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改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法

小型微型计算机系统 2023年第2期44卷 263-268页

作者：刘成汉何庆贵州大学大数据与工程学院贵阳550025 贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对黏菌算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最小值的问题,提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度,引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子;考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,引入改进的人工... 详细信息

针对黏菌算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最小值的问题,提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度,引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子;考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力,引入改进的人工蜂群搜索策略,提高算法跳出局部最小值的能力.利用8个标准测试函数以及部分CEC2014测试函数对改进算法进行寻优性能测试,并加入基准测试函数的Wilcoxon秩和统计检测,仿真结果表明,改进的算法具有很好的鲁棒性.

关键词：黏菌算法反馈因子交叉算子人工蜂群算法

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求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法

计算机工程与设计 2024年第3期45卷 785-792页

作者：徐伟华邱龙龙张根瑞魏传祥昆明理工大学交通工程学院云南昆明650000

为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算... 详细信息

为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。

关键词：遗传算法车辆路径问题贪婪策略交叉算子最近邻搜索局部优化精英选择

ACCQPSO:一种改进的量子粒子群优化算法及其应用

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信息网络安全 2024年第4期24卷 574-586页

作者：孙隽丰李成海宋亚飞空军工程大学防空反导学院西安710051 中国人民解放军94994部队南京210000

针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始... 详细信息

针对量子粒子群优化算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,文章提出一种自适应交叉算子的混沌量子粒子群优化算法,并将其应用于BP神经网络超参数寻优。首先,利用Logistics映射初始种群为混沌序列进行最优解搜索,增强初始种群的随机性与遍历性,提高算法寻优能力;然后,通过纵向交叉操作进行种群中个体的信息交换,并引入自适应交叉概率公式,增加种群多样性,提高算法的寻优精度;最后,在实验中,一方面,选取8个函数在高低两个维度进行验证,同时进行Wilcoxon秩和检验分析以及消融实验,验证该算法相较其他算法的有效性;另一方面,通过算法优化BP神经网络应用到网络安全态势预测任务中,实验结果表明该算法收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。

关键词：量子粒子群优化算法混沌映射交叉算子自适应调整策略 BP神经网络

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交叉点规模的优化与交叉算子性能的改进

软件学报 2009年第4期20卷 890-901页

作者：陈皓崔杜武李雪韦宏利西安理工大学计算机学院陕西西安710048 陕西师范大学国际商学院陕西西安710062 西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710032

通过分析交叉点规模对交叉算子空间搜索性能的影响,可以发现在遗传算法的搜索过程中,其对交叉点规模的需求是随群体状态的演变而动态变化的.为实现对交叉点规模的优化,提出使用分阶段调整策略、随机分配策略以及自适应进化策略3种方法... 详细信息

通过分析交叉点规模对交叉算子空间搜索性能的影响,可以发现在遗传算法的搜索过程中,其对交叉点规模的需求是随群体状态的演变而动态变化的.为实现对交叉点规模的优化,提出使用分阶段调整策略、随机分配策略以及自适应进化策略3种方法来完成对交叉点规模的动态调控.对典型高维函数的优化实验表明,上述方法可以显著提高交叉操作的搜索效率,其中,自适应进化策略利用搜索机制可以发现一类高维函数交叉点规模的控制知识,实验结果证实了此类知识的有效性.此外,该研究也为对进化算法中算子和参数的优化提供了新思路.

关键词：遗传算法交叉算子优化交叉点规模

基于改进遗传交叉算子的高心墙堆石坝参数反演

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中南大学学报（自然科学版） 2016年第8期47卷 2730-2737页

作者：李少林周伟马刚常晓林胡超武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072 长江勘测规划设计研究院湖北武汉430010

受基因工程选择性克隆优秀基因片段的启发,提出一种基于基因片段差异度的自适应交叉算子(genetic crossover based on the difference of gene fragment,DGFX)。在改进的交叉算子中,随机确定基因片段长度,计算父代个体对应基因片段的差... 详细信息

受基因工程选择性克隆优秀基因片段的启发,提出一种基于基因片段差异度的自适应交叉算子(genetic crossover based on the difference of gene fragment,DGFX)。在改进的交叉算子中,随机确定基因片段长度,计算父代个体对应基因片段的差异度,根据差异度选择基因片段进行交叉操作,能有效避免近亲繁殖,减少无效交叉操作,加快收敛速度。此外,根据演化代数自适应调整基因片段长度系数,增强算法全局收敛能力。将该交叉算子与帕累托交叉算子、启发式交叉算子运用标准测试函数进行对比分析。研究结果表明:利用DGFX交叉算子时能快速收敛到全局最优解,且算法鲁棒性强、精度高。将DGFX交叉算子运用于瀑布沟心墙堆石坝堆石体力学参数反演,利用反演的力学参数进行计算,各测点计算值和实测值在发展趋势和数值上均吻合较好,说明DGFX交叉算子运用于多变量、强非线性复杂岩土工程位移反演中的优越性,具有良好的实际应用价值。

关键词：心墙堆石坝参数反演遗传算法交叉算子 RBF神经网络

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带交叉算子的量子粒子群优化算法

东南大学学报（自然科学版） 2016年第1期46卷 23-29页

作者：陈汉武朱建锋阮越刘志昊赵生妹东南大学计算机科学与工程学院南京210096 安徽工业大学计算机科学与技术学院马鞍山243005 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

为了改善量子粒子群优化(QPSO)算法、提高其求解多峰优化问题的能力,采用新的粒子吸引点和势阱特征长度计算方法,引入遗传算法中的交叉算子并融入交叉概率自适应的参数控制技术,设计了一种带交叉算子的量子粒子群优化(CQPSO)算法.CQPSO... 详细信息

为了改善量子粒子群优化(QPSO)算法、提高其求解多峰优化问题的能力,采用新的粒子吸引点和势阱特征长度计算方法,引入遗传算法中的交叉算子并融入交叉概率自适应的参数控制技术,设计了一种带交叉算子的量子粒子群优化(CQPSO)算法.CQPSO算法既可确保QPSO粒子群体的多样性、维护粒子整体的活力性,又能克服特殊情况下QPSO算法收敛的不稳定性和陷入局部最优的偶发性.实验结果表明,在21个标准测试函数中,无论对应单峰函数、多峰函数或是偏移、旋转函数,在相同的物理仿真平台上,CQPSO算法的性能在绝大多数情况下都优于其他改进的量子粒子群算法,从而验证了CQPSO算法的有效性和鲁棒性.

关键词：量子粒子群优化交叉算子局部优化多峰函数收敛

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遗传算法交叉算子的实质分析

北京工业大学学报 2010年第10期36卷 1328-1336页

作者：范青武王普张会清高学金北京工业大学实验学院北京100124 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

通过分析比较标准二进制交叉算子和标准十进制交叉算子的异同点,得出结论:交叉算子的实质是在父代个体的数值和所决定的'家族'中随机取值,因而其不能保证交叉操作后的子代个体优于父代个体,体现出盲目搜索的特点;二进制交叉和十进制交... 详细信息

通过分析比较标准二进制交叉算子和标准十进制交叉算子的异同点,得出结论:交叉算子的实质是在父代个体的数值和所决定的'家族'中随机取值,因而其不能保证交叉操作后的子代个体优于父代个体,体现出盲目搜索的特点;二进制交叉和十进制交叉均对本质交叉搜索区间进行了进一步的划分,但并不能保证进化搜索到更好的样本.根据所得结论,设计了一种改进遗传算法,其有效性证明了本文结论的正确性.

关键词：遗传算法交叉算子有向交叉

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改进的多目标樽海鞘算法求解车间调度问题

电子科技 2024年

作者：魏郁万卫兵上海工程技术大学电子电气工程学院

针对柔性作业车间调度问题，文中提出一种结合衰减因子和交叉变异算子的改进型多目标樽海鞘优化算法。为便于算法求解，使用等长的双层编码方式，并引入基于升序排列规则的转换机制，实现个体位置向量与调度解之间的转换。采用混沌映射... 详细信息

针对柔性作业车间调度问题，文中提出一种结合衰减因子和交叉变异算子的改进型多目标樽海鞘优化算法。为便于算法求解，使用等长的双层编码方式，并引入基于升序排列规则的转换机制，实现个体位置向量与调度解之间的转换。采用混沌映射和基于规则的混合方法生成较优的初始种群。在个体的位置更新中引入衰减因子和交叉变异算子，增强算法的全局搜索能力。使用调度问题标准算例和实际算例测试算法求解性能，并与其他算法进行对比。结果表明，改进型多目标樽海鞘算法求解能力较原算法有明显提升，验证了改进算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。

关键词：多目标樽海鞘算法双目标柔性作业车间调度双层编码基于升序排列规则离散化调度混沌映射衰减因子交叉算子变异算子

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基于交叉算子的反向梯度优化算法

西安文理学院学报（自然科学版） 2022年第2期25卷 44-52页

作者：吴芸程冲华江海新刘俊峰李进九江学院理学院江西九江332005 浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室杭州310027

梯度优化算法(Gradient-based optimizer,GBO)是从牛顿法中得到启发,采用梯度搜索规则(GSR)和局部逃逸算子(LEO)进行搜索的一种新算法.针对算法求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于交叉算子的反向梯度优化算... 详细信息

梯度优化算法(Gradient-based optimizer,GBO)是从牛顿法中得到启发,采用梯度搜索规则(GSR)和局部逃逸算子(LEO)进行搜索的一种新算法.针对算法求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于交叉算子的反向梯度优化算法(MGBO).该算法将每次迭代所得种群中较差的一半个体与当前最优个体进行两两交叉以提高解的精度并增加种群多样性;然后对搜索后所得种群中所有个体进行反向学习操作,使得算法有能力逃离局部最优.在9个基准函数上的实验结果表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到较大的提升.

关键词：梯度优化算法收敛精度交叉算子反向学习