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计算机科学 2011年第11期38卷 231-233,251页

作者：曹炬侯学卿华中科技大学大学数学与统计学院武汉430074

受烟花(炸弹)爆炸的启发,结合经典优化算法提出了一种新的智能优化算法——爆炸搜索算法(Explosion Search Algorithm,ESA)。ESA引入邻域搜索的思想,将智能优化算法与下降搜索算法进行有机结合,使得ESA具有强大的局部搜索能力和全局搜... 详细信息

受烟花(炸弹)爆炸的启发,结合经典优化算法提出了一种新的智能优化算法——爆炸搜索算法(Explosion Search Algorithm,ESA)。ESA引入邻域搜索的思想,将智能优化算法与下降搜索算法进行有机结合,使得ESA具有强大的局部搜索能力和全局搜索能力以及好的收敛精度。对算法的收敛性进行了证明,最后通过对benchmark函数集进行仿真并同其他算法进行比较,验证了ESA的高效性。

关键词：智能优化算法爆炸搜索算法差商最速下降搜索邻域搜索收敛

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爆炸搜索算法研究

爆炸搜索算法研究

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作者：侯学卿华中科技大学

学位级别：硕士

现在许多实际的工程问题呈现复杂化、多极化、非线性、强约束等特点,从而不能使用传统的优化算法进行求解,这就驱使人们去寻找高效的优化技术,人们从生命现象中得到启示,发明了许多智能的优化方法来解决复杂优化问题。然而这些新的算法... 详细信息

现在许多实际的工程问题呈现复杂化、多极化、非线性、强约束等特点,从而不能使用传统的优化算法进行求解,这就驱使人们去寻找高效的优化技术,人们从生命现象中得到启示,发明了许多智能的优化方法来解决复杂优化问题。然而这些新的算法自身仍然存在着一些缺点需要改进,为了改进这些缺点,本文基于烟花(炸弹)爆炸的现象提出了一种全新的智能优化算法——爆炸搜索算法。本文首先研究了已有的几种优化算法,讨论了这些优化算法的优点与不足,然后介绍了新型优化算法:爆炸搜索算法(Explosion Search Algorithm,ESA)。ESA是根据烟花(炸弹)爆炸的现象抽象出来的,该算法有三个重要算子组成:爆炸搜索算子、迁移算子和变异算子。ESA提出了邻域搜索的思想,算法具有强的全局搜索能力,同时兼顾局部搜索,算法采用并行的全局搜索加并行的局部搜索,从而提高了算法的搜索能力。在给出算法流程之后又给出了各个算子的一种实现方法,从而实现了该算法,并对20个Benchmark函数进行测试,然后同已有的优化算法进行比较,通过比较发现爆炸搜索算法取得了非常好的结果,具有明显的优势。 ESA仍有可以改进的地方,本文根据ESA实验上暴露的缺点进行进一步的改进,通过修改爆炸搜索算子降低时间复杂度,引入最速下降法的思想,增加新算子,增加了算法的精度。改进后的ESA较之原有的算法降低了时间复杂度,增加了搜索精度,Benchmark函数仿真验证了这一点。改进后的ESA算法具有搜索能力强、收敛快、精度高、稳定性高等优点,无疑是一种高效的算法,今后可以将具体算法与实际问题结合,将ESA用于实际,并作进一步优化。

关键词：智能优化算法爆炸搜索算法粒子群优化算法遗传算法最速下降法群体智能

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具有邻域搜索机制的爆炸搜索算法

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计算机工程 2011年第18期37卷 183-184,187页

作者：曹炬侯学卿华中科技大学数学与统计学院武汉430074

受烟花(炸弹)爆炸的启发,提出一种新型的智能优化算法——爆炸搜索算法(ESA)。该算法引入邻域搜索的思想,包含3个重要算子:爆炸搜索算子,迁移算子,变异算子,具有较大的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进... 详细信息

受烟花(炸弹)爆炸的启发,提出一种新型的智能优化算法——爆炸搜索算法(ESA)。该算法引入邻域搜索的思想,包含3个重要算子:爆炸搜索算子,迁移算子,变异算子,具有较大的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进行仿真并与CPSO等算法进行比较,实验结果证实了ESA的高效性。

关键词：智能优化算法爆炸搜索算法邻域搜索爆炸搜索算子迁移算子变异算子

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带共轭梯度算子的爆炸搜索算法

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计算机科学 2014年第5期41卷 230-234页

作者：曹炬李艳姣陈钢华中科技大学数学与统计学院武汉430074

爆炸搜索算法作为一种全局优化算法,在迭代后期会出现收敛速度慢、精度低的问题,而传统的优化算法恰好能克服这些缺点。因此,引入一种传统算法——近似共轭梯度法,即用差商代替导数的共轭梯度法。在此基础上,提出了带共轭梯度算子的爆... 详细信息

爆炸搜索算法作为一种全局优化算法,在迭代后期会出现收敛速度慢、精度低的问题,而传统的优化算法恰好能克服这些缺点。因此,引入一种传统算法——近似共轭梯度法,即用差商代替导数的共轭梯度法。在此基础上,提出了带共轭梯度算子的爆炸搜索算法,先引入了新的变异算子来提高算法的全局搜索能力,再运用共轭梯度法添加一个新的算子——共轭梯度算子,实现对最优炸点的局部搜索,从而提高算法的收敛速度与精度。6个常用的benchmark函数的测试结果说明,改进算法的优化结果明显优于原算法。

关键词：爆炸搜索算法变异算子共轭梯度法

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两种带共轭梯度算子的新型智能优化算法

两种带共轭梯度算子的新型智能优化算法

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作者：李艳姣华中科技大学

学位级别：硕士

对于一些简单的优化问题，可以用传统的优化算法，如最速下降法、牛顿法、共轭梯度法等进行求解。但是随着越来越多复杂优化问题的出现，传统的算法已经不足以解决这些问题。在近几十年来，随着计算机技术的发展，人们相继提出了很多智... 详细信息

对于一些简单的优化问题，可以用传统的优化算法，如最速下降法、牛顿法、共轭梯度法等进行求解。但是随着越来越多复杂优化问题的出现，传统的算法已经不足以解决这些问题。在近几十年来，随着计算机技术的发展，人们相继提出了很多智能优化算法来解决这些高维的、非线性、不可导的优化问题，如粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法、差分进化算法等。任何一种算法都需要一个不断改进的过程，这样才能解决各种各样的实际问题。因此在已有算法的基础上，改进算法以及新算法的提出都很重要。基于炸弹或烟花爆炸时的景象提出的爆炸搜索算法、基于云的一些自然现象而提出的云搜索优化算法是两种较为新颖的全局优化算法，为了提高算法的局部搜索能力，可以在这两种新型的智能优化算法中加入一种传统算法—共轭梯度法。考虑到在一些优化问题中目标函数的导数无法求出，因此在引入共轭梯度法的过程中，用差商来代替常用的导数，将此方法称为近似共轭梯度法。在此基础上，提出了两种带共轭梯度算子的新型智能优化算法，即带共轭梯度算子的爆炸搜索算法和带共轭梯度算子的云搜索优化算法。具体来说，带共轭梯度算子的爆炸搜索算法是在爆炸搜索算法的基础上对原有变异算子进行改进来提高全局搜索能力，添加一个新的算子—共轭梯度算子来提高最优炸点的搜索能力。带共轭梯度算子的云搜索优化算法通过对最优水滴实施近似共轭梯度法来提高算法精度。对一些常用benchmark测试函数的实验结果表明，改进后的爆炸搜索算法性能明显优于原爆炸搜索算法，改进后的云搜索优化算法性能也优于原算法，尤其是对于单峰测试函数。

关键词：爆炸搜索算法变异算子云搜索优化算法最优水滴共轭梯度法粒子群算法带共轭梯度算子的爆炸搜索算法带共轭梯度算子的云搜索优化算法

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