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改进的带有局部搜索算子的量子粒子群算法

计算机工程与设计 2010年第14期31卷 3264-3267页

作者：蔡继亮叶微空军工程大学理学院陕西西安710051

带有局部搜索算子的量子粒子群算法(MQPSO-LQPSO)是一种较成功的改进的QPSO算法,但是该算法在搜索震荡的不足,在一定程度上降低了搜索效率。针对该问题,提出了一种改进方法,将LQPSO搜索得到的最优粒子替换MQPSO的Gbest和当前群中适应度... 详细信息

带有局部搜索算子的量子粒子群算法(MQPSO-LQPSO)是一种较成功的改进的QPSO算法,但是该算法在搜索震荡的不足,在一定程度上降低了搜索效率。针对该问题,提出了一种改进方法,将LQPSO搜索得到的最优粒子替换MQPSO的Gbest和当前群中适应度最佳的粒子和最差的粒子。在标准测试函数上的仿真实验结果表明,改进的算法在不改变原有算法框架和不引入新的参数条件下,提高了MQPSO-LQPSO的搜索能力和计算效率。

关键词：量子粒子群算法局部搜索算子搜索震荡 MQPSO当前群中最佳粒子搜索效率

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基于局部搜索的人工蜂群算法

控制与决策 2014年第1期29卷 123-128页

作者：刘三阳张平朱明敏西安电子科技大学数学与统计学院西安710071

针对人工蜂群算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种改进的人工蜂群算法.利用随机动态局部搜索算子对当前的最优蜜源进行局部搜索,以加快算法的收敛速度;同时,采用基于排序的选择概率代替直接依赖适应度的选择概率,维持种群的多样... 详细信息

针对人工蜂群算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种改进的人工蜂群算法.利用随机动态局部搜索算子对当前的最优蜜源进行局部搜索,以加快算法的收敛速度;同时,采用基于排序的选择概率代替直接依赖适应度的选择概率,维持种群的多样性,以避免算法出现早熟收敛.对标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度.

关键词：人工蜂群局部搜索算子排序选择函数优化

基于改进蜘蛛群集算法的木薯收获机块根拔起速度优化

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农业工程学报 2018年第4期34卷 29-36页

作者：杨望李杨郑贤陈科余杨坚莫建霖隋明君广西大学机械工程学院南宁530004 广西大学工程实践与训练中心南宁530004 广西农业机械研究院南宁530007

针对挖拔式木薯收获机由于较难获得块根拔起速度控制系统最优化控制参数,造成块根拔起速度控制精度较低,木薯块根收获拔断损失率较大的问题,开展拔起机构块根拔起速度控制系统控制参数优化的算法研究。该文以模糊PI作为块根拔起速度控... 详细信息

针对挖拔式木薯收获机由于较难获得块根拔起速度控制系统最优化控制参数,造成块根拔起速度控制精度较低,木薯块根收获拔断损失率较大的问题,开展拔起机构块根拔起速度控制系统控制参数优化的算法研究。该文以模糊PI作为块根拔起速度控制算法,采用多领域的动力学仿真技术,构建木薯收获机块根拔起机构控制系统的联合仿真模型,以较优块根拔起速度模型为控制目标,块根拔起阻力为条件,开展结合局部搜索算子的蜘蛛群集算法的模糊PI控制参数的优化研究,且进行了田间木薯块根拔起试验。结果表明,结合局部搜索的蜘蛛群集算法比蜘蛛群集算法具有较快的收敛速度和较高的搜索精度,模糊PI控制参数的优化结果,控制参数K_p为0.841,K_i为0.203 9,在优化的控制参数条件下,块根拔起速度能较好跟随较优块根拔起速度,木薯块根的垂直拔起速度与块根拔起较优速度的平均相对误差为4.5%,滑块位移与理论值的平均相对误差为3.7%。

关键词：机械化控制算法木薯收获机拔起机构联合仿真局部搜索算子

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遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

东北大学学报（自然科学版） 2006年第11期27卷 1181-1184页

作者：何大阔王福利贾明兴桑海峰东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室辽宁沈阳110004

针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了一种... 详细信息

针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法·同时,应用多点均匀交叉算子提高遗传算法的全局收敛性能,将种群逐步向最优点进行引导·实例研究结果验证了方法的有效性·

关键词：电力系统经济负荷分配极大熵遗传算法局部搜索算子多点均匀交叉算子

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求解二次分配问题的离散粒子群优化算法

自动化学报 2007年第8期33卷 871-874页

作者：钟一文蔡荣英福建农林大学计算机与信息学院福州350002

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法.根据二次分配问题及离散量的特点,重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性.算法中定义了排斥算子来保持粒... 详细信息

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法.根据二次分配问题及离散量的特点,重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性.算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡.在QAPLIB的实例上的仿真结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.

关键词：离散粒子群优化二次分配问题排斥算子局部搜索算子

自适应迁移并行遗传算法在无线通信网优化中的应用

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清华大学学报（自然科学版） 2002年第9期42卷 1225-1227,1236页

作者：郭彤城慕春棣清华大学自动化系北京100084

为利用最少的基站数实现规定的服务质量 ,提出了在一个区域的若干个备选位置中选择最优组合的粗粒度并行遗传算法 ,在不提高成本的同时 ,优化网络的覆盖率。不但提出了一种高效的局部搜索算子 ,而且为防止未成熟收敛 ,使用了只在子群体... 详细信息

为利用最少的基站数实现规定的服务质量 ,提出了在一个区域的若干个备选位置中选择最优组合的粗粒度并行遗传算法 ,在不提高成本的同时 ,优化网络的覆盖率。不但提出了一种高效的局部搜索算子 ,而且为防止未成熟收敛 ,使用了只在子群体无法继续进化时才接收迁入个体的自适应迁移策略。仿真证明 ,对比固定周期迁移 ,采用的自适应迁移策略能够提高优化的速度和质量。

关键词：自适应迁移并行遗传算法无线通信网并行计算自适应迁移策略局部搜索算子网络优化网络建设

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改进混合萤火虫算法求解CVRP

计算机技术与发展 2023年第12期33卷 207-214页

作者：白雪媛张磊李琳武文喆沈阳航空航天大学理学院辽宁沈阳110136 沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136

提出一种改进混合萤火虫算法(KM-HFA)来解决带容量约束的车辆路径问题。该算法利用K-Means聚类方法将客户集先进行分类,再构建初始解,以较好的初始解开始萤火虫算法的寻优过程,减少了算法的计算量。在萤火虫算法中引入部分匹配交叉算子,... 详细信息

提出一种改进混合萤火虫算法(KM-HFA)来解决带容量约束的车辆路径问题。该算法利用K-Means聚类方法将客户集先进行分类,再构建初始解,以较好的初始解开始萤火虫算法的寻优过程,减少了算法的计算量。在萤火虫算法中引入部分匹配交叉算子,2H-opt交换算子,局部搜索算子和变异算子,这些方法加快了算法的收敛速度,提高了萤火虫算法跳出局部最优的能力。选取小规模及中规模数据集进行仿真实验,共94组标准算例。对于79组实例,KM-HFA得到的解优于对照的混合萤火虫算法和CC-CVRP所得的求解方案,KM-HFA所求方案的车辆行驶总距离更小。KM-HFA计算了5组小规模实例,即A-n33-k6,A-n37-k6,P-n16-k8,P-n19-k2和P-n20-k2,在不增加车辆配送路径数目的情况下,得到比经典解更好的配送方案。对于实例P-n22-k8和P-n23-k8,文中算法在比经典解路径数增加了一条的前提下,找到了车辆行驶总距离更小的解。仿真实验结果表明KM-HFA具有较好的稳定性和有效性。

关键词：带容量约束车辆路径问题改进混合萤火虫算法 K-Means聚类局部搜索算子交叉和变异算子

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基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

火力与指挥控制 2012年第2期37卷 144-146,150页

作者：李辉蔡敏谈亮海军指挥学院埔口分院南京211800

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表... 详细信息

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。

关键词：粒子群算法 RBF神经网络局部搜索算子仿真

基于改进遗传算法的多目标约束条件排课问题研究

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基于改进遗传算法的多目标约束条件排课问题研究

作者：刘浩桂林理工大学

学位级别：硕士

随着高校扩招政策实施,各个高校的办学规模逐渐增加,导致传统手工排课作业已经无法满足学校教学工作正常开展的需求。同时由于排课工作涉及较多因素,且各因素之间存在相互关联和影响,使得排课问题的求解难度也日益增加。另一方面,课表... 详细信息

随着高校扩招政策实施,各个高校的办学规模逐渐增加,导致传统手工排课作业已经无法满足学校教学工作正常开展的需求。同时由于排课工作涉及较多因素,且各因素之间存在相互关联和影响,使得排课问题的求解难度也日益增加。另一方面,课表以学生为本、教师为主导、充分利用和合理分配教学资源等为原则的评价指标,也随着高等教育研究的深入而变得越来越复杂,所以各高校排课问题规模和难度都在逐渐增加,更好地解决排课问题的必要性也日渐凸显。排课问题的本质是指在满足排课过程中特定的约束条件下给每一个教学任务合理且无冲突地分配教学资源,是一个典型的多目标约束组合问题。对此,本文在结合遗传算法的基础上,充分分析排课问题的特点,针对排课问题中的各个约束条件、冲突检测与消除、求解算法及其优化等问题展开了相关研究。本文做了如下研究:为了获得更高的排课质量,充分分析了排课的原则,建立了从学校、教师及学生角度进行考虑的多目标排课问题模型,并对其必要性逐一进行说明,针对排课原则所设计的多目标优化模型,能够较为完善的描述了高校排课问题中所要考虑的求解目标。课程安排是否合理的基本前提是是否满足约束条件,为此本文首先对排课问题的约束条件进行了整合,并定义了每个约束条件的必要性程度;然后根据不同的约束条件设计了多个冲突检测算法。由于约束条件之间是相互影响与制约的,本文详细描述了为消除某些冲突而导致连带新生冲突产生的情况,为此设计了逐项搜索冲突消除算法,经实验结果证明,本文的逐项搜索冲突消除算法能够同时消除排课问题中的所有冲突,具有良好的实用性。针对排课问题的主要特点,设计了一种改进的遗传算法求解上述的多目标优化问题。首先提出了一种满足同一课程每周可安排在不同时间、不同教室以及不同教学周次的可变长十进制编码方案,该编码方案充分考虑了课程的教室与时间安排的灵活性,使得排课问题具有更加良好的合理性。其次设计了一种针对具体问题的局部搜索算子,加速了算法的收敛速度。最后在最优个体保留的框架之下,对选择算子、交叉算子、变异算子进行了改进。经实验证明,所设计的算法不仅具有较快的收敛速度,还在一定程度上提高了个体的多样性以达到增强搜索空间、跳出局部最优的目的。

关键词：遗传算法排课问题多目标优化局部搜索算子