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具有组合变异策略的回溯搜索优化算法
被引量：
3
1
作者
魏锋涛
史云鹏
石坤
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期41-47,共7页
针对回溯搜索优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于组合变异策略的改进回溯搜索优化算法。为了提高历史种群的多样性并扩大算法的搜索空间,在算法迭代过程中采用柯西种群生成策略,利用柯西分布尺度系数生成历史种群...
针对回溯搜索优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于组合变异策略的改进回溯搜索优化算法。为了提高历史种群的多样性并扩大算法的搜索空间,在算法迭代过程中采用柯西种群生成策略,利用柯西分布尺度系数生成历史种群;引入基于混沌映射和伽玛分布的组合变异策略,在一定概率下对较差个体进行变异生成质量较好的个体;对新种群中越界个体采用越界处理策略,确保算法在预定的搜索空间内搜索。选取了11个标准测试函数,在低维和高维状态下进行数值仿真,并与3种表现良好的算法进行比较,结果表明该改进算法在收敛速度和收敛精度上有很大优势。
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关键词
改进回溯搜索优化算法
柯西种群生成策略
组合变异
策略
越界处理
策略
函数优化
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职称材料
柯西自适应回溯搜索与最小二乘支持向量机的集成预测模型
被引量：
1
2
作者
张仲华
赵福媛
+1 位作者
郭钧枫
赵高长
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第6期1829-1836,共8页
针对在最小二乘支持向量机(LSSVM)的核函数参数和正则化参数优化中回溯搜索优化算法(BSA)易早熟、局部开采能力弱等问题,提出了一种集成预测模型CABSA-LSSVM。首先采用柯西种群生成策略增加历史种群的多样性使算法不易陷入局部最优解,...
针对在最小二乘支持向量机(LSSVM)的核函数参数和正则化参数优化中回溯搜索优化算法(BSA)易早熟、局部开采能力弱等问题,提出了一种集成预测模型CABSA-LSSVM。首先采用柯西种群生成策略增加历史种群的多样性使算法不易陷入局部最优解,然后利用自适应变异因子策略调节变异尺度系数以平衡算法的全局勘探和局部开采能力,最后运用改进后的柯西自适应回溯搜索算法(CABSA)优化LSSVM以形成新的集成预测模型。选取10个UCI数据集进行数值实验,结果表明所提模型CABSA-LSSVM在种群规模为80时回归预测性能最优,且与标准BSA、粒子群优化(PSO)算法、人工蜂群(ABC)算法、灰狼优化(GWO)算法优化的LSSVM相比,该模型的决定系数提升了1.21%~15.28%,预测误差降低了6.36%~29.00%,运行时间降低了5.88%~94.16%,可见该模型具有较高的预测精度和较快的计算速度。
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关键词
集成预测模型
回溯搜索优化算法
最小二乘支持向量机
柯西种群生成策略
自适应变异因子
策略
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职称材料
题名
具有组合变异策略的回溯搜索优化算法
被引量：
3
1
作者
魏锋涛
史云鹏
石坤
机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期41-47,共7页
基金
国家自然科学基金(No.51575443)
陕西省自然科学基础研究计划(No.2017JM5088,No.2018JM5061)
西安理工大学博士启动基金(No.102-451115002)。
文摘
针对回溯搜索优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于组合变异策略的改进回溯搜索优化算法。为了提高历史种群的多样性并扩大算法的搜索空间,在算法迭代过程中采用柯西种群生成策略,利用柯西分布尺度系数生成历史种群;引入基于混沌映射和伽玛分布的组合变异策略,在一定概率下对较差个体进行变异生成质量较好的个体;对新种群中越界个体采用越界处理策略,确保算法在预定的搜索空间内搜索。选取了11个标准测试函数,在低维和高维状态下进行数值仿真,并与3种表现良好的算法进行比较,结果表明该改进算法在收敛速度和收敛精度上有很大优势。
关键词
改进回溯搜索优化算法
柯西种群生成策略
组合变异
策略
越界处理
策略
函数优化
Keywords
improved backtracking search optimization algorithm
Cauchy population generation strategy
combined mutation strategy
out-of-bounds processing strategy
function optimization
分类号
TP301 [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
柯西自适应回溯搜索与最小二乘支持向量机的集成预测模型
被引量：
1
2
作者
张仲华
赵福媛
郭钧枫
赵高长
机构
西安科技大学理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第6期1829-1836,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11201277)。
文摘
针对在最小二乘支持向量机(LSSVM)的核函数参数和正则化参数优化中回溯搜索优化算法(BSA)易早熟、局部开采能力弱等问题,提出了一种集成预测模型CABSA-LSSVM。首先采用柯西种群生成策略增加历史种群的多样性使算法不易陷入局部最优解,然后利用自适应变异因子策略调节变异尺度系数以平衡算法的全局勘探和局部开采能力,最后运用改进后的柯西自适应回溯搜索算法(CABSA)优化LSSVM以形成新的集成预测模型。选取10个UCI数据集进行数值实验,结果表明所提模型CABSA-LSSVM在种群规模为80时回归预测性能最优,且与标准BSA、粒子群优化(PSO)算法、人工蜂群(ABC)算法、灰狼优化(GWO)算法优化的LSSVM相比,该模型的决定系数提升了1.21%~15.28%,预测误差降低了6.36%~29.00%,运行时间降低了5.88%~94.16%,可见该模型具有较高的预测精度和较快的计算速度。
关键词
集成预测模型
回溯搜索优化算法
最小二乘支持向量机
柯西种群生成策略
自适应变异因子
策略
Keywords
integrated prediction model
Backtracking Search optimization Algorithm(BSA)
Least Square Support Vector Machine(LSSVM)
Cauchy population generation strategy
adaptive mutation factor strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP181 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有组合变异策略的回溯搜索优化算法
魏锋涛
史云鹏
石坤
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
柯西自适应回溯搜索与最小二乘支持向量机的集成预测模型
张仲华
赵福媛
郭钧枫
赵高长
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
已选择
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