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采用多局部搜索策略的无功优化多模因算法

中国电机工程学报 2008年第34期28卷 59-65页

作者：段献忠李智欢李银红电力安全与高效湖北省重点实验室(华中科技大学) 湖北省武汉市430074

引入局部搜索策略可提高无功优化进化算法的收敛性能,但目前引入的局部搜索策略都比较单一,不能取得很好的收敛效果。因此该文提出一种基于多局部搜索策略的无功优化多模因算法。该算法根据现有的多种局部搜索策略,提出包含修正型、定... 详细信息

引入局部搜索策略可提高无功优化进化算法的收敛性能,但目前引入的局部搜索策略都比较单一,不能取得很好的收敛效果。因此该文提出一种基于多局部搜索策略的无功优化多模因算法。该算法根据现有的多种局部搜索策略,提出包含修正型、定向型和随机型3类模因的无功优化模因池。在IEEE30节点标准系统上的仿真表明,新算法可发挥各类局部搜索策略的特点,具有良好的收敛特性。此外,该文还比较不同作用比例的多模因算法,分析作用比例与算法效率的关系,为局部搜索策略在无功优化中的进一步应用提供参考。

关键词：无功优化模因算法局部搜索策略模因

基于局部搜索策略的混合算法同步综合换热网络

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高校化学工程学报 2016年第6期30卷 1380-1390页

作者：张春伟崔国民陈上上海理工大学新能源科学与工程研究所上海200093

针对复杂换热网络混合整数非线性问题,提出了一种由混沌蚁群算法、局部搜索策略和结构进化策略组成的混合算法,同步综合换热网络。首先采用混沌蚁群算法初步优化换热网络,蚂蚁个体根据混沌搜索机制遍历整个求解域。随后引入Powell法作... 详细信息

针对复杂换热网络混合整数非线性问题,提出了一种由混沌蚁群算法、局部搜索策略和结构进化策略组成的混合算法,同步综合换热网络。首先采用混沌蚁群算法初步优化换热网络,蚂蚁个体根据混沌搜索机制遍历整个求解域。随后引入Powell法作为局部搜索策略,加强蚂蚁个体的局部搜索能力。最后结合结构进化策略,限制算法的搜索空间,优化蚂蚁个体表示的换热网络结构,并将优化后的信息反馈。蚂蚁会根据自身、邻居和反馈的信息作进一步搜索,直到算法收敛于全局最优解。通过算例对算法进行验证,结果表明,混沌搜索机制使混合算法具有很好的全局搜索能力;Powell法加强了算法的局部搜索能力,提高了求解精度;结构进化策略能够有效地缩减搜索区间,提高搜索效率。所以混合算法能够很好地兼顾处理连续变量和整型变量,适用于换热网络综合。

关键词：换热网络综合混沌蚁群算法局部搜索策略 Powell法

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具有局部搜索策略的差分进化算法

计算机工程与应用 2009年第7期45卷 56-58,92页

作者：谭跃谭冠政涂立中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南城市学院物理与电信工程系湖南益阳413000 湖南城市学院计算机系湖南益阳413000

针对目前差分进化与局部搜索相结合仅局限于基于交叉的局部搜索的方法,提出了一种基于最佳个体局部搜索策略的差分进化算法(LSDE),并引入正态分布算子自动调整搜索步长和时变差分进化因子调整DE的两个参数。实验结果表明:除一个函数外,L... 详细信息

针对目前差分进化与局部搜索相结合仅局限于基于交叉的局部搜索的方法,提出了一种基于最佳个体局部搜索策略的差分进化算法(LSDE),并引入正态分布算子自动调整搜索步长和时变差分进化因子调整DE的两个参数。实验结果表明:除一个函数外,LSDE的寻优效果比DE和基于混沌搜索的微分进化算法(CDE)都要好,LSDE的收敛速度比DE快。

关键词：差分进化局部搜索策略最佳个体

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基于局部搜索策略的差分演化算法研究及改进

基于局部搜索策略的差分演化算法研究及改进

作者：杜望江西理工大学

学位级别：硕士

随着科技的发展,许多来自工程和社会领域的问题变得越来越复杂,随之而来的是求解这些问题变得越来越困难了,传统的优化方法已经不能够满足当前问题求解的要求。而群体智能优化算法作为解决这些问题的一种方案,能够很好的解决这些问题,... 详细信息

随着科技的发展,许多来自工程和社会领域的问题变得越来越复杂,随之而来的是求解这些问题变得越来越困难了,传统的优化方法已经不能够满足当前问题求解的要求。而群体智能优化算法作为解决这些问题的一种方案,能够很好的解决这些问题,因此越来越受到世界各国研究者的重视。差分演化(Differential Evolution,以下简称DE)算法是近年来一种流行的群体智能优化算法。由于它操作简单、控制参数少、鲁棒性强等特点,使得算法在优化领域所受到的关注逐年增长。然而,DE算法在实际优化当中仍然存在一些不足,如:算法控制参数的敏感性,合适的变异策略难以选取及算法局部寻优能力并不突出等。针对这些不足,本文在对传统DE算法研究的基础上,提出两种不同的改进DE算法,主要的工作如下:首先详细介绍了DE算法的提出、基本原理、操作流程及研究意义,给出了DE算法的流程图和伪代码。对国内外DE算法的研究进展进行了简单阐述,对相关改进DE算法进行分类归纳,总结了算法的优势和不足。与大多数智能算法类似,DE算法本身缺乏局部寻优能力,这也导致算法在演化过程中收敛速度变慢,不能够以较少评价次数或者演化代数收敛到问题最优解。为保持种群的多样性,防止算法过早的陷入局部最优,加强局部的搜索能力及加快收敛速度,提出一种基于精英解学习的邻域搜索差分演化算法。使用13个基准测试函数对提出的算法进行了测试并与几种经典的改进算法进行比较。实验表明,提出的算法在收敛速度和解的精度上有较大的优势。DE算法的性能主要取决于变异策略和控制参数,控制参数的不同往往对最终的结果有着很大的影响。一般来说,在使用DE算法求解问题之前,需预先设定好控制参数和变异策略。但是在求解问题过程中,使用试错法来调整合适的参数是非常耗时的。同时算法在局部搜索能力不强,在演化过程中少部分个体会出现停滞现象。针对以上不足,提出一种混合区域搜索策略的自适应差分演化算法。通过25个测试函数对提出的算法性能进行评价,结果显示,提出的算法优于近年来的几个知名算法。

关键词：全局优化差分演化算法局部搜索策略精英解学习控制参数自适应停滞现象

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复杂网络中局部搜索策略的研究

复杂网络中局部搜索策略的研究

作者：晏仲琦湖北大学

学位级别：硕士

在过去的十年里,复杂网络的研究已经成为众多研究领域中的重要课题之一,复杂网络的搜索策略的研究对实际生活具有重要的意义。复杂网络中的搜索策略是利用节点所了解的网络信息找到从源节点到目的节点的较短路径。在复杂网络中有两种不... 详细信息

在过去的十年里,复杂网络的研究已经成为众多研究领域中的重要课题之一,复杂网络的搜索策略的研究对实际生活具有重要的意义。复杂网络中的搜索策略是利用节点所了解的网络信息找到从源节点到目的节点的较短路径。在复杂网络中有两种不同的搜索策略,即全局搜索策略和局部搜索策略。全局搜索策略,在搜索的过程中需要知道网络的全局信息,才能找到目的节点;局部搜索策略则利用网络的局部信息搜索目的节点。由于在许多实际网络中,单个节点是无法知道整个网络的全局信息,因此,局部搜索策略的研究一直是复杂网络搜索策略研究的重点之一。本文研究了基本的复杂网络拓扑特征、拓扑模型和搜索策略,比较、分析和评价了已有的复杂网络搜索策略。在此基础上,根据网络的拓扑结构特征,提出了两种局部搜索策略。具体的研究内容和成果如下： 1.在深入研究复杂网络聚类系数和小世界网络的拓扑结构的关系的基础上,我们修改了聚类系数的定义,利用聚类系数这一刻画复杂网络结构特性的量,设计出最小聚类系数搜索策略,即当前节点选择聚类系数最小的邻居节点传递信息。然后,比较了最小聚类系数搜索策略、最大度搜索策略和随机搜索策略。通过实验,我们发现最小聚类系数搜索策略在小世界网络上的搜索性能是最好的。 2.针对大多数实际的网络都含有度量空间,建立了一个可调参数的无标度空间网络模型。在此基础上,根据无标度空间网络的结构特性,结合度和度量距离这两个影响搜索性能的量,设计出最大度最小距离搜索策略。随后,比较最大度最小聚类系数搜索策略和几种其他的搜索策略。经过试验,发现最大度最小距离搜索策略更适用于无标度空间网络。

关键词：复杂网络聚类系数无标度网络小世界网络局部搜索策略

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基于局部搜索策略的量子遗传算法研究与应用

基于局部搜索策略的量子遗传算法研究与应用

作者：施承尧天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

量子遗传算法是近年来愈发受人青睐的一种智能优化算法。较之传统遗传算法,将量子计算中的相关理论融入遗传算法,利用量子相干性和量子叠加态等量子特性,能够有效地提升算法的性能。然而,在面对一类形如多峰、不可微或者不连续的恶劣性... 详细信息

量子遗传算法是近年来愈发受人青睐的一种智能优化算法。较之传统遗传算法,将量子计算中的相关理论融入遗传算法,利用量子相干性和量子叠加态等量子特性,能够有效地提升算法的性能。然而,在面对一类形如多峰、不可微或者不连续的恶劣性质问题中,原生框架下的量子遗传算法仍有可能陷入局部寻优或者过早收敛的窘境。因此,针对上述问题,本文将若干局部搜索策略引入量子遗传算法,借助动态逆概率幅和双向解码等算子,提出了一种改进的量子遗传算法,以便能够更好地适应并解决问题。本文首先阐述了量子遗传算法同遗传算法一脉相承的进化过程与进化机理,深入分析了两者的共通点和差别。然后,对近年来量子遗传算法的相关研究与发展给予一定的叙述。接着,结合当前量子遗传算法自身所存在的局限性、在处理问题时所遇到的瓶颈,对算法的运算流程进行适当改进,包括编码方式、各项参数的设定、各个算子功能的设计等等。本文所涉及的算子主要包括:动态逆概率幅算子、双向解码算子、量子旋转门和量子非门。再后,对改进后量子遗传算法各功能区块运用开发工具进行编程实现。在实现的过程中,既保障了相关算子的正确运行,也确保了其本身在参与运算过程中的有效性。最后,对开发出的基于局部搜索策略的改进量子遗传算法进行性能测试,借由若干具备复杂性质的智能算法函数优化问题来对改进后的算法予以验证。通过对算法原生框架的改进,能够为量子遗传算法在处理实际问题时,取得良好的寻优性能的平衡。局部搜索策略使算法既能够进行充分的局部寻优,也能使其高效的进行解空间的探索。与此同时,种群划分策略的应用,丰富了种群的多样性,很好地避免了算法产生过早收敛的现象。在对算法进行大量的实验数据收集比较后,本文算法所求解出的优化值要优于传统情况下的计算结果。

关键词：量子遗传算法局部搜索策略量子门函数优化

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

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江南大学学报（自然科学版） 2012年第4期11卷 467-473页

作者：王芙丽李平曹江涛辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001

为了提高生物地理学优化(BBO)算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法(ILSBBO)。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试... 详细信息

为了提高生物地理学优化(BBO)算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法(ILSBBO)。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法(DE/BBO)进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。

关键词：生物地理学优化算法差分进化算法局部搜索策略

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无标度网络的局部搜索策略

电子科技 2015年第8期28卷 115-118页

作者：曾成孙雅倩徐玉珠张达敏贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

基于最小聚类系数搜索和贪婪算法在搜索中的优点,根据BA无标度网络的结构特性,以最小聚类系数和度量距离两个影响搜索性能的参数,设计出最小聚类系数最小距离搜索策略。并通过仿真实验对最小聚类系数最小距离搜索策略、最小聚类系数搜... 详细信息

基于最小聚类系数搜索和贪婪算法在搜索中的优点,根据BA无标度网络的结构特性,以最小聚类系数和度量距离两个影响搜索性能的参数,设计出最小聚类系数最小距离搜索策略。并通过仿真实验对最小聚类系数最小距离搜索策略、最小聚类系数搜索策略、贪婪算法和随机游走搜索策略的性能进行对比。理论分析与仿真结果均表明,最小聚类系数最小距离搜索策略在BA无标度网络模型上能取得较好地搜索效果。

关键词：无标度网络聚类系数贪婪算法局部搜索策略

基于局部搜索增强策略的自适应反向学习布谷鸟算法

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数学的实践与认识 2020年第20期50卷 191-200页

作者：张燕袁书卷达列雄周军陕西理工大学数学与计算机科学学院陕西汉中723000 陕西理工大学教育科学学院陕西汉中723000

为了提高基本布谷鸟搜索算法求解多维函数优化问题的性能,提出一种基于局部搜索增强策略的自适应反向学习布谷鸟算法.在基本CS算法完成Levy Flights全局寻优后,采用局部搜索增强策略更新种群空间,增加种群多样性,避免算法陷入局部最优;... 详细信息

为了提高基本布谷鸟搜索算法求解多维函数优化问题的性能,提出一种基于局部搜索增强策略的自适应反向学习布谷鸟算法.在基本CS算法完成Levy Flights全局寻优后,采用局部搜索增强策略更新种群空间,增加种群多样性,避免算法陷入局部最优;自适应发现概率用于调节全局寻优和局部求精之间的平衡;反向学习扰动机制嵌入布谷鸟算法作为局部开采技术,增加算法找到最优解的概率.实验结果表明,改进算法能够有效地提高CS算法的收敛速度并改善解的质量,具有一定的鲁棒性.

关键词：布谷鸟搜索算法反向学习自适应局部搜索策略