检索结果-南通市图书馆

双种群人工蜂群算法及其在MT和重力联合反演中的应用

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石油地球物理勘探 2021年第6期56卷 1400-1408,1447,I0009页

作者：曾志文陈晓郭冬邓居智张志勇陈辉东华理工大学核资源与环境国家重点实验室江西南昌330013 东华理工大学地球物理与测控技术学院江西南昌330013 安徽省勘查技术院安徽合肥230041

基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点。人工蜂群(ABC)算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部... 详细信息

基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点。人工蜂群(ABC)算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部搜索能力弱等问题。基于双种群架构可有效提高优化算法全局寻优能力。基于此,笔者提出一种双种群架构ABC算法,将交叉变异操作和最优解邻域搜索融入不同种群,选择典型的测试函数验证了改进ABC算法的有效性,并将其应用于大地电磁测深(MT)和重力数据的联合反演。模型试验和实测数据处理结果表明,双种群ABC算法具有较高的寻优能力和一定的实用性。

关键词：人工蜂群联合反演双种群大地电磁测深重力

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基于生物寄生行为的双种群粒子群算法

控制与决策 2011年第4期26卷 548-552,557页

作者：秦全德李荣钧华南理工大学工商管理学院广州510640

在分析生物共生关系的基础上,将兼性寄生行为的机制嵌入粒子群算法中,构建了一种由宿主群和寄生群两个种群组成的粒子群算法—–PSOPB.该算法中两个种群间隔一定的迭代次数并按个体适应度的大小排序,相互交换粒子.为了体现"优胜劣汰"的... 详细信息

在分析生物共生关系的基础上,将兼性寄生行为的机制嵌入粒子群算法中,构建了一种由宿主群和寄生群两个种群组成的粒子群算法—–PSOPB.该算法中两个种群间隔一定的迭代次数并按个体适应度的大小排序,相互交换粒子.为了体现"优胜劣汰"的生物进化法则,宿主群中适应度较差的一半粒子被淘汰,而由重新初始化的粒子代替以维持群体规模不变.标准测试函数的仿真结果表明了PSOPB算法的有效性.

关键词：粒子群算法寄生行为双种群

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基于混合策略的双种群约束优化算法

控制与决策 2015年第4期30卷 715-720页

作者：毕晓君张磊哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

提出一种基于混合策略的双种群约束优化算法.利用双种群存储机制处理约束条件,并采用约束支配更新不可行解集,同时采用混合策略进化种群:在进化前期利用Deb准则产生可行解,并保留一部分非劣不可行解参与进化,保持种群多样性;在进化后期... 详细信息

提出一种基于混合策略的双种群约束优化算法.利用双种群存储机制处理约束条件,并采用约束支配更新不可行解集,同时采用混合策略进化种群:在进化前期利用Deb准则产生可行解,并保留一部分非劣不可行解参与进化,保持种群多样性;在进化后期让最优个体和次优个体参与进化,使种群快速收敛.仿真实验结果表明,所提出的算法在保证种群多样性的同时,能够较好地收敛到全局最优解,且鲁棒性较好.

关键词：约束优化双种群混合策略差分进化算法

基于混合双种群差分进化的电力系统经济负荷分配

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控制与决策 2009年第8期24卷 1156-1160,1166页

作者：王凌黄付卓李灵坡清华大学自动化系清华大学信息科学与技术国家实验室北京100084

针对电力系统经济负荷分配本质上的非线性约束优化问题,提出一种双种群混合差分进化算法.采用两个种群且以较小的计算量实现目标函数的寻优并保持解的可行性,同时引入单纯型法来提高算法的局部搜索能力.基于典型算例对该算法的进化行为... 详细信息

针对电力系统经济负荷分配本质上的非线性约束优化问题,提出一种双种群混合差分进化算法.采用两个种群且以较小的计算量实现目标函数的寻优并保持解的可行性,同时引入单纯型法来提高算法的局部搜索能力.基于典型算例对该算法的进化行为进行测试,并通过仿真和比较验证了所提出算法的有效性.

关键词：经济负荷分配约束处理差分进化双种群

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一种双种群差分蜂群算法

控制理论与应用 2011年第2期28卷 266-272页

作者：暴励曾建潮太原科技大学复杂系统与计算智能实验室山西太原030024 广播电影电视管理干部学院学生处山西太原030013

人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀... 详细信息

人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高.

关键词：人工蜂群算法双种群差分进化算法反向学习

一种双种群遗传粒子群算法及在SMB优化中的应用

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南京理工大学学报 2012年第1期36卷 31-36页

作者：肖迪葛启承林锦国程明南京工业大学自动化与电气工程学院江苏南京210009 南京工业大学经济与管理学院江苏南京210009

针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法。设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都... 详细信息

针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法。设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都将收敛于Pareto最优前端。通过两个测试函数和在模拟移动床(SMB)上的操作条件优化仿真试验验证,双种群遗传粒子群算法较单一种群的遗传算法或粒子群算法能在较少的进化代数上收敛,解集具有更好的分布性和多样性;并能有效地对模拟移动床操作条件进行优化。

关键词：模拟移动床动态模型多目标优化遗传算法粒子群算法双种群

基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度

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东北大学学报（自然科学版） 2007年第9期28卷 1238-1242页

作者：李丹高立群马佳李扬东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交... 详细信息

针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息.该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生.将以DPSO算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA)相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO-HA).通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的.

关键词：双种群粒子群优化学习策略 DPSO-HA算法柔性工作车间调度

求解电动汽车车辆路径问题的双种群协同进化算法

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智能系统学报 2024年第2期19卷 438-445页

作者：王朝秦芳刘蓉蓉江浩安徽大学人工智能学院安徽合肥230601

绿色物流领域新兴的电动汽车车辆路径问题,由于需要对车辆路径和充电决策同时优化,搜索空间急剧增大,且需要同时满足容量和电量双重约束,现有方法难以快速找到质量较优的可行解。为此,提出一种基于双种群的协同进化算法,通过忽略电量约... 详细信息

绿色物流领域新兴的电动汽车车辆路径问题,由于需要对车辆路径和充电决策同时优化,搜索空间急剧增大,且需要同时满足容量和电量双重约束,现有方法难以快速找到质量较优的可行解。为此,提出一种基于双种群的协同进化算法,通过忽略电量约束构造简单带容量约束的车辆路径问题,辅助原始复杂问题的快速求解。为实现其间信息交互,设计一种基于改进距离邻接矩阵的解序列特征表示方法,旨在同时获取客户访问顺序和车辆指派信息;利用降噪自编码器构建2个问题解之间转换关系,以实现问题域间知识迁移。将该算法与目前常用的3种启发式算法和2种进化算法在不同规模测试集上进行对比,试验结果表明所提算法具有更快收敛速度且所获解集具有更好收敛性。

关键词：绿色物流电动汽车车辆路径问题电量约束双种群进化算法距离邻接矩阵降噪自编码器知识迁移

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协同过滤策略的异构双种群蚁群算法

计算机科学与探索 2019年第10期13卷 1754-1767页

作者：朱宏伟游晓明刘升上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 上海工程技术大学管理学院上海201620

针对蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于协同过滤策略的异构双种群蚁群算法。针对两个异构种群,引入协同过滤策略,奖励两个种群中蚂蚁更加偏好的路径,使算法更具导向性,加快算法的收敛速度;根据种群之间信息的动... 详细信息

针对蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出一种基于协同过滤策略的异构双种群蚁群算法。针对两个异构种群,引入协同过滤策略,奖励两个种群中蚂蚁更加偏好的路径,使算法更具导向性,加快算法的收敛速度;根据种群之间信息的动态反馈,自适应调整两个种群的交流频率,增加算法多样性;算法停滞时,两个种群协同交互,均化每个种群信息素,跳出局部最优。最后,引入神经网络失活思想,采用城市范围失活的方法,使程序运行时间更短。在对中大规模商旅问题(TSP)测试集仿真实验上,该算法提高了解的质量,保证了算法的多样性,加快了算法的收敛速度。

关键词：蚁群算法双种群商旅问题(TSP) 协同过滤城市失活