PBIL进化算法求解排污口布局优化问题的研究 被引量：6

1

作者 万珊珊 郝莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期237-240,共4页

排污口的布局对水生态系统的良性发展和城市环境美化起着至关重要的作用。利用基于概率分析策略的PBIL算法,综合考虑影响排污口布局的区域地理条件、水环境容量、水域纳污能力、水生态资源等约束条件,并利用层次分析法确定影响因子的权... 排污口的布局对水生态系统的良性发展和城市环境美化起着至关重要的作用。利用基于概率分析策略的PBIL算法,综合考虑影响排污口布局的区域地理条件、水环境容量、水域纳污能力、水生态资源等约束条件,并利用层次分析法确定影响因子的权重值。利用罚函数法构造了排污口优化设置问题的模型,设计了整数编码方式,并应用于工程实例。结果表明了该算法能较为准确合理地求解此类问题,为经济的可持续发展提供了较好的技术支持。 展开更多

关键词 pbil算法 排污 优化设置 可持续发展

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增强型飞蛾扑火优化算法在梯级水库优化调度中的应用

2

作者 侯子琪 彭慧春 李继清 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第7期143-152,共10页

制定合理的梯级水库调度方案对提升水电能源利用率至关重要,然而决策过程的多阶段性增加了该问题的复杂性,优化算法在求解时表现出一定程度的调度结果不稳定性、精度低甚至找不到最优解。飞蛾扑火优化算法(MFO)因其高效性而广泛应用于... 制定合理的梯级水库调度方案对提升水电能源利用率至关重要,然而决策过程的多阶段性增加了该问题的复杂性,优化算法在求解时表现出一定程度的调度结果不稳定性、精度低甚至找不到最优解。飞蛾扑火优化算法(MFO)因其高效性而广泛应用于各复杂问题,但存在易早熟和种群易趋同化等缺陷。为增强MFO算法的调度效果,提出了一种增强型飞蛾扑火优化算法(EMFO)。通过采用自适应变化的火焰数量以增强寻优空间的遍历性、融合动态共享前3名火焰位置的光源交流策略以避免落入局部极值并引入最差个体反向学习以提高收敛精度。以CEC2022测试函数以及黄河上游梯级水库中长期发电优化调度工程案例验证了所提算法的有效性。结果表明,EMFO在寻优精度以及收敛速度等方面显著优于现有算法。在工程案例方面,在考虑不同来水和起调水位条件下,EMFO较现有算法均能生成收敛精度更高、弃水量更少及表现更稳定的调度结果,且其优化后的方案发电保证率更高、破坏程度最小。以丰水年为例,其发电量分别提高了2.50%、1.56%,标准差分别下降了16.48%、42.86%,弃水量分别减少了11.375亿m^(3)和6.839亿m^(3),通过水位出力过程及刘家峡凌汛期下泄流量过程分析了调度结果的合理性,EMFO算法优化后的调度方案可以保证在满足汛期防洪需求及凌汛期刘家峡的防凌需求基础上增加整体发电量,有效提高了水资源综合利用率,为处理梯级水库优化调度提供了一种新的可行方法。 展开更多

关键词 梯级水库调度 发电优化调度 飞蛾扑火算法 种群交流 反向学习

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一种新的求解ATSP问题的PBIL算法 被引量：4

3

作者 汪存富 蔚承建 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第27期66-68,183,共4页

该文将二进制的人口增量学习算法(PBIL)改进为整数(集值)形式(multiplePBIL),并提出了一种新的基于城市间连接关系的非对称旅行商问题(ATSP)的解法。这种解法结合了集值人口增量学习算法和TSP问题的启发式搜索3-opt加强方法。混沌定位,... 该文将二进制的人口增量学习算法(PBIL)改进为整数(集值)形式(multiplePBIL),并提出了一种新的基于城市间连接关系的非对称旅行商问题(ATSP)的解法。这种解法结合了集值人口增量学习算法和TSP问题的启发式搜索3-opt加强方法。混沌定位,分布式随机遍历构架和判断进化结束条件的可能性分布的熵的确定是该解法的三大创新之处。 展开更多

关键词 人口增量学习算法 非对称旅行商问题 进化计算

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基于PBIL算法的炼钢生产低碳调度问题 被引量：2

4

作者 张燕华 陈伟达 孟祥虎 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2407-2414,共8页

为了将碳排放引入生产调度优化,针对其等待时间受限的生产调度问题,建立最小化最大完工时间与碳排放的双目标优化模型,利用加权效用函数与标准化方法将其转换为单目标,并采用种群增量学习算法对问题进行求解。仿真实验表明,作业等待时... 为了将碳排放引入生产调度优化,针对其等待时间受限的生产调度问题,建立最小化最大完工时间与碳排放的双目标优化模型,利用加权效用函数与标准化方法将其转换为单目标,并采用种群增量学习算法对问题进行求解。仿真实验表明,作业等待时间因受上限约束对碳排放影响较小,设备空转是影响碳排放的主要因素,提高设备利用率可有效减少碳排放;最大完工时间与碳排放呈反相关关系,即为尽快响应客户要求企业需付出较大的碳排放代价,而在碳权交易市场下企业为降低碳排放成本需适当放宽以往的经济指标。 展开更多

关键词 种群增量学习算法 生产调度 碳排放 最大完成时间

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基于PBIL的多QoS约束选播路由算法 被引量：1

5

作者 胡承军 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第3期442-444,共3页

为了满足时延、时延抖动、带宽、丢包率多个服务质量约束下以最小代价选播路由,针对使用常规算法很难求得最优解,提出一种基于种群的增量学习(Population-Based Incremental Learning,PBIL)方法的多约束选播路由算法,该算法有效结合了... 为了满足时延、时延抖动、带宽、丢包率多个服务质量约束下以最小代价选播路由,针对使用常规算法很难求得最优解,提出一种基于种群的增量学习(Population-Based Incremental Learning,PBIL)方法的多约束选播路由算法,该算法有效结合了遗传算法和竞争学习的优点,以更新概率向量为主要的快速进化手段,使得算法更加易于操作,同时对标准PBIL算法中的概率向量更新机制进行了改进,使用两个最优个体代替传统的仅使用单个最优个体,增加了更多优秀个体被选择保存到下一代的机会。最后给出了基于PBIL的选播路由算法和基于遗传优化的选播路由算法随机网络拓扑上的仿真比较,结果表明:算法在最优解的精确度上、成功率上以及执行速度上明显优于遗传算法求解。 展开更多

关键词 服务质量 选播 基于种群的增量学习 概率向量

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应用于组合优化的自适应PBIL算法研究

6

作者 汪丽华 马良荔 石向荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期225-227,共3页

为解决组合优化过程中最优解的搜索效率问题,研究了一种基于自适应理论的PBIL算法。通过引入系统熵值,使传统PBIL算法的学习概率和变异率能根据系统熵值的变化作自适应调整,形成具有自学习和变异能力的自适应PBIL算法(AP-BIL)。通过实... 为解决组合优化过程中最优解的搜索效率问题,研究了一种基于自适应理论的PBIL算法。通过引入系统熵值,使传统PBIL算法的学习概率和变异率能根据系统熵值的变化作自适应调整,形成具有自学习和变异能力的自适应PBIL算法(AP-BIL)。通过实例验证了该算法的实用价值和有效性。 展开更多

关键词 组合优化 自适应 基于人口的增量学习(pbil)算法

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一种多种群进化和差分变异的鲸鱼优化算法 被引量：5

7

作者 朱杰 付伟 +3 位作者 马宁 季伟东 苏婷 陈珊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2618-2627,共10页

针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优,求解精度低,收敛速度慢,提出了一种多种群进化和差分变异的鲸鱼优化算法(MDWOA).首先,根据适应度值将种群划分为两个大小相等的子种群,并为每个子种群分配不同的移动策略,以平衡全局和局部搜索能力.其... 针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优,求解精度低,收敛速度慢,提出了一种多种群进化和差分变异的鲸鱼优化算法(MDWOA).首先,根据适应度值将种群划分为两个大小相等的子种群,并为每个子种群分配不同的移动策略,以平衡全局和局部搜索能力.其次,设计了一种种群进化和差分变异的策略来帮助MDWOA提高收敛速度,避免其陷入局部最优.最后,引入反向学习策略,增加种群多样性.将MDWOA与多种优化算法在13个基准函数上进行仿真测试,非参数检验的结果表明相较于其他优化算法来说改进的算法具有更高的精度和稳定性.在此基础上,建立了基于MDWOA优化BP神经网络模型,预测波士顿房价的实验结果表明所提出的预测模型具有更好的预测性能和有效性. 展开更多

关键词 多种群进化 差分变异 鲸鱼优化算法 反向学习 MDWOA-BP神经网络

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求解约束优化问题的改进蛇优化算法 被引量：2

8

作者 梁昔明 史兰艳 龙文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期76-87,共12页

结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇... 结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇优化算法对所得界约束优化问题进行求解,进而获得所求约束优化问题的解。为验证算法WDFSO的有效性,选取CEC2006中19个标准约束优化问题进行数值实验,并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法的显著性。实验结果表明,与对比算法相比,算法WDFSO求解约束优化问题具有更高的收敛精度和更好的稳定性。最后应用算法WDFSO求解两个工程约束优化问题,结果表明算法WDFSO求解性能更好。 展开更多

关键词 约束优化问题 外点罚函数法 蛇优化算法 对立学习 种群分类策略 数值实验

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一种精英反向学习的差分演化算法 被引量：12

9

作者 周新宇 吴志健 王晖 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期2129-2134,共6页

为提高差分演化算法的性能,提出一种精英反向学习策略的差分演化算法.该算法以一定的概率通过反向学习生成种群中精英个体的反向解,引入一般化系数k,构造动态搜索边界下的反向群体形成反向搜索空间,之后同时评估当前种群与反向种群的解... 为提高差分演化算法的性能,提出一种精英反向学习策略的差分演化算法.该算法以一定的概率通过反向学习生成种群中精英个体的反向解,引入一般化系数k,构造动态搜索边界下的反向群体形成反向搜索空间,之后同时评估当前种群与反向种群的解来指导算法的搜索空间向包含全局最优解的空间逼近,有利于均衡算法的勘探与开采能力.对13个典型的测试函数进行实验,将本文算法与5种代表性的差分演化算法进行对比,结果表明本文算法不仅在求解精度上更优,在收敛速度上也有非常大的优势. 展开更多

关键词 差分演化算法 搜索空间 精英反向学习 种群多样性

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基于双层随机游走的关系推理算法 被引量：14

10

作者 刘峤 韩明皓 +2 位作者 江浏祎 刘瑶 耿技 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1275-1290,共16页

关系推理是知识库构建的关键技术之一,典型应用场景包括关系预测和实体链接等.关系推理研究的问题是如何利用知识库中已有的知识推理得到新的知识.当前主流知识库采用的推理模型包括潜在因子模型和随机游走模型.前者将实体和关系映射到... 关系推理是知识库构建的关键技术之一,典型应用场景包括关系预测和实体链接等.关系推理研究的问题是如何利用知识库中已有的知识推理得到新的知识.当前主流知识库采用的推理模型包括潜在因子模型和随机游走模型.前者将实体和关系映射到一个低维实数向量空间,通过向量相似度计算实现推理.后者基于一阶谓词逻辑进行实体间的关系推理,通过随机算法降低算法复杂度.比较而言,前者由于需要进行大规模矩阵运算而计算复杂度较高,后者则因为采用了随机采样方法,难以完全利用知识库中已有的结构化信息,而导致召回率较低.通过研究现有随机游走模型基本假设存在的问题,提出了两项新的推理建模假设.首先,以PRA为代表的随机游走模型采用关系单向性假设,将知识库中的实体关系三元组视为一阶Horn子句,将关系处理为主语和宾语间的偏序关系,该文提出的假设是,尽管实体间的关系从字面和句法上具有方向性,但关系所包含的信息对两侧实体而言具有语义上的双向性,允许关系推理算法利用从宾语到主语的逆向关系语义进行知识推理;其次,PRA算法采用一阶谓词逻辑进行推理,并通过引入一个随机采样机制来避免穷举搜索和提高计算速度,该文认为这是导致PRA算法及类似算法无法完全利用知识库中已有信息的一个主要原因,据此提出了一个新的假设,即知识库中特定关系子网的拓扑结构所包含的信息可以被利用来改善随机游走模型的关系推理结果,为验证上述假设的有效性,提出了一种基于双层随机游走策略的关系推理新算法,在WN18、FB15K和FB40K等公开数据集上的实验结果表明,该算法能够有效地提高基于随机游走的关系推理模型的准确性和召回率,性能显著优于当前主流的基于潜在因子模型的关系推理算法. 展开更多

关键词 关系推理 统计关系学习 知识库扩容 随机游走 路径排序算法 人工智能

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钢铁企业合同匹配多目标优化模型与算法 被引量：5

11

作者 胡琨元 高政威 汪定伟 《东北工学院学报》 CSCD 北大核心 2004年第6期527-530,共4页

针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型·采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体的增量学习(Population BasedIncreasedLearning,简称PB... 针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型·采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体的增量学习(Population BasedIncreasedLearning,简称PBIL)算法进行求解·结合模型的特点,利用自然数编码表示合同的匹配结果,按照学习概率大小修复不可行个体·通过对应用实例的计算,以及与遗传算法结果的比较,证明该模型和算法是解决合同优化匹配问题较为理想的方式· 展开更多

关键词 钢铁企业 合同匹配 多目标优化 0-1规划 极大极小算子 pbil算法 模糊决策

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基于节点矢量优化的复合材料序列轮廓逼近及重构 被引量：1

12

作者 赵秀阳 李萍萍 +1 位作者 张彩明 杨波 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1945-1951,共7页

针对采用边缘检测方法获得的复合材料第二相颗粒轮廓不规则且光顺性差的特点,利用周期非均匀三次B样条曲线逼近颗粒轮廓.将节点作为变量,提出了一种基于群体增量学习算法的节点矢量优化算法,得到预定控制点条件下误差最小的颗粒轮廓曲线... 针对采用边缘检测方法获得的复合材料第二相颗粒轮廓不规则且光顺性差的特点,利用周期非均匀三次B样条曲线逼近颗粒轮廓.将节点作为变量,提出了一种基于群体增量学习算法的节点矢量优化算法,得到预定控制点条件下误差最小的颗粒轮廓曲线;基于逼近的序列轮廓,采用柔性间距插入节点的方法定义公共节点矢量,根据公共节点矢量对序列轮廓进行相容性处理,利用三次B样条蒙皮算法生成了一张C2连续的张量积B样条曲面来描述复合材料的第二相颗粒.实验结果表明,与遗传算法相比,文中算法在轮廓逼近方面具有更好的鲁棒性和更高的精度,重构出的第二相颗粒光顺性好,效果理想. 展开更多

关键词 颗粒轮廓 B样条 群体增量学习算法 节点矢量优化 曲面重构

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基于局部最优解的改进人工蜂群算法 被引量：40

13

作者 王冰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1023-1026,共4页

针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用... 针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用基于一般的反向学习的策略进行种群初始化,而且采蜜蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,邻域搜索的维数根据循环代数动态调整。基于十个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效加快收敛速度,局部优化能力有显著提高。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 种群初始化 反向学习 搜索频率

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融合折射原理反向学习的飞蛾扑火算法 被引量：17

14

作者 王光 金嘉毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期46-51,59,共7页

飞蛾扑火算法是一种新型群智能优化算法,目前已经应用于特征选择和图像分割等诸多领域。然而,传统的飞蛾扑火算法后期收敛速度不足且容易陷入局部最优,从而影响了算法的整体性能。为了提高飞蛾扑火算法的优化性能,提出了一种基于折射原... 飞蛾扑火算法是一种新型群智能优化算法,目前已经应用于特征选择和图像分割等诸多领域。然而,传统的飞蛾扑火算法后期收敛速度不足且容易陷入局部最优,从而影响了算法的整体性能。为了提高飞蛾扑火算法的优化性能,提出了一种基于折射原理反向学习的飞蛾扑火算法(ROBL-MFO)。该算法首先在飞蛾的更新公式中引入历史最优火焰平均值,使火焰间的信息能够互相交流,提高算法的收敛能力;其次利用随机反向学习策略对解进行反向学习,扩大算法的搜索空间;最后使用折射原理对解进行折射操作,提高种群的多样性,帮助算法跳出局部最优。在六个标准实验函数上得到的实验结果表明,对比其他算法,ROBL-MFO算法拥有更好的收敛速度,且能够有效跳出局部最优。 展开更多

关键词 飞蛾扑火算法 折射原理 反向学习 群智能算法 种群多样性

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基于群体递增学习算法的癌症化学疗法优化技术

15

作者 姜群 王越 宋文强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期721-723,共3页

探索分布估计算法中基于群体递增学习算法在优化癌症化疗中的应用能力,并与遗传算法作相应比较。实验表明基于群体递增学习(PBIL)算法的搜寻速度以及搜寻到的可行解质量均优于遗传算法。

关键词 化学疗法 基于群体递增学习算法 约束 优化

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无人机动态目标搜索的建模及求解

16

作者 刘振 胡云安 史建国 《电光与控制》 北大核心 2013年第11期1-6,共6页

对无人机(UAV)在动态战场环境中的协同搜索问题进行研究,在考虑目标存在概率、价值收益、UAV斥力代价及任务执行代价的情形下,建立了多UAV协同搜索的滚动优化模型。为了提高模型求解的效率,提出一种改进种群增量学习算法(PBIL)对该问题... 对无人机(UAV)在动态战场环境中的协同搜索问题进行研究,在考虑目标存在概率、价值收益、UAV斥力代价及任务执行代价的情形下,建立了多UAV协同搜索的滚动优化模型。为了提高模型求解的效率,提出一种改进种群增量学习算法(PBIL)对该问题进行求解,采用混合编码的方法构造种群,同时采用了自适应的更新率,并利用自适应交叉和变异方式,将该算法应用于动态目标的搜索问题,仿真结果表明该方法能有效地搜索到战场目标,提高了搜索效率。 展开更多

关键词 无人机 动态目标搜索 斥力 基于种群的增量学习 概率搜索图

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一种改进的种群增量学习算法求解带软时间窗的车辆路径优化问题 被引量：3

17

作者 谢勇 胡蓉 +3 位作者 钱斌 陈少峰 张桂莲 张笑迪 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期110-116,共7页

针对求解带软时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with soft time windows,VRPSTW),提出一种改进的种群增量学习算法(Improved population-based incremental learning algorithm,IPBIL)优化运输总成本。提出一种新型的3维种... 针对求解带软时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with soft time windows,VRPSTW),提出一种改进的种群增量学习算法(Improved population-based incremental learning algorithm,IPBIL)优化运输总成本。提出一种新型的3维种群增量学习模型引导算法执行全局搜索,发现解空间中的优质解区域;设计一种基于客户间距离和惩罚成本相关度的交换操作进一步提高解的质量;提出一种关于时间窗问题性质的插入和逆转操作,对优质解区域进行细致搜索。最后,通过仿真实验和算法比较,验证了该文所提出的IPBIL的有效性。 展开更多

关键词 种群增量学习算法 带软时间窗的车辆路径问题 概率模型 优质解区域 运输总成本 有效性 全局搜索

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混合群体增量学习算法求解闭环布局问题 被引量：1

18

作者 邓文瀚 张铭 +1 位作者 王李进 钟一文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期95-102,共8页

闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小... 闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习(HPBIL)算法,分别使用离散群体增量学习(DPBIL)算子和连续PBIL(CPBIL)算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。 展开更多

关键词 群体增量学习算法 闭环布局问题 混合优化 局部搜索算法 元启发式方法

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基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法 被引量：12

19

作者 鲁迪 王星华 贺小平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期115-122,共8页

为实现高精度的短期风速预测,提出一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法。在信号处理阶段,利用时变滤波经验模态分解技术将原始风速序列分解为若干子模式以降低其不稳定性。然后采用混合粒子群算法对每一个... 为实现高精度的短期风速预测,提出一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法。在信号处理阶段,利用时变滤波经验模态分解技术将原始风速序列分解为若干子模式以降低其不稳定性。然后采用混合粒子群算法对每一个子模式进行特征提取,接着利用多分位鲁棒极限学习机分别建立预测模型并利用混合粒子群算法进行参数优化,最后对每个子模式的预测值进行聚合计算得到最终的预测结果。仿真结果表明:在考虑使用混合粒子群算法进行特征提取和模型参数优化后,所提方法具有更高的预测精度。同时基于时变滤波法的经验模态分解技术能够进一步提高预测准确性。 展开更多

关键词 短期风速预测 多分位鲁棒极限学习机 混合粒子群算法 时变滤波经验模态分解

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具备反向学习和局部学习能力的磷虾群算法 被引量：5

20

作者 肖素琼 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第18期34-39,共6页

针对磷虾群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了具备反向学习和局部学习能力的磷虾群算法。利用混沌映射和反向学习的思想初始化种群,根据算法迭代次数自适应调整学习维度,对精英个体进行反向学习,能有效保持种群的多样性,选... 针对磷虾群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了具备反向学习和局部学习能力的磷虾群算法。利用混沌映射和反向学习的思想初始化种群,根据算法迭代次数自适应调整学习维度,对精英个体进行反向学习,能有效保持种群的多样性,选取精英群体,通过自适应的Lévy飞行分布和改进的差分变异算子,提高种群的局部学习能力。这种新颖的元启发方式能加速收敛速度的同时可以保证磷虾群算法的鲁棒性。通过对8个基准函数进行仿真测试,实验结果表明:与最近的KH优化算法相比,该算法在收敛速度、收敛精度等方面得到明显改进。 展开更多

关键词 磷虾群优化算法 种群初始化 精英反向学习 差分变异算子 局部学习

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