一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法 被引量：74

1

作者 段海滨 马冠军 +1 位作者 王道波 于秀芬 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期974-977,共4页

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。... 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,提出了一种用于求解连续空间优化问题的改进蚁群算法。将连续空间优化问题的解向量分解成有限个网格,同时构造了一个与蚁群转移概率相关的评价函数,并借助相遇搜索策略对蚁群算法进行了改进,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法较文献[11]所提出的自适应蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。 展开更多

关键词 蚁群算法 信息素 正反馈 连续空间优化

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蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法 被引量：68

2

作者 陈崚 沈洁 秦玲 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第12期2317-2323,共7页

针对蚁群算法不太适合求解连续性优化问题的缺陷,提出用蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.该方法将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体值.以... 针对蚁群算法不太适合求解连续性优化问题的缺陷,提出用蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.该方法将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体值.以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明,该方法比使用模拟退火算法、遗传算法具有更好的收敛速度. 展开更多

关键词 蚁群算法 连续空间优化问题 非线性规划 模拟进化算法

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一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用 被引量：12

3

作者 孙学勤 刘丽 +1 位作者 付萍 王学厚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第34期217-220,共4页

针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制... 针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度。 展开更多

关键词 蚁群算法 连续空间优化 PID参数优化

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求解连续空间优化问题的量子蚁群算法 被引量：47

4

作者 李盼池 李士勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期237-241,共5页

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标... 针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题,提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法.该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新蚂蚁携带的量子比特,完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性;最后根据移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.该算法将量子比特的两个概率幅都看作蚂蚁当前的位置信息,在蚂蚁数目相同时,可使搜索空间加倍.以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 量子计算 蚁群算法 连续空间优化

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求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法 被引量：4

5

作者 葛艳 逄海萍 +1 位作者 孟友新 江峰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期239-242,共4页

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法... 针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性. 展开更多

关键词 蚁群算法 Powell方法 连续空间优化

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自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题 被引量：4

6

作者 张强 李盼池 王梅 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期419-425,共7页

提出一种自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题。算法中群体空间采用最优觅食理论改进群体更新方式;信念空间通过云模型算法和最优排序差分变异策略对知识进行更新;利用混沌算法和反向学习算法进化外部空间;3种空间通过自适应的... 提出一种自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题。算法中群体空间采用最优觅食理论改进群体更新方式;信念空间通过云模型算法和最优排序差分变异策略对知识进行更新;利用混沌算法和反向学习算法进化外部空间;3种空间通过自适应的影响操作来实现知识的交换。典型复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度,特别适宜于多峰值函数寻优。 展开更多

关键词 蜂群算法 文化算法 云模型 连续空间优化

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DNA计算求解连续空间优化问题 被引量：4

7

作者 魏平 熊伟清 王小权 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第1期151-153,共3页

首先构造了二进制编码的网络空间,其两个节点连接权的四条边对应到DNA编码,设计了相应的算子起到DNA计算酶的作用,该算法设计使得DNA计算能够求解连续空间优化问题。通过测试函数表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果非常好。

关键词 群体进化 DNA计算 连续空间优化 函数优化

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量子混合蛙跳算法求解连续空间优化问题 被引量：8

8

作者 张强 李盼池 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期471-477,共7页

基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法,该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体,利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体,通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力,采用Hadamard门实现个体变异避免早熟,有效扩... 基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法,该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体,利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体,通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力,采用Hadamard门实现个体变异避免早熟,有效扩展了解空间的搜索范围.实验结果表明,该方法优于普通的混合蛙跳算法、粒子群算法和遗传算法,具有较高的优化能力和效率,更适合高维复杂函数的优化. 展开更多

关键词 量子计算 混合蛙跳算法 连续空间优化 仿真

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求解连续空间优化问题的改进蜂群算法 被引量：8

9

作者 王永琦 吴飞 孙建华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期658-660,704,共4页

为了有效地解决人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进蜂群算法。利用反向学习方法构建初始种群,以提高初始化解的质量。同时,利用分布估计算法构造优秀个体解空间的概率模型来进行邻域搜索,以改善算法的搜索性能并防止陷... 为了有效地解决人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进蜂群算法。利用反向学习方法构建初始种群,以提高初始化解的质量。同时,利用分布估计算法构造优秀个体解空间的概率模型来进行邻域搜索,以改善算法的搜索性能并防止陷入局部最优。对连续空间优化问题进行了仿真实验,结果表明改进算法具有较快的收敛速度,全局寻优能力显著提高。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 连续空间优化 反向学习 分布估计算法

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一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题 被引量：2

10

作者 寇晓丽 刘三阳 张建科 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期1909-1911,共3页

通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过... 通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。 展开更多

关键词 蚁群优化 随机优化方法 ALOPEX算法 连续空间优化

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DNAPSO算法在连续空间优化问题中的应用

11

作者 马翠 周先东 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2015年第5期87-92,共6页

针对DNA计算方法中的个体在进化过程中具有多样性、容易导致局部最优的问题,提出了一种新的DNAPSO算法。该算法利用PSO算法中个体依据全局最优解和局部最优解决定的进化方向原理,设计了向特定方向变异的多点变异算子,同时保留了DNA计算... 针对DNA计算方法中的个体在进化过程中具有多样性、容易导致局部最优的问题,提出了一种新的DNAPSO算法。该算法利用PSO算法中个体依据全局最优解和局部最优解决定的进化方向原理,设计了向特定方向变异的多点变异算子,同时保留了DNA计算中复制、交叉重组等算子,使新算法既具有了个体多样性特点,又具备了向最优解快速收敛的能力。多维连续空间优化问题中4个典型函数的仿真测试结果表明:所提出的DNAPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面较之DNA计算方法和标准PSO算法都有明显提高,丰富了连续空间优化问题的求解方法。 展开更多

关键词 DNAPSO算法 粒子群优化算法 连续空间优化问题

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求解连续函数优化问题的改进蚁群算法及仿真 被引量：11

12

作者 周建新 杨卫东 李擎 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1685-1688,共4页

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。... 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用动态局部信息素更新方式和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新方式相结合,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。 展开更多

关键词 蚁群算法 连续空间优化 信息素 旅行商问题

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一种求解连续优化的蚁群混合算法 被引量：4

13

作者 寇晓丽 刘三阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期745-747,758,共4页

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性,将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中,提出一种求解连续空间优化问题的混合算法(ACOAL).ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略;同时,结合Alopex算法... 针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性,将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中,提出一种求解连续空间优化问题的混合算法(ACOAL).ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略;同时,结合Alopex算法以加强搜索能力.该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性,提高了算法的收敛速度,避免了优化算法陷入局部最优. 展开更多

关键词 蚁群优化算法 ALOPEX算法 连续空间优化

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多维连续参数的随机试验蚁群算法优化反演分析 被引量：1

14

作者 吴祥松 朱合华 +2 位作者 李晓军 王士民 徐前卫 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期2589-2592,2597,共5页

针对一般蚁群算法难以求解优化反演中的多维连续参数优化问题,借鉴进化思想,提出随机试验蚁群算法求解多维连续参数全局优化问题的方法。该方法主要运用随机试验求出每个参数的任一水平对目标函数的影响度,以此影响度为蚂蚁选择下一个... 针对一般蚁群算法难以求解优化反演中的多维连续参数优化问题,借鉴进化思想,提出随机试验蚁群算法求解多维连续参数全局优化问题的方法。该方法主要运用随机试验求出每个参数的任一水平对目标函数的影响度,以此影响度为蚂蚁选择下一个参数水平的能见度,从而确定参数水平被选中的概率。同时考虑到当参数被划分的水平很多时目标函数收敛较慢的缺点,提出用方差分析法来确定参数的水平对目标函数的影响是否显著,将对目标函数影响不显著的参数水平其信息素设置为很小的值,从而加速目标函数的收敛。通过对一个岩土工程优化实例,表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 随机试验 随机试验蚁群算法 多维连续空间优化 方差分析法 概率搜索

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基于局部禁忌搜索策略的连续空间蚁群算法 被引量：2

15

作者 李桂成 赵海英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期56-58,共3页

针对蚁群算法容易陷入局部最优解及搜索时间长等不足,引入一种基于连续空间的禁忌搜索算法,并将其与蚁群算法相结合,提出了一种引入禁忌搜索策略的蚁群算法,以求解连续对象优化问题。经测试验证了该算法不仅跳出局部最优解的能力更强,... 针对蚁群算法容易陷入局部最优解及搜索时间长等不足,引入一种基于连续空间的禁忌搜索算法,并将其与蚁群算法相结合,提出了一种引入禁忌搜索策略的蚁群算法,以求解连续对象优化问题。经测试验证了该算法不仅跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,表明算法的有效性。 展开更多

关键词 蚁群算法 连续空间优化 禁忌搜索

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解连续性优化问题的摸石头过河算法 被引量：1

16

作者 高尚 邱玲 曹存根 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期108-112,共5页

依据"摸石头过河"的思想,提出一种快速、高效的随机优化算法.摸石头过河算法是以一个解为起点,向该起点附近邻域随机搜索若干个解,找出这些解中的最好的一个解,以此解为下次迭代的结果,然后以此点为起点,再向附近邻域随机搜... 依据"摸石头过河"的思想,提出一种快速、高效的随机优化算法.摸石头过河算法是以一个解为起点,向该起点附近邻域随机搜索若干个解,找出这些解中的最好的一个解,以此解为下次迭代的结果,然后以此点为起点,再向附近邻域随机搜索若干个解,以此类推.解连续性优化问题时改进的方法是逐渐缩小搜索空间,对几个经典测试函数进行实验的结果表明,利用摸石头过河及其改进算法能够极大地提高收敛速度和精度. 展开更多

关键词 随机优化算法 连续空间优化 快速随机优化算法 摸石头过河

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一种新的量子蚁群优化算法 被引量：18

17

作者 杨佳 许强 +1 位作者 张金荣 曹长修 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期22-27,共6页

针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置,完成蚂蚁的移动;最后... 针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置,完成蚂蚁的移动;最后采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异,增加位置的多样性。不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。 展开更多

关键词 量子进化 蚁群算法 连续空间优化

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基于网格划分策略的连续域改进蚁群算法 被引量：6

18

作者 黄永青 郝国生 +2 位作者 钟志水 胡为成 杜娟 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期61-64,共4页

针对连续空间函数优化问题,提出一种基于网格划分策略的改进蚁群算法。算法使用一种特殊的信息素更新策略,使得更新信息素时不需要使用解的具体目标函数值,从而降低了目标函数值差异化给算法性能带来的不利影响,并且网格点上的信息素可... 针对连续空间函数优化问题,提出一种基于网格划分策略的改进蚁群算法。算法使用一种特殊的信息素更新策略,使得更新信息素时不需要使用解的具体目标函数值,从而降低了目标函数值差异化给算法性能带来的不利影响,并且网格点上的信息素可以直接作为构建解过程中的转移概率。对几种典型的连续函数优化问题进行了测试,实验结果表明所提出算法具有很强的搜索能力。 展开更多

关键词 蚁群优化 连续空间优化 网格法 信息素

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量子位Bloch坐标的量子人工蜂群优化算法 被引量：8

19

作者 易正俊 何荣花 侯坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1935-1938,共4页

为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数... 为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。 展开更多

关键词 量子计算 量子比特 量子旋转门 人工蜂群算法 连续空间优化问题

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连续函数寻优的改进量子扩展蚁群算法 被引量：9

20

作者 李士勇 柏继云 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期80-84,共5页

针对扩展蚁群算法收敛慢,且容易陷入局部最优的缺点对扩展蚁群算法提出改进策略.引入量子比特表示蚂蚁位置以增加解的多样性;采用量子非门实现蚂蚁位置的变异以避免蚂蚁陷入局部最优;引入量子旋转门和高斯核概率密度函数结合更新蚂蚁携... 针对扩展蚁群算法收敛慢,且容易陷入局部最优的缺点对扩展蚁群算法提出改进策略.引入量子比特表示蚂蚁位置以增加解的多样性;采用量子非门实现蚂蚁位置的变异以避免蚂蚁陷入局部最优;引入量子旋转门和高斯核概率密度函数结合更新蚂蚁携带的量子比特,利于在连续空间寻优;根据解的重要性改进解存储器中每个解的权值以提高解的方向性,快速获得最优解.通过对多个二维和多维连续函数的对比仿真实验验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 量子计算 扩展蚁群算法 连续空间优化

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