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题名基于函数复杂度的自适应模拟退火和禁忌搜索新算法
被引量：18
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作者
许鹏飞
苗启广
李伟生
张军英
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机构
西安电子科技大学计算机学院
重庆邮电大学计算机学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1218-1222,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61072109
No.61142011)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2012年度)
西安市科技局计划项目(No.CXY1133(1)
No.CXY1119(6))
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文摘
在求解多峰复杂函数的过程中,传统的模拟退火算法和禁忌搜索算法经常出现算法快速收敛于局部最优解、后期收敛速度变慢和搜索能力变差等问题.为解决这些问题,本文给出函数复杂度的定义,并提出基于函数复杂度的自适应模拟退火和禁忌搜索算法.该算法首先根据函数复杂度自适应调整步长控制参数,然后根据调整后步长求得函数的粗糙解,在此基础上再使用初始步长求得全局最优解.实验表明,该算法不仅可以跳出局部最优解的限制,并且减少了迭代次数,有效地提高了全局和局部搜索能力.
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关键词
函数复杂度
模拟退火算法
禁忌搜索算法
函数优化
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Keywords
function complexity
simulated annealing algorithm
tabu search algorithm
function optimization
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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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题名基于粒子群算法的函数复杂度分类法
被引量：4
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作者
刘静秋
杜文莉
张飞
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机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2020年第8期1337-1345,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0303401)
国家杰出青年科学基金(61725301)
国家自然科学基金青年项目(61703163,21506050)。
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文摘
不同优化问题在搜索空间内具有不同的空间形态,呈现出不同的函数复杂度特性。针对各种不同复杂度的函数,也各自存在其适宜的求解方法。但评价函数的复杂程度存在一定难度,观察到粒子群算法在优化给定函数时,其种群的动态规律性与函数的复杂程度相关,由此提出了基于粒子群算法的函数复杂度分类法。基于各个粒子的速度矢量定义了“局部收敛趋势度”指标,以实时量化种群的进化特征;观察种群进化特征数据,构建了经验式函数复杂度分类模型。应用大量测试函数对所提函数复杂度(单峰/多峰特性)分类模型的准确性进行了验证,错误率为2.516%。
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关键词
粒子群优化算法
函数复杂度
复杂度分类
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Keywords
Particle swarm optimization
function complexity
classification model
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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