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快速综合学习粒子群优化算法
1
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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一种新的全局优化搜索算法——人口迁移算法(I) 被引量：57
2
作者 周永华 毛宗源 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期1-5,共5页
对函数全局优化和人口迁移的比较研究表明 ,两者存在相似之处 .文中通过模拟人口迁移机制建立了一种新的全局优化搜索算法———人口迁移算法 (PMA) .它模拟了人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制 ,前者促使算法选择较好... 对函数全局优化和人口迁移的比较研究表明 ,两者存在相似之处 .文中通过模拟人口迁移机制建立了一种新的全局优化搜索算法———人口迁移算法 (PMA) .它模拟了人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制 ,前者促使算法选择较好的区域搜索 ,后者可在一定程度上避免陷入局部最优点 .数值实验表明了PMA的全局优化能力 . 展开更多
关键词 全局优化搜索算法 人口迁移算法 全局优化能力 计算智能 人口迁移机制 局部最优点
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采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法 被引量：22
3
作者 马卫 孙正兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2429-2439,共11页
布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方... 布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好. 展开更多
关键词 布谷鸟算法 趋化搜索 Hooke-Jeeves模式搜索 合作分享 自适应竞争 全局优化
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一种平衡全局与局部搜索能力的粒子群优化算法 被引量：3
4
作者 徐从东 张继春 马鹏飞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第6期134-138,共5页
针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从两个方面对算法进行改进.一方面,改变学习因子和惯性权重,使学习因子和惯性权重随着粒子的适应度动态自适应变化,以平衡局部和全局搜索能力;另一方面,增加粒子的学习对... 针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,从两个方面对算法进行改进.一方面,改变学习因子和惯性权重,使学习因子和惯性权重随着粒子的适应度动态自适应变化,以平衡局部和全局搜索能力;另一方面,增加粒子的学习对象,从社会心理学出发,提出向群体中所有比自身优秀的较优个体学习,以增强社会学习能力.与标准粒子群算法进行比较,实验证明新算法具有更高的收敛效率、更快的收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 粒子适应度 局部搜索能力 全局搜索能力
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一种改进的禁忌搜索算法及其在连续全局优化中的应用 被引量：5
5
作者 郭崇慧 岳晓晖 《运筹与管理》 CSCD 2007年第4期6-11,共6页
禁忌搜索算法是一种元启发式的全局优化算法,是局部搜索算法的一种推广,已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明,... 禁忌搜索算法是一种元启发式的全局优化算法,是局部搜索算法的一种推广,已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明,对于连续函数全局优化问题的求解该算法是可行有效的,并且结构简单,迭代次数较少,是一种较好的全局启发式优化算法。 展开更多
关键词 运筹学 元启发式算法 禁忌搜索算法 连续全局优化
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一种面向大规模复杂全局优化的流场吸引动态涡流搜索算法
6
作者 刘景森 李浩然 +1 位作者 李煜 周欢 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1949-1955,共7页
为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差... 为了拓展涡流搜索算法的应用能力,提升其求解复杂优化尤其是大规模复杂优化问题的性能,本文提出了一种基于流场吸引流动、逐维半径试探更新和领导层决策机制的动态涡流搜索算法.首先,本文在算法中引入压强差的概念,使候选解依据压强差进一步向着较优解移动,提高算法整体的搜索质量;然后,算法通过逐维半径更新策略,有效避免了在某一维陷入局部极值的情况;最后,本文在中心点的更新中引入领导层决策机制,提高算法快速确定最佳区域的能力.在计算机仿真部分,本文将该改进算法与多组具有不同代表性的对比算法分别在CEC2017套件的100维和CEC2010套件的1000维上进行了极值优化分析,结果表明改进后的算法无论是在高维问题还是大规模复杂问题上的寻优结果都能领先其他代表性对比算法多个数量级,具有很好的收敛性能. 展开更多
关键词 涡流搜索算法 流场吸引 逐维更新 领导层决策机制 CEC2017 极值优化 大规模全局优化
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混合改进的蜜獾优化算法
7
作者 谢高源 张亚明 +2 位作者 普蝶 普东琪 钱政弘 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期163-168,共6页
针对蜜獾优化算法收敛速度不够快、容易陷入局部最优解和全局搜索能力不够强的问题,提出一种混合改进的蜜獾优化算法(HIHBA)。融入螺旋搜索策略,通过螺旋搜索逐步增加搜索半径和搜索角度,使得算法能够更广泛地搜索整个解空间,从而跳出... 针对蜜獾优化算法收敛速度不够快、容易陷入局部最优解和全局搜索能力不够强的问题,提出一种混合改进的蜜獾优化算法(HIHBA)。融入螺旋搜索策略,通过螺旋搜索逐步增加搜索半径和搜索角度,使得算法能够更广泛地搜索整个解空间,从而跳出局部最优解,更快地找到全局最优解;引入柯西变异策略进一步增强算法的全局搜索能力。对改进后的HIHBA算法与其他算法在8个基准函数上进行相同条件的对比测试,并通过Wilcoxon秩和检验进一步验证其性能。仿真结果表明,HIHBA在收敛速度和收敛精度上取得了显著的提升,与其他算法相比具有更强的竞争力和更优越的综合性能。 展开更多
关键词 蜜獾优化算法 螺旋搜索策略 柯西变异 全局最优解 测试函数 秩和检验
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基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法 被引量：31
8
作者 孔芝 杨青峰 +1 位作者 赵杰 熊浚钧 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期35-43,共9页
针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度;设计一种自适应调整搜... 针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度;设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法. 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 自适应调整权重 自适应调整搜索策略 函数优化 全局优化
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基于改进麻雀搜索算法的多维复杂函数优化问题的求解
9
作者 张贺杰 赵茂先 《数学建模及其应用》 2024年第1期20-29,51,共11页
传统麻雀搜索算法在寻找最优解过程中,存在种群多样性不够高、易产生局部最优、收敛精度不稳定等问题.本文给出了一种改进的麻雀搜索算法,首先,用改进的Cubic和Bernoulli混合混沌映射初始化种群分布提高种群多样性;其次,在算法迭代过程... 传统麻雀搜索算法在寻找最优解过程中,存在种群多样性不够高、易产生局部最优、收敛精度不稳定等问题.本文给出了一种改进的麻雀搜索算法,首先,用改进的Cubic和Bernoulli混合混沌映射初始化种群分布提高种群多样性;其次,在算法迭代过程中引入非线性自适应惯性权重和Levy飞行策略,调节算法的搜索范围和精度,改善算法的收敛速度和局部寻优能力;然后,引入鲸鱼优化算法的捕食策略进行扰动,避免陷入局部最优;最后,在12个基准测试函数上与传统麻雀搜索算法和其他算法进行评估,实验结果验证了改进的算法具有较好的收敛速度和求解精度,并提升了局部搜索能力. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 非线性自适应惯性权重 Levy飞行 鲸鱼优化算法
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全局组搜索优化算法及其应用研究
10
作者 张康 顾幸生 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第5期529-534,共6页
组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数... 组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够解决复杂的实际问题。 展开更多
关键词 组搜索优化算法 优化 全局数值优化
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基于圆形搜索机制的多反向复合鲸鱼优化算法
11
作者 肖鹏 吴克晴 丁美芳 《微电子学与计算机》 2023年第5期1-11,共11页
为了改进鲸鱼优化算法存在的种群多样性和勘探开采能力不足等问题,提出了基于圆形搜索机制的多反向复合鲸鱼优化算法(CSOWOA).首先,针对种群多样性进行了改进.通过折射反向学习初始化种群,以便于搜索到更为隐蔽的空间,加强初始种群的多... 为了改进鲸鱼优化算法存在的种群多样性和勘探开采能力不足等问题,提出了基于圆形搜索机制的多反向复合鲸鱼优化算法(CSOWOA).首先,针对种群多样性进行了改进.通过折射反向学习初始化种群,以便于搜索到更为隐蔽的空间,加强初始种群的多样性;在算法寻优过程中,通过适应度值大小来划分优势种群和劣势种群,分别对其进行折射反向学习和随机反向学习的多反向复合方式,确保算法寻优过程中种群分布的多样性,便于算法寻优。其次,针对算法勘探开采能力进行了改进.采用结合种群成功率的自适应权重来加强鲸鱼的包围搜索能力,同时在包围搜索过程中通过两种圆形搜索机制加强算法的勘探和开采能力,提升算法的收敛速度和寻优精度.最后,加入正态变异来扰动精英个体的位置,带动可能陷入停滞的鲸鱼种群,避免算法陷入局部最优.仿真实验在13个基准测试函数中与几个知名改进鲸鱼算法和经典智能优化算法进行比较,比较结果显示CSOWOA有明显的提升效果. 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 圆形搜索机制 多反向学习机制 正态变异
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收敛因子非线性变化的鲸鱼优化算法 被引量：18
12
作者 龙文 伍铁斌 唐斌 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第6期102-107,共6页
针对基本鲸鱼优化算法在处理复杂全局优化问题时存在解精度低和收敛速度慢等缺点,提出一种收敛因子随进化迭代次数非线性变化的改进鲸鱼优化算法.该算法利用混沌方法替代随机方法初始化种群,使群体具有较好的多样性.受粒子群算法惯性权... 针对基本鲸鱼优化算法在处理复杂全局优化问题时存在解精度低和收敛速度慢等缺点,提出一种收敛因子随进化迭代次数非线性变化的改进鲸鱼优化算法.该算法利用混沌方法替代随机方法初始化种群,使群体具有较好的多样性.受粒子群算法惯性权重启发,设计出一种随进化迭代次数增加而非线性变化的收敛因子更新公式,以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力.对当前最优鲸鱼个体执行混沌扰动策略以扩大其搜索范围.选取6个高维标准测试函数进行数值实验,结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度. 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 混沌 非线性收敛因子 全局优化
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文化基因粒子群算法在换热网络连续变量全局优化中的应用 被引量：15
13
作者 何巧乐 崔国民 许海珠 《石油化工》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期37-45,共9页
在换热网络的综合优化中,连续变量的优化通常采用确定性方法。相比于整型变量优化,连续变量优化相对容易处理,但存在容易陷入局部最优和无法收敛到全局最优的问题。针对这一问题,提出一种在标准粒子群算法中结合局部搜索策略的文化基因... 在换热网络的综合优化中,连续变量的优化通常采用确定性方法。相比于整型变量优化,连续变量优化相对容易处理,但存在容易陷入局部最优和无法收敛到全局最优的问题。针对这一问题,提出一种在标准粒子群算法中结合局部搜索策略的文化基因粒子群算法;结合换热网络最小年综合费用小和计算时间短的优点,提出Ring+Random粒子种群拓扑结构;结合算法控制参数的设置与粒子种群拓扑结构的改进,使文化基因粒子群算法具有更好的全局收敛性能。采用6个10股流体算例验证文化基因粒子群算法在给定换热网络结构下的连续变量全局收敛性能,与文献值相比,换热网络最小年综合费用最大减少了26 025$/a。 展开更多
关键词 换热网络综合 粒子群算法 文化基因 连续变量全局优化 局部搜索
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运用变异算子随机搜索求解全局优化问题 被引量：6
14
作者 魏金岭 霍超 +1 位作者 孟濬 刘平 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期633-639,共7页
通过改进遗传算法 ,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法 .该法以变异算子作为唯一的遗传算子 ,利用生物变异原理进行局部搜索 ,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术 .它具有较强的局部搜索能力 ,可在有限... 通过改进遗传算法 ,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法 .该法以变异算子作为唯一的遗传算子 ,利用生物变异原理进行局部搜索 ,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术 .它具有较强的局部搜索能力 ,可在有限时间内取得较好解 .仿真实验证明 ,本算法在求解全局优化问题上的有效性 ,并表明其局部收敛能力与求解结果均优于传统遗传算法 . 展开更多
关键词 遗传算法 启发式搜索 全局优化 变异算子
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全局最优化算法及其应用 被引量：9
15
作者 陈冬芳 薛继伟 张漫 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2005年第1期89-93,共5页
综述了近年来国内外学者对全局最优化问题的研究成果,分析了不同全局最优算法的优缺点,指出了因存在最优化问题的本质特征(NP-难题)而在实践中算法可解的问题并不一定可解,同时指出了没有适合解决任何问题的通用全局最优算法,最后给出了... 综述了近年来国内外学者对全局最优化问题的研究成果,分析了不同全局最优算法的优缺点,指出了因存在最优化问题的本质特征(NP-难题)而在实践中算法可解的问题并不一定可解,同时指出了没有适合解决任何问题的通用全局最优算法,最后给出了2个研究趋势. 展开更多
关键词 全局优化 禁忌搜索 遗传算法 模拟退火算法 分枝与界定 区间方法
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面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展 被引量：11
16
作者 刘振军 杨迪雄 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期269-286,共18页
近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工... 近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法(基于混沌搜索)、第二类混合混沌优化算法(混沌序列代替随机序列)以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。 展开更多
关键词 全局优化 混沌优化算法 混沌序列 混沌神经网络 混沌搜索 混沌分形优化
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全局智能优化集成算法研究 被引量：3
17
作者 魏平 徐成贤 段成德 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期60-64,共5页
针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架——全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出... 针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架——全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据. 展开更多
关键词 智能优化算法 系统集成 局部搜索 全局优化 评价指标
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求解全局优化问题的改进蝙蝠算法（英文） 被引量：2
18
作者 汪春峰 马民 申培萍 《应用数学》 CSCD 北大核心 2016年第3期632-642,共11页
蝙蝠算法(BA)是一类基于试探技巧的群智能优化算法,该算法已被广泛用于诸多领域问题的求解.本文提出一个改进的蝙蝠算法NIBA.在算法中,为了加强蝙蝠算法的局部和全局搜索能力,提出了三个改进策略.首先,为了改进蝙蝠的局部搜索能力,在当... 蝙蝠算法(BA)是一类基于试探技巧的群智能优化算法,该算法已被广泛用于诸多领域问题的求解.本文提出一个改进的蝙蝠算法NIBA.在算法中,为了加强蝙蝠算法的局部和全局搜索能力,提出了三个改进策略.首先,为了改进蝙蝠的局部搜索能力,在当前最优解处给出了一个新的搜索方程.其次,为了改进算法的全局搜索能力,平衡算法的开发能力和探索能力,算法吸收并改进了和声搜索机制.最后,为了进一步提高NIBA算法的搜索能力,在当前最优解处,算法采用了混沌搜索机制.为了验证算法的性能,针对18个标准测试函数进行了数值实验.与其它算法的比较结果显示,NIBA算法具有更好的稳定性,且效率更高. 展开更多
关键词 蝙蝠算法 和声搜索 连续优化 全局优化
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基于人工鱼的全局优化文化算法 被引量：1
19
作者 柴玉梅 陈阳 +1 位作者 苏金 明奇 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2010年第5期106-110,共5页
针对基本人工鱼算法存在多样性缺失、搜索后期收敛速度较慢和搜索精度不高等不足,以及传统文化算法的框架模式,提出了基于人工鱼的全局优化文化算法.算法中首先人工鱼进行跳跃式全局搜索,当搜索过程较慢或处于停滞状态时,采用高斯变异... 针对基本人工鱼算法存在多样性缺失、搜索后期收敛速度较慢和搜索精度不高等不足,以及传统文化算法的框架模式,提出了基于人工鱼的全局优化文化算法.算法中首先人工鱼进行跳跃式全局搜索,当搜索过程较慢或处于停滞状态时,采用高斯变异算子对最优值进行变异,然后让人工鱼继续在最优值的周围搜索,可使结果精度更高.通过典型的基准测试函数和应用实例表明该算法收敛速度快、精度高,可有效用于全局优化问题的解决. 展开更多
关键词 文化算法 人工鱼算法 局部搜索 全局优化
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改进鲸鱼优化算法在电力负荷调度中的应用 被引量：16
20
作者 徐建中 晏福 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期149-159,共11页
为了提高鲸鱼优化算法(WOA)的全局优化性能,提出了一种基于黄金分割搜索的改进鲸鱼优化算法(GWOA)。首先利用黄金分割搜索对WOA的初始种群进行初始化,使得初始种群能够尽可能的靠近全局最优解,然后利用黄金分割搜索所形成的变区间,进行... 为了提高鲸鱼优化算法(WOA)的全局优化性能,提出了一种基于黄金分割搜索的改进鲸鱼优化算法(GWOA)。首先利用黄金分割搜索对WOA的初始种群进行初始化,使得初始种群能够尽可能的靠近全局最优解,然后利用黄金分割搜索所形成的变区间,进行变区间黄金分割非均匀变异操作,以增加WOA的粒子多样性和提高粒子跳出局部最优陷阱的能力,从而改善WOA的寻优性能。选取了15个大规模测试函数进行数值仿真测试,仿真结果和统计分析表明GWOA的寻优性能要优于对比文献的改进鲸鱼优化算法(IWOA)。此外,将GWOA用于对工程实际应用领域中的电力负荷优化调度问题进行实例分析,实例应用结果表明,GWOA能有效对电力负荷优化调度问题进行寻优求解。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 黄金分割搜索 非均匀变异 电力负荷调度
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