剑锋 王心灵 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期16-23,共8页
针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点,通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用,提出了一种改进的人工蜂群算法.该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量,从而加... 针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点,通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用,提出了一种改进的人工蜂群算法.该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量,从而加快算法的收敛速度,并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足,提高算法的搜索能力.最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上,测试改进算法的性能.结果表明,改进的算法能够有效避免陷入局部最优,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度. 展开更多
关键词 群智能 非线性方程组 人工蜂群算法 差分进化 随机向量
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分层协同进化免疫算法及其在TSP问题中的应用 被引量:8
19
作者 吴建辉 章兢 +1 位作者 张小刚 刘朝华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期336-344,共9页
为提高人工免疫算法求解TSP问题的效率,借鉴分层和协同进化的思想,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型,在此模型的基础上提出了一种基于竞争-合作的分层协同进化免疫算法(Hierarchical Co-evolu-tionImmune Algorithm,HCIA).... 为提高人工免疫算法求解TSP问题的效率,借鉴分层和协同进化的思想,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型,在此模型的基础上提出了一种基于竞争-合作的分层协同进化免疫算法(Hierarchical Co-evolu-tionImmune Algorithm,HCIA).HCIA通过对若干个子种群进行低层免疫操作:局部最优免疫优势、克隆扩增及克隆选择算子、基于改进粒子群优化算法的抗体多样性改善和高层遗传操作:选择、抗体迁移、变异,增强优秀抗体实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.针对TSP实验结果表明,HCIA具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度. 展开更多
关键词 TSP 人工免疫算法 分层 协同进化 粒子群优化算法
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协同进化遗传算法在传感器优化配置中的应用 被引量:12
20
作者 林贤坤 张令弥 +1 位作者 郭勤涛 赵晓平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期190-194,共5页
动态测试中,为了获得精确的试验模态参数,需将传感器配置在最优的位置。以模态置信度矩阵非对角元的最大值最小化为优化准则,针对GARTEUR飞机模型,基于协同进化遗传算法,对传感器的配置进行了优化,其结果优于Guyan法、EI法和基于QR分解... 动态测试中,为了获得精确的试验模态参数,需将传感器配置在最优的位置。以模态置信度矩阵非对角元的最大值最小化为优化准则,针对GARTEUR飞机模型,基于协同进化遗传算法,对传感器的配置进行了优化,其结果优于Guyan法、EI法和基于QR分解的逐步累积法。 展开更多
关键词 协同进化遗传算法 部分匹配交叉 传感器 模态置信度 优化配置
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