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基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法
被引量：
14
1
作者
杜晓昕
张剑飞
孙明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第7期1922-1925,1972,共5页
针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异...
针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异来增强种群的多样性,限制算法陷入局部最优;定义了变异控制因子对变异的运行进行控制,结合历史状态信息给出了自适应t分布混合变异描述。该变异方法能使算法同时提高全局探索能力和局部开发能力。通过典型函数算例和实际应用算例实验结果表明,该算法是可行有效的,比传统算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。
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关键词
人工萤火虫算法
自适应t分布变异
最优调教变异
变异控制因子
全局探索能力
局部开发
能力
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职称材料
基于Metropolis准则的微粒群算法
被引量：
2
2
作者
王丽芳
郭晓东
曾建潮
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第14期3903-3906,共4页
通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力。该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒群算法的进化公式作为一种新的状态产生函数。通过理论分析...
通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力。该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒群算法的进化公式作为一种新的状态产生函数。通过理论分析阐明了该算法以概率1收敛于全局最优解。实例仿真验证了其有效性。
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关键词
微粒群算法
模拟退火算法
全局
收敛性
全局探索能力
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职称材料
题名
基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法
被引量：
14
1
作者
杜晓昕
张剑飞
孙明
机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第7期1922-1925,1972,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61100103)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531758)
文摘
针对人工萤火虫(AGSO)算法中存在一些漫无目的随机运动的萤火虫及一些萤火虫在非全局极值点出现严重聚集时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法。用自适应t分布变异和最优调教变异来增强种群的多样性,限制算法陷入局部最优;定义了变异控制因子对变异的运行进行控制,结合历史状态信息给出了自适应t分布混合变异描述。该变异方法能使算法同时提高全局探索能力和局部开发能力。通过典型函数算例和实际应用算例实验结果表明,该算法是可行有效的,比传统算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。
关键词
人工萤火虫算法
自适应t分布变异
最优调教变异
变异控制因子
全局探索能力
局部开发
能力
Keywords
Artificial Glowworm Swarm Optimization （AGSO） algorithm adaptive t distribution mutation optimization adjustment mutation mutation control factor global exploration ability local development ability
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于Metropolis准则的微粒群算法
被引量：
2
2
作者
王丽芳
郭晓东
曾建潮
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第14期3903-3906,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674104)
太原科技大学校青年基金项目(2007130)
文摘
通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力。该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒群算法的进化公式作为一种新的状态产生函数。通过理论分析阐明了该算法以概率1收敛于全局最优解。实例仿真验证了其有效性。
关键词
微粒群算法
模拟退火算法
全局
收敛性
全局探索能力
Keywords
particle swarm optimization
simulated annealing algorithm
global convergence
global exploration
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应t分布混合变异的人工萤火虫算法
杜晓昕
张剑飞
孙明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Metropolis准则的微粒群算法
王丽芳
郭晓东
曾建潮
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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参考文献
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