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带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法

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河南科学 2016年第12期34卷 1956-1960页

作者：李会荣周亚妮西安交通大学数学与统计学院西安710049 商洛学院数学与计算机应用学院陕西商洛726000 商洛职业技术学院公共基础部陕西商洛726000

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期早熟收敛现象,提出了一种带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法.算法在迭代的过程中,根据群体适应度方差按照一定的概率对当前的个体最优粒子进行扰动,增强了算法的局部探索的能力... 详细信息

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期早熟收敛现象,提出了一种带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法.算法在迭代的过程中,根据群体适应度方差按照一定的概率对当前的个体最优粒子进行扰动,增强了算法的局部探索的能力,使得粒子跳出局部最优点;同时增加粒子的相互学习阶段,使得每个粒子的进化不仅受到个体最优粒子和全局最优粒子的影响,而且还受到其他粒子之间相互学习的影响,提高了算法的收敛速度.数值实验表明,改进的新算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效克服早熟收敛现象.

关键词：粒子群优化个体扰动相互学习局部最优解

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一种矩形邻域结构的教学优化算法

电子学报 2019年第8期47卷 1768-1775页

作者：何杰光彭志平林伟豪崔得龙广东石油化工学院计算机学院

为了克服原始教学优化算法在求解复杂多峰函数时全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,提出一种矩形邻域结构和个体扰动的教学优化算法.算法将种群空间设计为矩形结构,个体的矩形邻域由矩形厚度和围绕其的矩形区域个体决定,教和学两个阶段... 详细信息

为了克服原始教学优化算法在求解复杂多峰函数时全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,提出一种矩形邻域结构和个体扰动的教学优化算法.算法将种群空间设计为矩形结构,个体的矩形邻域由矩形厚度和围绕其的矩形区域个体决定,教和学两个阶段都使用邻域最优个体引导搜索,加强了算法勘探新解和开发局部最优解的能力;为了防止算法过早陷入局部最优,增加了基于搜索边界信息引导的个体扰动阶段,使得种群即使在进化的后期仍能保持较好的多样性.对带有偏移和旋转的复杂函数进行仿真测试,结果表明新算法在求解精度和稳定性方面,在绝大多数情况下优于原始教学算法和其他一些近来的优秀改进教学算法.

关键词：教学优化算法矩形邻域结构邻域层数边界信息个体扰动种群多样性

改进蝴蝶算法优化支持向量机的土壤含水量预测模型

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计算机工程与设计 2023年第2期44卷 612-621页

作者：王仲英刘秋菊河南省智慧农业远程环境监测控制工程技术研究中心应用技术研究院河南郑州450018 郑州工程技术学院信息工程学院河南郑州450000

针对传统土壤含水量预测方法精度低、效率差的不足,提出改进蝴蝶算法优化支持向量机的土壤含水量预测算法。引入Levy飞行改进蝴蝶优化算法的位置更新方式,结合高频短步长跳跃搜索和低频长步长行走策略,同步实现局部精细搜索和远程区域勘... 详细信息

针对传统土壤含水量预测方法精度低、效率差的不足,提出改进蝴蝶算法优化支持向量机的土壤含水量预测算法。引入Levy飞行改进蝴蝶优化算法的位置更新方式,结合高频短步长跳跃搜索和低频长步长行走策略,同步实现局部精细搜索和远程区域勘探,提升寻优能力;设计基于高斯变异和混沌Logistic映射的个体扰动机制,提升种群多样性。利用改进蝴蝶优化算法LGBOA优化SVM模型,构建土壤含水量预测模型。选取某地土壤气象数据为样本进行实验分析,验证LGBOA-SVM模型可以提高土壤含水量预测精度和效率。

关键词：土壤含水量预测蝴蝶优化算法支持向量机莱维飞行高斯变异混沌映射个体扰动

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麻雀搜索算法的改进研究

麻雀搜索算法的改进研究

作者：李祚鹏江西理工大学

学位级别：硕士

现实优化问题有着变量众多、约束条件非线性、局部最优解众多等特点,传统的优化方法往往难以应用,群智能算法因为其简单性,灵活性,计算成本低而应用广泛。麻雀搜索算法是模拟麻雀种群觅食行为提出的群智能优化算法,具有结构简单、易于... 详细信息

现实优化问题有着变量众多、约束条件非线性、局部最优解众多等特点,传统的优化方法往往难以应用,群智能算法因为其简单性,灵活性,计算成本低而应用广泛。麻雀搜索算法是模拟麻雀种群觅食行为提出的群智能优化算法,具有结构简单、易于实现、局部搜索能力强的特点,自提出以来一直被众多学者对研究,在许多领域现实优化问题上得到应用。针对麻雀搜索算法存在的缺点与不足,本文融合对应改进策略对算法进行了改进,提出了两种改进的麻雀搜索算法,通过实验验证了所提出改进算法的性能与实用性。本文主要工作如下:针对麻雀搜索算法迭代过程中多样性缺失与陷入局部最优等问题,把差分进化算法的变异算子与多策略个体扰动机制融入到麻雀搜索算法中,提出了一种多策略融合的改进麻雀搜索算法(ISSA)。在原始麻雀搜索算法的基础上,结合加权变异的差分进化算法的变异算子改进提升算法搜索效率、提升种群的多样性,加入多策略个体扰动机制增强算法的全局搜索能力与跳出局部最优能力。为了验证ISSA的算法性能,与6种群智能算法在12个基准测试函数上进行了算法寻优对比实验,结果表明ISSA相较于其他6种算法有着更高的寻优精度与更快的收敛速度,且在高维函数函数上有着一致的寻优性能,通过对算法寻优结果的统计检验说明了ISSA与6种算法的算法性能存在显著性差异,ISSA有着更好的算法性能。通过融合单一改进策略的改进麻雀搜索算法的寻优性能对比实验验证了两种改进策略的有效性及实际作用效果。最后将ISSA应用于无人机路径规划及拉压弹簧设计实际优化问题,实验结果验证了ISSA的算法性能与实用性。为了提升麻雀搜索算法全局搜索能力与对发现者群体信息的利用,将动态步长系数的莱维飞行与精英个体萤火虫算法搜索融入到麻雀搜索算法中,提出一种结合萤火虫算法的混合麻雀搜索算法(HSSA)。在初始麻雀搜索算法的基础上,利用动态步长系数莱维飞行对发现者更新方式做出改进提升全局搜寻能力,结合精英个体萤火虫算法搜索策略充分利用发现者群体信息,提升算法的求解精度。为了验证HSSA的算法性能,与6种群智能算法在12个基准测试函数上进行了算法寻优对比实验,结果表明HSSA相较于其他6种算法有着更高的寻优精度与更快的收敛速度,且在高维函数函数上有着一致的寻优性能,通过对算法寻优结果的统计检验说明了HSSA与6种算法的算法性能存在显著性差异,HSSA有着更好的算法性能。通过融合单一改进策略的改进麻雀搜索算法的寻优性能对比实验验证了两种改进策略的有效性及实际作用效果。最后将HSSA应用于无人机路径规划及拉压弹簧设计实际优化问题,实验结果验证了HSSA的算法性能与实用性。

关键词：麻雀搜索算法变异算子个体扰动莱维飞行萤火虫算法

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体育教学过程中扰动因素及其控制

嘉兴高等专科学校学报 1998年第1期 16-18页

作者：金玉良

本文根据体育控制论观点,通过对各种类型体育课的观察与调查,分析和研究影响体育教学的扰动因素,剖析扰动因素的性质,在此基础上提出抗扰动的对应性措施。

关键词：扰动因素体育教学过程群体扰动个体扰动