基于多目标离散布谷鸟搜索算法的产品服务系统方案配置优化 被引量：9

1

作者 张在房 尚钰量 +1 位作者 孙建 樊蓓蓓 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1774-1786,共13页

为辅助工程师进行产品服务系统方案设计,提出一种基于离散布谷鸟搜索算法与Pareto结合的配置优化方法。以成本、质量和时间为目标函数,采用动态惩罚函数方法将约束优化问题转化为多目标优化问题。基于Sobol序列初始化,采用十进制编码和... 为辅助工程师进行产品服务系统方案设计,提出一种基于离散布谷鸟搜索算法与Pareto结合的配置优化方法。以成本、质量和时间为目标函数,采用动态惩罚函数方法将约束优化问题转化为多目标优化问题。基于Sobol序列初始化,采用十进制编码和非支配更新方法改进多目标离散布谷鸟搜索算法,以提高初始解的多样性与优化性能。将所提方法应用于某数控机床产品服务系统方案配置优化,通过结果分析及性能对比,验证了该方法解决高维度空间内产品服务系统方案配置优化的有效性与可行性。 展开更多

关键词 产品服务系统 配置优化 Sobol序列 多目标优化 离散布谷鸟搜索算法

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基于改进麻雀搜索算法的变电构架优化方法 被引量：3

2

作者 张迎春 姜岚 +2 位作者 唐波 陈曦 胡辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期94-101,共8页

为了解决变电构架设计中的优化问题,采用改进麻雀搜索算法对其进行优化设计。在基本麻雀搜索算法中引入Circle混沌映射,以提高种群的多样性和算法的全局搜索能力;引入萤火虫算法对麻雀搜索算法进行扰动更新,使其易于跳出局部最优。建立... 为了解决变电构架设计中的优化问题,采用改进麻雀搜索算法对其进行优化设计。在基本麻雀搜索算法中引入Circle混沌映射,以提高种群的多样性和算法的全局搜索能力;引入萤火虫算法对麻雀搜索算法进行扰动更新,使其易于跳出局部最优。建立尺寸优化的数学模型,采用罚函数法处理约束条件。先将改进后的算法用于典型桁架算例分析,证明其稳定性与有效性,再将其用于变电构架的优化设计,结果表明,采用改进后的麻雀搜索算法能够有效提升变电构架的优化效果。 展开更多

关键词 变电构架 改进麻雀搜索算法(ISSA) 离散变量 尺寸优化

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基于加权离散帝国竞争算法的密文优化系统研究 被引量：3

3

作者 冀全朋 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第10期70-76,94,共8页

为了使图像加密系统具备优化功能;且能有效地解决离散问题,并可优化所有迭代结果,保证密文在每次迭代加密算法过程中都能有效地抵抗各种攻击,提出了一个加权离散帝国竞争算法和分段加密机制;构造了"初始加密-密文优化"的密文... 为了使图像加密系统具备优化功能;且能有效地解决离散问题,并可优化所有迭代结果,保证密文在每次迭代加密算法过程中都能有效地抵抗各种攻击,提出了一个加权离散帝国竞争算法和分段加密机制;构造了"初始加密-密文优化"的密文优化新结构。根据分段加密机制对图像进行分段加密;然后将密文作为加权离散帝国竞争算法的初始种群,通过该竞争算法对密文进行优化,选择出具有最大信息熵和最低相关系数的密文作为最终输出密文。仿真数据显示:该加密优化系统高度安全;且与其他加密系统相比,处理后的密文,其熵值最大,相关系数最低;且密钥空间巨大,可有效抗击各类攻击。 展开更多

关键词 加权离散帝国竞争算法 密文优化 分段加密机制 相关系数 信息熵

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融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题 被引量：2

4

作者 周宁 张嵩霖 张晨 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期398-408,共11页

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(H... 针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 离散化算法 粗糙集理论 全局优化 近似算法 数据关联 混合流水车间调度

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求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法 被引量：27

5

作者 程毕芸 鲁海燕 +1 位作者 徐向平 沈莞蔷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期138-142,149,共6页

针对基本离散粒子群优化(DPSO)算法收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于优秀系数的局部搜索混沌离散粒子群优化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商问题(TSP)。基于轮盘赌选择原理,给每段路径设定一个合理的优秀系数,以提高... 针对基本离散粒子群优化(DPSO)算法收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于优秀系数的局部搜索混沌离散粒子群优化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商问题(TSP)。基于轮盘赌选择原理,给每段路径设定一个合理的优秀系数,以提高短边被选择的概率,从而有利于提高算法的寻优能力和收敛速度;为了进一步提高解的精确性,在算法机制中添加了局部搜索策略,通过调整每个城市在给定邻域内的城市路径,提高算法的局部搜索能力;另外,在算法的迭代公式中加入了混沌序列来提高粒子的随机性和多样性,增强了算法的全局搜索能力。最后用国际通用的TSP数据库(TSPLIB)中的若干经典实例对算法进行了测试,并与粒子群优化(PSO)算法、改进的PSO(IPSO)算法和混沌PSO(CPSO)算法等进行了比较。实验数据显示,在相同的实验条件下,与其他算法相比,ILCDPSO算法获得最优解的平均迭代次数较少且获得最优解的次数比例最高。研究结果表明,加入优秀系数后,ILCDPSO算法在收敛速度、全局寻优能力以及稳定性方面均优于其他算法。 展开更多

关键词 离散粒子群优化算法 旅行商问题 优秀系数 局部搜索 混沌序列

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带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合离散粒子群优化算法 被引量：15

6

作者 周蓉 沈维蕾 +1 位作者 刘明周 赵韩 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期494-502,共9页

为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出... 为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种混合离散粒子群求解算法。算法基于客户排列的直观无分段大路径解表示法,采用改进深度优先搜索分割法对问题解进行解码与评价;嵌入一种变邻域下降搜索程序并在个体粒子每次迭代时以一定概率选择执行,利用混合粒子群算法在多邻域深度搜索和在全局空间广度搜索进行寻优,同时应用模拟退火思想和比例选择性变异最差个体来改善个体搜索停滞现象。采用两个不同目标算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 带时间窗车辆路径问题 装卸一体化 离散粒子群优化算法 变邻域下降搜索

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基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法 被引量：8

7

作者 谢国民 刘叶 +1 位作者 付华 刘明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期710-713,共4页

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通... 针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点进行定位,最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高了定位精度。 展开更多

关键词 引力搜索算法 接收信号强度 加权质心定位 粒子群优化算法

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一种求解矩形排样问题的遗传-离散粒子群优化算法 被引量：13

8

作者 黄岚 齐季 +1 位作者 谭颖 杨滨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1103-1107,共5页

针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同... 针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同时采用改进的最低水平线搜索算法加快算法的收敛速度,并解码形成排样方案.通过实验数据对比,验证了该算法在求解矩形排样问题中的高效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 离散粒子群优化 遗传算法 最低水平线搜索 矩形排样

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基于多策略离散粒子群算法的MPRM电路延时与面积优化 被引量：7

9

作者 符强 汪鹏君 +2 位作者 童楠 王铭波 张会红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1202-1207,共6页

针对大规模混合极性Reed-Muller(Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化(Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO)的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子... 针对大规模混合极性Reed-Muller(Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化(Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO)的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子进行团队划分,每个团队既执行不同策略,又相互联系,并行完成探索与开发的双重任务.同时在进化过程中采用高斯调整来激活寻优能力较差的粒子.结合MSDPSO算法和列表极性转换技术,对大规模MPRM电路进行延时与面积极性搜索.最后对PLA格式的MCNC Benchmark电路进行算法性能测试,结果验证了MSDPSO算法的有效性.与离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法的优化结果相比较,MSDPSO算法获取的电路延时平均缩短8.43%,面积平均节省38.36%. 展开更多

关键词 多策略离散粒子群算法 MPRM逻辑电路 延时与面积优化 极性搜索

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基于混合遗传算法的离散事件系统仿真优化方法研究 被引量：4

10

作者 郭宇 刘继红 +1 位作者 王书亭 钟毅芳 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期592-596,共5页

在分析仿真优化原理的基础上提出一种新的混合遗传算法 ,该算法集成变尺度遗传算法与禁忌搜索算法为一体 ,处理离散事件系统性能参数仿真优化的问题 ,大大提高了仿真优化的效率和解的质量。基于此算法开发了一个仿真优化软件系统 ,并将... 在分析仿真优化原理的基础上提出一种新的混合遗传算法 ,该算法集成变尺度遗传算法与禁忌搜索算法为一体 ,处理离散事件系统性能参数仿真优化的问题 ,大大提高了仿真优化的效率和解的质量。基于此算法开发了一个仿真优化软件系统 ,并将该仿真优化系统与自主开发的离散系统仿真软件进行了有机的集成。 展开更多

关键词 仿真 优化 变尺度遗传算法 禁忌搜索 离散事件系统

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多目标离散灰狼优化算法求解作业车间节能调度问题 被引量：22

11

作者 顾九春 姜天华 朱惠琦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2295-2306,共12页

针对作业车间节能调度问题,建立了一种以优化总能耗和工件最大完工时间为目标的节能调度模型,并提出一种多目标离散灰狼优化算法进行求解。根据问题的特点,首先采用离散整数编码方式,利用调度规则生成初始种群;其次引入一种基于跟踪模... 针对作业车间节能调度问题,建立了一种以优化总能耗和工件最大完工时间为目标的节能调度模型,并提出一种多目标离散灰狼优化算法进行求解。根据问题的特点,首先采用离散整数编码方式,利用调度规则生成初始种群;其次引入一种基于跟踪模式和搜寻模式的双模式并行搜索方法,并在搜索过程中动态调整两种模式下个体的数目,以协调算法全局和局部搜索能力;为了使算法适用于多目标离散调度问题,在跟踪模式下提出一种基于交叉操作的离散个体更新方法,在搜寻模式下提出一种基于记忆池机制和邻域结构的离散个体更新方法。对40个作业车间调度问题基准算例进行改造,并验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 作业车间 节能调度 双模式并行搜索 多目标离散灰狼优化算法

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带批和离散机柔性流水车间问题的混合异步次梯度优化的拉格朗日松弛算法 被引量：6

12

作者 轩华 王薛苑 李冰 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1001-1010,共10页

为有效解决串行批调度问题,提出了一个混合异步次梯度优化的拉格朗日松弛算法,来求解带批和离散机的柔性流水车间问题(FFSP),目标是最小化总加权完成时间。该问题来源于钢铁业的炼钢-连铸-热轧一体化生产过程,为了加快算法的求解速度,... 为有效解决串行批调度问题,提出了一个混合异步次梯度优化的拉格朗日松弛算法,来求解带批和离散机的柔性流水车间问题(FFSP),目标是最小化总加权完成时间。该问题来源于钢铁业的炼钢-连铸-热轧一体化生产过程,为了加快算法的求解速度,扩大求解规模,在拉格朗日松弛优化算法中引入异步次梯度优化,每次迭代仅最优求解一个批级子问题,而其他子问题的解仍维持为前一次迭代的值,以此获取一个合理的乘子更新方向,大大缩短了每次迭代所消耗的运行时间。通过与基于批解耦和次梯度法的拉格朗日松弛算法的实验对比,说明了无论是实际生产数据还是随机产生的大规模数据,所提出的改进拉格朗日松弛算法都能获得具有竞争性的结果,对于较大规模问题,它在解的质量和收敛速度方面的优势更加明显。 展开更多

关键词 异步次梯度优化 拉格朗日松弛算法 柔性流水车间问题 批处理机和离散机 总加权完成时间

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基于改进离散型麻雀搜索算法的配电网恢复重构方法 被引量：14

13

作者 李浩 张禄亮 +1 位作者 麦章渠 季天瑶 《智慧电力》 北大核心 2023年第7期16-22,30,共8页

针对传统智能优化算法在恢复重构中搜索空间大、不可行解多,且易早熟收敛、效率低等问题,提出了一种基于改进离散型麻雀搜索算法的配电网恢复重构方法。利用配电网每生成一个环路需断开一个开关来保持其辐射状的思想,采用基于有序环矩... 针对传统智能优化算法在恢复重构中搜索空间大、不可行解多,且易早熟收敛、效率低等问题,提出了一种基于改进离散型麻雀搜索算法的配电网恢复重构方法。利用配电网每生成一个环路需断开一个开关来保持其辐射状的思想,采用基于有序环矩阵的整数编码方式对多个环路内的开关状态进行编码。结合Sin混沌映射、Metropolis和扰动机制设计了改进的离散型麻雀搜索算法,并将其应用于配电网恢复重构模型的求解。大量仿真表明所提方法能有效实现恢复重构,使重构后配电网的供电可靠性和供电质量得到改善。 展开更多

关键词 智能优化算法 恢复重构 离散型麻雀搜索算法 有序环矩阵 整数编码

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离散变量结构优化设计的混沌遗传算法 被引量：4

14

作者 郭鹏飞 韩英仕 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2007年第1期68-70,共3页

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点,提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法;将混沌搜索技术嵌入遗传算法,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法—混沌遗传算法;通过自适应的退火因子... 利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点,提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法;将混沌搜索技术嵌入遗传算法,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法—混沌遗传算法;通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象,并具有更快的收敛速度。 展开更多

关键词 混沌搜索 离散变量 结构优化 遗传算法 退火罚函数

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信息迁移多任务优化共生生物搜索算法 被引量：2

15

作者 程美英 钱乾 熊伟清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2237-2247,共11页

针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立... 针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立运行基本SOS算法,当某一种群连续若干代停滞进化时,引入个体自身最优经验和邻域最优个体以形成知识模块并将该模块迁移至该种群个体进化过程中;最后对ITMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验结果表明,ITMTSOS算法同时求解多个不同形态高维函数时均能快速收敛至全局极值解0,与单任务SOS算法相比,平均运行时间最多缩短约25.25%;而在同时求解多维0/1背包问题和师生匹配问题时,所提算法在测试集weing1和weing7上的最优适应值与目前测试集公布的最优结果相比分别提高了22767和22602,师生最优匹配差和平均匹配差的绝对值分别下降了26和33,平均运行时间约缩短了7.69%。 展开更多

关键词 共生生物搜索算法 多任务优化 信息迁移 多任务高维函数优化 多任务二元离散优化

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基于混合遗传算法的建筑结构优化设计 被引量：39

16

作者 张延年 刘斌 郭鹏飞 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期990-993,共4页

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺... 提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法· 展开更多

关键词 全局最优 离散变量 结构优化 单向搜索算法 遗传算法 标准遗传算法 混合遗传算法

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自适应遗传灰狼优化算法求解带容量约束的车辆路径问题 被引量：34

17

作者 黄戈文 蔡延光 +2 位作者 戚远航 陈厚仁 王世豪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2602-2610,共9页

带容量约束的车辆路径问题是NP难的组合优化问题,精确算法无法在合理的时间内得到有效的解.本文提出了一种采用灰狼空间整数编码和先路由后分组解决方案生成策略的自适应遗传灰狼优化算法用于求解带容量约束的车辆路径问题.该算法提出... 带容量约束的车辆路径问题是NP难的组合优化问题,精确算法无法在合理的时间内得到有效的解.本文提出了一种采用灰狼空间整数编码和先路由后分组解决方案生成策略的自适应遗传灰狼优化算法用于求解带容量约束的车辆路径问题.该算法提出了移动平均自适应灰狼更新策略和灰狼基因遗传策略提高全局收敛能力,同时提出带3-opt的劣势点启发邻域搜索策略来增强算法的全局和局部搜索能力.实验结果表明:所提出算法具有较高的计算精度和较强的寻优能力,有较高的鲁棒性,通过与自适应扫描和速度推测粒子群优化算法、K均值聚类和灰狼优化混合算法、大邻域搜索和蚁群优化混合算法、基于精英选择的多种群人工蜂群算法、基于集覆盖的扩展节省算法、混合变邻域生物共栖搜索算法等6个算法对比证明了算法的有效性. 展开更多

关键词 组合优化 车辆路径问题 离散灰狼优化算法 自适应更新 遗传操作 邻域搜索

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基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进CSA算法 被引量：19

18

作者 赵世杰 高雷阜 +1 位作者 于冬梅 徒君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期40-48,共9页

针对乌鸦搜索算法(CSA)优化高维问题时存在寻优精度低、局部极值逃逸能力弱等问题,提出一种耦合多个体变因子加权学习机制与最优个体邻代维度交叉策略的改进乌鸦搜索算法(ICSA).该算法随迭代进程动态修正模型控制参数(感知概率和飞行长... 针对乌鸦搜索算法(CSA)优化高维问题时存在寻优精度低、局部极值逃逸能力弱等问题,提出一种耦合多个体变因子加权学习机制与最优个体邻代维度交叉策略的改进乌鸦搜索算法(ICSA).该算法随迭代进程动态修正模型控制参数(感知概率和飞行长度),利用多个体的变因子加权学习机制保证子代个体同时继承跟随乌鸦与上代最优个体的位置信息以避免单个体继承的过快种群同化并减小陷入局部极值的风险;同时构建历史最优个体的邻代维度交叉策略,并按维度绝对差异大的优先替换原则更新最优个体位置,以保留历代最优维度信息并提高算法的局部极值逃逸能力.数值实验结果分别验证了模型参数对CSA算法性能的一定影响,加权学习因子不同递变形式对ICSA算法性能改善的有效性与差异性以及改进算法的优越寻优性能. 展开更多

关键词 智能优化算法 乌鸦搜索算法 变因子加权学习机制 邻代维度交叉策略 基准测试函数

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基于MODPSO算法的FPRM电路多约束极性优化方法 被引量：7

19

作者 符强 汪鹏君 +2 位作者 童楠 王铭波 张会红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期717-723,共7页

为求解较大规模FPRM逻辑电路中多约束条件下的极性优化问题,该文提出一种基于多目标离散粒子群优化(Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization,MODPSO)算法的求解方法。首先针对FPRM电路极性设计需要满足延时短、面积小的... 为求解较大规模FPRM逻辑电路中多约束条件下的极性优化问题,该文提出一种基于多目标离散粒子群优化(Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization,MODPSO)算法的求解方法。首先针对FPRM电路极性设计需要满足延时短、面积小的多约束要求,构建了多目标决策模型。然后结合极性转换算法和MODPSO算法,对电路进行最优极性搜索,以获取电路延时和面积的Pareto最优解集。最后利用17个MCNC Benchmark电路进行测试,并将MODPSO算法与DPSO算法、NSGA-Ⅱ算法进行实验对比,结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 FPRM逻辑电路 延时与面积优化 极性搜索 PARETO 多目标离散粒子群算法

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基于量子群搜索算法的机组组合问题的研究 被引量：2

20

作者 李金茗 张孝顺 +2 位作者 谭敏 余涛 郭乐欣 《广东电力》 2015年第10期53-58,77,共7页

为提高群搜索优化算法的优化效果,提出一种新型量子群搜索算法,并应用于电力系统机组组合求解。采用量子位概率幅表示量子当前信息,避免了计算过程中的反复解码过程;利用量子旋转门进行种群更新,进一步简化了算法流程;提出一种改进的种... 为提高群搜索优化算法的优化效果,提出一种新型量子群搜索算法,并应用于电力系统机组组合求解。采用量子位概率幅表示量子当前信息,避免了计算过程中的反复解码过程;利用量子旋转门进行种群更新,进一步简化了算法流程;提出一种改进的种群初始化策略和启发式约束处理策略,有效提高了算法搜索效率。仿真结果表明:与其他智能优化方法相比,所提算法全局收敛性更强,同时能保证较短的寻优时间。 展开更多

关键词 电力系统 机组组合 混合离散优化问题 群搜索算法 量子进化算法

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