期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于锦标赛选择变异策略的改进差分进化算法及函数优化 被引量:4
1
作者 傅嗣鹏 乔俊飞 韩红桂 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第06A期15-18,36,共5页
针对差分进化算法传统变异策略在全局收敛鲁棒性和搜索效率上不能达到一个很好的折衷,并且算法的操作算子固定,导致搜索效率低、易早熟收敛等问题,文中在差分进化算法变异策略性能分析的基础上,提出了一种基于锦标赛选择的变异策略。该... 针对差分进化算法传统变异策略在全局收敛鲁棒性和搜索效率上不能达到一个很好的折衷,并且算法的操作算子固定,导致搜索效率低、易早熟收敛等问题,文中在差分进化算法变异策略性能分析的基础上,提出了一种基于锦标赛选择的变异策略。该策略采用"锦标赛选择"对随机选取的变异向量排序选出基向量,差分向量选择有利于搜索的方向并对其"强化",以提高收敛速率和维持种群多样性;同时操作算子采用随机正态缩放因子F和时变交叉概率因子CR,以平衡局部搜索和全局搜索;最后,利用4个典型Benchmarks测试函数对改进算法进行测试。实验结果表明,该改进型差分进化算法能有效避免早熟收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。 展开更多
关键词 差分进化算法 锦标赛选择 变异策略 可变操作算子
在线阅读 下载PDF
基于区域搜索粒子群算法的机器人路径规划 被引量:25
2
作者 郝琨 邓晁硕 +1 位作者 赵璐 刘永磊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期126-135,共10页
针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。首先,通过区域搜索算法对... 针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。首先,通过区域搜索算法对原始地图进行预处理,减少地图中的无效信息。其次,提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节,对加速因子进行自适应改进,增强算法不同时期的搜索能力,利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域。最后通过动态避障策略,使机器人可以安全规避移动障碍物。仿真结果表明,RS-APSO算法相较于PSO算法,平均运行时间降低了30.3%,平均迭代次数降低了43.9%,在动态环境中也能生成安全路径。 展开更多
关键词 路径规划 粒子群算法 区域搜索 可变算子 动态避障
在线阅读 下载PDF
改进蚁群算法求解船舶电力系统故障重构问题 被引量:14
3
作者 李哲 夏立 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期47-52,共6页
船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。文中给出一种改进的蚁群算法来实现故障下的网络重构,将重构问题看成子集类优化选择问题,修改并建立适合解决此类问题的蚁群算法模型。根据船舶电力系统重构特点,设计了一种可变邻... 船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。文中给出一种改进的蚁群算法来实现故障下的网络重构,将重构问题看成子集类优化选择问题,修改并建立适合解决此类问题的蚁群算法模型。根据船舶电力系统重构特点,设计了一种可变邻域搜索算子以进一步探索优质解附近可能存在的更优解,针对算法易出现的劣质解元件,设计了两种优化操作以减少劣质解的产生,改善解集合的质量。算例分析表明,改进后的蚁群算法可以有效实现船舶电力系统的故障重构。 展开更多
关键词 船舶电力系统 故障重构 改进蚁群算法 可变邻域搜索算子
在线阅读 下载PDF
一种求解TSP的高效遗传算法 被引量:5
4
作者 王超学 崔杜武 +1 位作者 王竹荣 费蓉 《西安理工大学学报》 CAS 2006年第1期37-41,共5页
根据TSP适应度地貌特征,通过将传统的反转变异算子(Simple Inversion Operator,SIM)与插入变异算子(Insertion Operator,IM)进行组合,设计出了一种可变邻域搜索的复合变异算子(Greed Invert-Insertion Operator,GIIM)。在此基础上,结合... 根据TSP适应度地貌特征,通过将传统的反转变异算子(Simple Inversion Operator,SIM)与插入变异算子(Insertion Operator,IM)进行组合,设计出了一种可变邻域搜索的复合变异算子(Greed Invert-Insertion Operator,GIIM)。在此基础上,结合常规的部分匹配交叉(PartiallyMatched Crossover,PMX)与带有精英策略的退火选择,构造出了一种求解TSP的高效遗传算法(SEGA)。仿真测试表明,提出的算法不但具有很强的全局搜索能力,且收敛速度快;其测试结果与最新文献和国际标准测试库TSPLIB中的最优路径相比,或相同或更优。 展开更多
关键词 遗传算法 简单反转算子 插入算子 可变邻域搜索的复合变异算子 旅行商问题
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部