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基于协同寻优的改进蝙蝠和声混合算法

广西教育学院学报 2019年第6期 187-192页

作者：史亚辉陈琴广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西大学商学院广西南宁530004

针对和声搜索算法收敛速度慢、寻优精度低的问题,文章提出了一种基于改进蝙蝠的协同寻优和声搜索算法(RBHS)。该混合算法的主要思想是引入蝙蝠算法的局部搜索机制,让蝙蝠种群在最优和声个体附近进行更加详细的局部搜索,并且加强了蝙蝠... 详细信息

针对和声搜索算法收敛速度慢、寻优精度低的问题,文章提出了一种基于改进蝙蝠的协同寻优和声搜索算法(RBHS)。该混合算法的主要思想是引入蝙蝠算法的局部搜索机制,让蝙蝠种群在最优和声个体附近进行更加详细的局部搜索,并且加强了蝙蝠种群与和声库的信息交互协同寻优。同时对最优和声个体进行高斯扰动,以增加种群的多样性,避免过快地陷入局部最优解。将RBHS算法与目前比较优秀的改进和声搜索算法对比表明,仿真实验表明RBHS算法的收敛速度更快、寻优精度更高。

关键词：蝙蝠算法和声搜索算法协同寻优函数优化

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具有协同寻优的蝙蝠萤火虫混合优化算法

广西科学院学报 2019年第2期35卷 140-146页

作者：温泰赵志刚莫海淼广西大学计算机与电子信息学院

萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫... 详细信息

萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫种群的信息交互,协调寻优;最后对全局最优个体进行高斯扰动以增加种群的多样性,从而避免种群陷入局部最优解。通过使用6个常见的基准测试函数对该算法进行测试,并与其他3种算法(标准粒子群算法、蝙蝠算法、萤火虫算法)进行对比实验,结果表明该混合算法的总体性能优于其他3种算法。引入蝙蝠种群对萤火虫性能有较大提升,改善切实有效。

关键词：函数优化蝙蝠算法萤火虫算法协同寻优

县级融媒体中心介入社区民生的服务集成创新路向

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编辑之友 2024年第8期 14-19页

作者：樊拥军河北大学新闻传播学院河北保定071000

县级融媒体中心遵从提供高质量社会服务的原则,回应社区民生日益增长的多样需求,依靠本地资源禀赋,设立专题服务平台,整合联结多方资源,激励从业者主动创新,协同社区党政部门、社会团体、行业服务组织与居民个体共创互利共赢的服务生态... 详细信息

县级融媒体中心遵从提供高质量社会服务的原则,回应社区民生日益增长的多样需求,依靠本地资源禀赋,设立专题服务平台,整合联结多方资源,激励从业者主动创新,协同社区党政部门、社会团体、行业服务组织与居民个体共创互利共赢的服务生态圈,共享集成创新经营收益。在降本增效、提质增量的实践中,县级融媒体不断开发新兴服务业态,推动社区民生事业发展和基层社会长治久安。

关键词：县级融媒体中心集成创新社区民生服务协同寻优

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复杂产品协同优化设计中耦合因素的研究

机械工程学报 2001年第1期37卷 19-23页

作者：陈柏鸿肖人彬刘继红钟毅芳华中科技大学机械学院CAD中心武汉430074

耦合关系的存在是复杂系统进行多学科设计优化产生困难的根本原因。为此 ,讨论了耦合因素的组成及影响关系 ,将耦合因素分为三类。根据全局灵敏度方程GSE(Globalsensitivityequations) ,对子系统之间耦合因素的性质进行分析 ,得到判断... 详细信息

耦合关系的存在是复杂系统进行多学科设计优化产生困难的根本原因。为此 ,讨论了耦合因素的组成及影响关系 ,将耦合因素分为三类。根据全局灵敏度方程GSE(Globalsensitivityequations) ,对子系统之间耦合因素的性质进行分析 ,得到判断耦合因素是否为冗余的依据 ,并根据耦合性质的不同提出处理耦合因素的策略。给出一实例验证消除冗余耦合的效果。

关键词：耦合系统 GSE 求解策略协同寻优协同设计

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基于遗传算法的层次性协同演化方法研究

计算机科学 2002年第Z1期29卷 34-35页

作者：陈秋莲李陶深吴恒周东广西大学计算机与信息工程学院南宁530004 广西大学土木工程学院南宁530004

　　1.引言　　传统的设计方法是由已明确定义的问题陈述获取解的连续过程.但在实际工作中,寻求解的过程是个不断深化的过程,而解的不断深化中问题分析得以细化,即解变化问题亦变化.因此,寻求解的过程并非只是一次性的活动,在设计中会... 详细信息

　　1.引言　　传统的设计方法是由已明确定义的问题陈述获取解的连续过程.但在实际工作中,寻求解的过程是个不断深化的过程,而解的不断深化中问题分析得以细化,即解变化问题亦变化.因此,寻求解的过程并非只是一次性的活动,在设计中会针对不同层次的问题产生各种版本的解,每一个解都是前一个的修改.这就是说,解和问题之间实际上存在着一种相互协同寻优的过程.将问题与解的互演化与遗传算法结合起来,就形成了所谓的协同演化方法.……

关键词：基于遗传算法层次性协同演化方法方法研究协同寻优问题分析设计方法求解连续过程获取活动

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基于改进蝙蝠算法的和声搜索算法

基于改进蝙蝠算法的和声搜索算法

作者：史亚辉广西大学

学位级别：硕士

和声搜索算法是一种模拟音乐创作过程的启发式搜索算法,该算法在变异产生新和声的过程中没有充分利用当前最优和声进行局部寻优,针对这一问题本文提出了一种基于改进蝙蝠算法的和声搜索算法。本文研究的主要内容如下:(1)引入蝙蝠局部搜... 详细信息

和声搜索算法是一种模拟音乐创作过程的启发式搜索算法,该算法在变异产生新和声的过程中没有充分利用当前最优和声进行局部寻优,针对这一问题本文提出了一种基于改进蝙蝠算法的和声搜索算法。本文研究的主要内容如下:(1)引入蝙蝠局部搜索机制进行协同寻优。利用蝙蝠种群和和声种群进行协同搜索,在搜索的过程中和声种群和蝙蝠种群共享当前最优解,和声种群进行全局搜索,蝙蝠种群在当前最优解附近进行局部搜索,通过全局搜索和局部搜索相结合的搜索方式进行寻优。(2)在和声变异的过程中引入学习机制,通过向当前最优解学习的方式优化变异和声的质量。在产生新和声的时候,新和声的属性值以一定的概率向当前最优和声的属性值进行学习来优化新产生的和声的质量。(3)改进和声搜索算法的越界处理方式。新生成的和声的属性值在发生越界的时候,原始和声算法中用随机数替换越界的属性值的方式具有盲目性,优于当前最优和声的属性值优于随机值,本文提出的方法在变异和声的越界处理方法上用当前最优和声的属性值替换越界和声的属性值的方法来取代原始和声中用随机值取代越界属性值的方式。(4)引入动态搜索机制。由于在搜索的过程中当前最优值越来越接近全局最优值,所以在搜索前期加大和声搜索的频率以提高全局搜索的质量,在搜索的后期加大蝙蝠的搜索频率以提高局部搜索的质量。最后在UCI标准数据集上选用六个标准测试函数进行仿真实验并和其他和声搜索算法进行对比,仿真对比试验的结果表明本文提出的算法在收敛速度和寻优精度上均有提高。

关键词：和声算法蝙蝠算法协同寻优动态搜索