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A novel particle swarm optimizer without velocity:Simplex-PSO 被引量:5
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作者 肖宏峰 谭冠政 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2010年第2期349-356,共8页
A simplex particle swarm optimization(simplex-PSO) derived from the Nelder-Mead simplex method was proposed to optimize the high dimensionality functions.In simplex-PSO,the velocity term was abandoned and its referenc... A simplex particle swarm optimization(simplex-PSO) derived from the Nelder-Mead simplex method was proposed to optimize the high dimensionality functions.In simplex-PSO,the velocity term was abandoned and its reference objectives were the best particle and the centroid of all particles except the best particle.The convergence theorems of linear time-varying discrete system proved that simplex-PSO is of consistent asymptotic convergence.In order to reduce the probability of trapping into a local optimal value,an extremum mutation was introduced into simplex-PSO and simplex-PSO-t(simplex-PSO with turbulence) was devised.Several experiments were carried out to verify the validity of simplex-PSO and simplex-PSO-t,and the experimental results confirmed the conclusions:(1) simplex-PSO-t can optimize high-dimension functions with 200-dimensionality;(2) compared PSO with chaos PSO(CPSO),the best optimum index increases by a factor of 1×102-1×104. 展开更多
关键词 Nelder-Mead simplex method particle swarm optimizer high-dimension function optimization convergence analysis
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信息迁移多任务优化共生生物搜索算法 被引量:2
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作者 程美英 钱乾 熊伟清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第7期2237-2247,共11页
针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立... 针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立运行基本SOS算法,当某一种群连续若干代停滞进化时,引入个体自身最优经验和邻域最优个体以形成知识模块并将该模块迁移至该种群个体进化过程中;最后对ITMTSOS算法时间和空间复杂度进行分析。仿真实验结果表明,ITMTSOS算法同时求解多个不同形态高维函数时均能快速收敛至全局极值解0,与单任务SOS算法相比,平均运行时间最多缩短约25.25%;而在同时求解多维0/1背包问题和师生匹配问题时,所提算法在测试集weing1和weing7上的最优适应值与目前测试集公布的最优结果相比分别提高了22767和22602,师生最优匹配差和平均匹配差的绝对值分别下降了26和33,平均运行时间约缩短了7.69%。 展开更多
关键词 共生生物搜索算法 多任务优化 信息迁移 多任务高维函数优化 多任务二元离散优化
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基于多任务差分进化的飞行器近似优化方法
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作者 陈晅 朱华光 +2 位作者 龙腾 叶年辉 史人赫 《导弹与航天运载技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2022年第5期31-35,共5页
针对不同工况、不同设计需求下的多个飞行器优化设计任务的高效协同求解问题,提出了一种基于多任务差分进化的近似优化方法(Multitasking Differential Evolution Based Approximation Optimization Method,MTDE-AOM)。MTDE-AOM采用差... 针对不同工况、不同设计需求下的多个飞行器优化设计任务的高效协同求解问题,提出了一种基于多任务差分进化的近似优化方法(Multitasking Differential Evolution Based Approximation Optimization Method,MTDE-AOM)。MTDE-AOM采用差分进化框架,通过构建径向基函数代理模型代替高耗时分析模型用于种群选择操作,有效降低了设计空间探索成本。在此基础上,引入多任务学习思想,定制了一种多任务样本迁移机制,在保证各优化任务种群多样性的前提下,通过聚类分析实现不同任务优质个体迁移,引导多个相似任务优化过程快速收敛。标准测试算例对比结果表明,相比于标准多任务差分进化算法,MTDE-AOM在优化效率、全局收敛性和鲁棒性等方面具有优势。最后,通过不同工况下的翼型多任务优化工程案例,验证了方法的有效性与工程实用性。 展开更多
关键词 多任务优化 径向基函数 差分进化 近似优化 翼型优化
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