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具有捕食策略的混合随机优化算法及其多极值函数优化

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计算机应用 2014年第A02期34卷 162-165页

作者：曹秀爽姚明林李兵唐山学院信息工程系河北唐山063000

SAGACIA是一种混合随机优化算法,该算法虽已吸收了模拟退火算法、遗传算法和趋化性算法的优点,但搜索过程中仍存在收敛速度慢以及采用固定步长影响搜索精度的缺点,而捕食搜索策略通过限制的调节能较快锁定最优区域,从而提高收敛速度。... 详细信息

SAGACIA是一种混合随机优化算法,该算法虽已吸收了模拟退火算法、遗传算法和趋化性算法的优点,但搜索过程中仍存在收敛速度慢以及采用固定步长影响搜索精度的缺点,而捕食搜索策略通过限制的调节能较快锁定最优区域,从而提高收敛速度。结合两者的优缺点,提出一种具有捕食搜索策略的自适应调整步长SAGACIA算法,改进后的算法通过捕食搜索策略平衡了算法的局域搜索和全局搜索,提高了收敛速度;邻域搜索采用自适应步长,避免了最优解附近的震荡,提高了搜索精度。实验仿真结果表明,改进后的SAGACIA算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度,证明了算法改进的有效性和可行性。

关键词：捕食搜索 SAGACIA 自适应步长多极值函数 Benchmark函数

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铁路客运站到发线分配问题研究

铁道运输与经济 2010年第10期32卷 58-61页

作者：林志安潘玲巧上海铁路局南翔站上海201802

通过探讨铁路客运站到发线分配问题的有效合理解决方法,以行车交叉干扰小、方便旅客出行和到发线应用均衡性为优化目标,建立客运站到发线分配问题的整数规划模型,并综合考虑捕食搜索算法和禁忌搜索算法的优缺点,设计了基于捕食策略的禁... 详细信息

通过探讨铁路客运站到发线分配问题的有效合理解决方法,以行车交叉干扰小、方便旅客出行和到发线应用均衡性为优化目标,建立客运站到发线分配问题的整数规划模型,并综合考虑捕食搜索算法和禁忌搜索算法的优缺点,设计了基于捕食策略的禁忌搜索算法的求解。通过实例验证分析,得到的分配结果令人满意,表明模型的应用和设计算法具有可行性。

关键词：客运站到发线禁忌搜索捕食搜索

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萤火虫优化算法的研究与改进

萤火虫优化算法的研究与改进

作者：亢少将广东工业大学

学位级别：硕士

萤火虫优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是一种新型的群智能优化算法。该算法模拟自然界萤火虫的发光特性,通过比较荧光素值的大小达到交流信息的目的,从而实现问题的优化。该算法具有参数较少、操作简单且稳定性较好等优... 详细信息

萤火虫优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是一种新型的群智能优化算法。该算法模拟自然界萤火虫的发光特性,通过比较荧光素值的大小达到交流信息的目的,从而实现问题的优化。该算法具有参数较少、操作简单且稳定性较好等优点。随着萤火虫优化算法理论研究的进展,其应用也越来越广泛,逐渐引起了国内外诸多学者的关注并加入到研究的热潮之中。但是,该算法的理论研究及应用研究刚刚起步,还有许多待改进之处。本文对萤火虫优化算法的理论基础、原理和实现方法等进行了详细的介绍,同时也分析了其存在的优缺点,在此基础上,对萤火虫优化算法进行了改进,提出了两种改进算法,提高了优化能力。本文的主要研究工作包括：（1）首先对群智能优化算法做了概述,介绍了几种比较常见的优化算法;然后对萤火虫优化算法进行研究分析,详细介绍萤火虫优化算法相关的理论基础知识,包括萤火虫算法的原理,实现步骤,以及目前的研究现状。（2）提出可自适应搜索的改进萤火虫算法。将自主随机搜索和步长自适应搜索机制引入萤火虫优化算法。改进算法的萤火虫个体可以在感知范围内自主寻找较优个体,对优秀个体的依赖程度减小,另外,通过比较邻域平均距离的大小,个体的移动步长可以在感知范围内适当调整,从而降低震荡现象,提高求解精度。通过实验结果的比较分析,改进算法的寻优能力更佳。（3）提出基于捕食搜索策略的萤火虫和粒子群混合优化算法。以捕食搜索作为寻优策略,在可自适应搜索的改进萤火虫算法基础上,融合粒子群优化算法,两种算法相互协作寻找优化问题的最优解。基于捕食搜索策略的萤火虫和粒子群混合优化算法采用粒子群优化算法进行全局搜索,寻找较优解,然后由可自适应搜索的改进萤火虫算法在较优解附近进行局部仔细搜索,找到最优解,这种搜索策略很好的平衡了全局搜索方法和局部搜索方法,提高了算法的整体寻优能力。实验结果表明,改进算法具有较好的优化能力。（4）对本文的研究以及相关工作进行了概括和总结,提出了下一步的研究方向。

关键词：自适应搜索捕食搜索 GSO PSO

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面向组合优化问题的粒子群算法的研究

面向组合优化问题的粒子群算法的研究

作者：戎汉中南京邮电大学

学位级别：硕士

组合优化问题是典型的NP-hard问题,本文将改进的粒子群算法分别应用于无序组合优化和有序服务组合优化领域。现有的改进粒子群算法存在一些不足,大多数是针对某一具体场景提出不具有普适价值;粒子群算法在搜索最优解的过程中,具有随机性... 详细信息

组合优化问题是典型的NP-hard问题,本文将改进的粒子群算法分别应用于无序组合优化和有序服务组合优化领域。现有的改进粒子群算法存在一些不足,大多数是针对某一具体场景提出不具有普适价值;粒子群算法在搜索最优解的过程中,具有随机性,不能保证组合方案的多样性;大多数算法没有提供个性化接口,且粒子群算法随着粒子的维数变大,其计算量是成指数增长,求解粒子维数大的组合优化问题效率低等问题。本文在面向无序组合优化问题时,在粒子群算法中引入混沌搜索方法,提出一种新型混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CS-PSO)。通过在粒子群算法中引入混沌理论,改进算法的初始化阶段和更新阶段,使用一套全新的初始化和更新规则,使得算法整体搜索效率提高,具有良好的全局搜索能力和适应性,有效的解决粒子早熟问题,并保证最终组合方案的多样性。在算法的适应度函数中,引入个性化约束和一般约束的概念,使算法具有个性化接口,可以用来求解具有个性化的组合优化问题。本文在面向有序服务组合优化问题时,所选择的应用场景是Web服务组合优化领域。Web服务组合优化不仅是NP-hard问题,服务和服务之间还需要考虑逻辑顺序关系,因此要找到最佳服务组合方案是难上加难。本文针对具有逻辑顺序关系的Web服务组合优化问题提出一种基于捕食搜索的混沌粒子群算法(Predatory Search-Based Chaos Particle Swarm Optimization,PS-CTPSO),通过在粒子群优化算法中引入捕食搜索策略和具有混沌性质的余切序列方法,根据Web服务的特点,进一步优化初始化和更新阶段,并且通过逻辑优化,确保了算法的搜索效率和Web服务组合的多样性。最终,本文针对两个算法,分别构建个性化早餐推荐系统(Friend)和最佳Web服务组合推荐系统(Best Web Service Combination Recommendation System,BestWS),并通过和主流算法进行实验对比,实验表明,本文算法推荐的组合方案更高效、合理,本文算法在组合优化领域具有一定的应用价值。

关键词：组合优化混沌搜索捕食搜索个性化推荐

CPSO-NP优化算法及其在TE过程中应用

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测控技术 2018年第7期37卷 32-36,41页

作者：周乐刘昕明周鹤龄辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 苏州卡瑞电子科技公司江苏苏州215200

为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法。该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜... 详细信息

为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法。该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜索和局部搜索,优化搜索性能;通过函数测试和化工TE的故障诊断,结果表明:所提算法计算精度高、收敛速度快,能准确地对SVM的参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性。

关键词：粒子群算法混沌自然选择捕食搜索故障诊断

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基于改进粒子群优化算法的遥感图像阈值分割

勘察科学技术 2012年第6期 21-23页

作者：张辉锋吴伟平袁荣才西安图创数码信息技术有限公司西安市710100

针对粒子群优化算法在其优化过程中所存在的一些问题,引进了恰好可以弥补其不足的捕食搜索算法,从而提出了一种基于捕食搜索策略的粒子群优化算法;进而将基于捕食搜索策略的粒子群优化算法和基于最大熵的多阈值图像分割方法相结合,实现... 详细信息

针对粒子群优化算法在其优化过程中所存在的一些问题,引进了恰好可以弥补其不足的捕食搜索算法,从而提出了一种基于捕食搜索策略的粒子群优化算法;进而将基于捕食搜索策略的粒子群优化算法和基于最大熵的多阈值图像分割方法相结合,实现了改进的智能优化算法对遥感图像的分割。

关键词：遥感图像图像分割阈值粒子群优化算法捕食搜索