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基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法

计算机应用 2015年第3期35卷 691-695页

作者：王铭波符强童楠刘政赵一鸣宁波大学科学技术学院浙江宁波315212 宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

针对传统萤火虫算法(FA)中存在的过早收敛和易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法(MFA_SA):将萤火虫种群平均分为参数不同的多个子种群。为了防止算法陷入局部最优解,利用模拟退火机制大概率接受较好的... 详细信息

针对传统萤火虫算法(FA)中存在的过早收敛和易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法(MFA_SA):将萤火虫种群平均分为参数不同的多个子种群。为了防止算法陷入局部最优解,利用模拟退火机制大概率接受较好的解,小概率接受较差的解。同时,在种群寻优的过程中引入可变的距离权重,通过萤火虫算法的迭代次数动态调整萤火虫的"视野"范围。利用5个标准测试函数对该算法进行了对比仿真测试,结果表明,该算法在4个测试函数中均能寻找到全局最优解,并且在最优值、平均值、方差等指标上均比对比算法高出多个数量级,验证了新算法的有效性。

关键词：萤火虫算法模拟退火机制多种群距离权重

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基于模拟退火机制的移动边缘云计算任务卸载

电子设计工程 2024年第3期32卷 37-40,49页

作者：卢菲菲赵蜜赵帆施梦琦浙江华云信息科技有限公司浙江杭州310008

缓存任务过多容易导致云环境下数据传输卡顿,因此,为实现云数据的流畅传输,提出基于模拟退火机制的移动边缘云计算任务卸载模型。根据边缘云计算的定义表达式,计算任务缓存指标,完成移动边缘云计算队列的构建。以模拟退火机制为基础,确... 详细信息

缓存任务过多容易导致云环境下数据传输卡顿,因此,为实现云数据的流畅传输,提出基于模拟退火机制的移动边缘云计算任务卸载模型。根据边缘云计算的定义表达式,计算任务缓存指标,完成移动边缘云计算队列的构建。以模拟退火机制为基础,确定云负载调度标准的执行条件,联合数据库主机中缓存的信息参量,求解优化卸载参数,完成基于模拟退火机制的移动边缘云计算任务卸载模型的设计。实验结果表明,所提方法可以有效解决云任务堆积的问题,将单位时间内的缓存任务量控制在550个以下,可以提升云数据传输流畅性。

关键词：模拟退火机制移动边缘云计算数据队列缓存任务优化卸载参数负载调度

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基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 2187-2199页

作者：宋立钦陈文杰陈伟海林岩孙先涛安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公... 详细信息

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式,提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围;在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子,提高算法的局部搜索能力和收敛速度;通过镜像选择机制,提升每次迭代后的个体质量,提高算法的寻优精度和寻优速度;在位置更新处加入模拟退火机制,帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试,结果表明,改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验,人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%,证实了改进算法的可行性和良好性能。

关键词：麻雀搜索算法 Circle混沌映射樽海鞘群算法镜像选择自适应步长因子模拟退火机制极限学习机

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应用改进布谷鸟算法优化多阈值图像分割

吉林大学学报（工学版） 2021年第1期51卷 358-369页

作者：吴禄慎程伟胡赟南昌大学机电工程学院南昌330031

针对传统多阈值图像分割方法在寻找最优阈值过程中存在计算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的多阈值图像分割方法。首先,将教与学搜索策略引入布谷鸟算法,提高了算法的局部搜索能力;其次,选择当前种群中适应度值... 详细信息

针对传统多阈值图像分割方法在寻找最优阈值过程中存在计算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的多阈值图像分割方法。首先,将教与学搜索策略引入布谷鸟算法,提高了算法的局部搜索能力;其次,选择当前种群中适应度值较优的精英解构建精英库并随机选择精英解指导搜索方向,强化优势经验的学习;最后,引入模拟退火机制选择鸟巢位置,有效避免了个体在寻优过程中陷入局部最优。选择了多幅不同类型的复杂多目标图像进行分割实验,并与布谷鸟算法、蛙跳算法、教与学优化算法及广义反向粒子群与引力搜索混合算法的分割结果进行对比分析。实验结果表明,该方法在分割准确性、计算时间和收敛性上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题。

关键词：图像分割多阈值分割布谷鸟算法教与学搜索策略精英解模拟退火机制

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车辆路径问题的并行粒子群算法研究

上海理工大学学报 2007年第5期29卷 435-439,444页

作者：马慧民吴勇叶春明上海电机学院经济管理学院上海200245 上海理工大学管理学院上海200093

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径... 详细信息

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.

关键词：并行粒子群算法模拟退火机制车辆路径问题

模拟退火免疫粒子群算法在皮肤电信号情感识别中的应用

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计算机应用 2011年第10期31卷 2814-2817页

作者：周钰婷刘光远赖祥伟西南大学电子信息工程学院重庆400715 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

为了增强情感识别过程中皮肤电反应(GSR)信号特征选择的有效性,提出了一种改进的模拟退火免疫粒子群算法。首先,对342组被试6种情感的GSR信号进行去噪处理和原始特征提取;然后,将模拟退火机制引入到免疫粒子群(IPSO)算法的粒子更新过程... 详细信息

为了增强情感识别过程中皮肤电反应(GSR)信号特征选择的有效性,提出了一种改进的模拟退火免疫粒子群算法。首先,对342组被试6种情感的GSR信号进行去噪处理和原始特征提取;然后,将模拟退火机制引入到免疫粒子群(IPSO)算法的粒子更新过程中,使用新构造的模拟退火免疫粒子群(SA-IPSO)算法进行特征优化选择。实验表明:与IPSO相比,SA-IPSO能以较少特征获得较高的识别率,模拟退火机制的应用能更好地优化特征选择过程,且新的算法具有良好的全局收敛性能。

关键词：情感识别皮肤电反应模拟退火机制免疫粒子群特征选择

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基于建筑块迁移策略的并行遗传算法

计算机应用研究 2008年第2期25卷 405-407页

作者：祝希路李智勇袁健李哲湖南大学计算机与通信学院长沙410082

通过分析模式定理及建筑块理论,提出一种基于建筑块迁移策略并行遗传算法。算法根据种群的收敛情况,从其他种群中获取非重叠的建筑块,采用模拟退火思想防止优良模式的浓度过快地增大引起早熟。理论分析和对多峰函数的仿真结果均表明,该... 详细信息

通过分析模式定理及建筑块理论,提出一种基于建筑块迁移策略并行遗传算法。算法根据种群的收敛情况,从其他种群中获取非重叠的建筑块,采用模拟退火思想防止优良模式的浓度过快地增大引起早熟。理论分析和对多峰函数的仿真结果均表明,该算法减少了无效迁移次数,降低了通信开销,而且发生成熟前收敛的概率明显下降,保证了遗传算法的全局收敛性。

关键词：并行遗传算法模式定理建筑块模拟退火机制迁移策略

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PMU最优配置问题的混合优化算法

电力系统及其自动化学报 2008年第1期20卷 95-100页

作者：房大中王建明锺德成天津大学电气与自动化工程学院天津300072 香港理工大学电机系

为使得电力系统在完全可观测的条件下,PMU安装数目最少,提出了一种混合优化算法以解决相量测量单元PMU的最优配置问题。混合优化算法以粒子群优化算法为主体,引入交叉、变异操作,并结合模拟退火机制控制粒子的更新。在处理解的约束问题... 详细信息

为使得电力系统在完全可观测的条件下,PMU安装数目最少,提出了一种混合优化算法以解决相量测量单元PMU的最优配置问题。混合优化算法以粒子群优化算法为主体,引入交叉、变异操作,并结合模拟退火机制控制粒子的更新。在处理解的约束问题时,采用了一种基于概率的启发式修补策略,避免修复后的解特征单一。将混合算法与其他算法在多个IEEE标准系统上进行了比较分析,结果表明在较大规模系统上,混合优化算法收敛率比标准粒子群算法提高数倍,计算量比模拟退火算法减少了数十倍,表明了较好的可行性和较高的效率。

关键词：相量测量单元可观测性粒子群算法模拟退火机制

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基于直觉模糊熵的粒子群模拟退火算法

空军工程大学学报（自然科学版） 2018年第3期19卷 88-94页

作者：周创明苏丁为于明秋空军工程大学防空反导学院 93357部队

针对智能算法在解决大规模0-1背包问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA)。采用交换操作和模拟退火机制对粒子群算法中的局部最优解二次优化;然后,以种群直觉模糊熵(IFE)... 详细信息

针对智能算法在解决大规模0-1背包问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA)。采用交换操作和模拟退火机制对粒子群算法中的局部最优解二次优化;然后,以种群直觉模糊熵(IFE)为测度,自适应改变惯性权重,并对种群进行变异操作。测试结果表明,IFEPSO-SA在解决大规模0-1背包问题时有较好的求解质量;仿真实验结果表明,IFEPSO-SA与基于直接模糊熵的粒子群算法(IFEPSO)相比,熵值波动较小,反映出IFEPSO-SA有更好的局部搜索能力,并且IFEPSO-SA在算法收敛速度和求解质量方面都优于IFEPSO以及经典的粒子群算法和模拟退火算法。

关键词：直觉模糊熵模拟退火机制粒子群算法