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应用数学进展 2018年第2期7卷 152-162页

作者：叶雯雯温洁嫦广东工业大学应用数学学院广东广州

增强烟花算法对烟花算法存在的性能缺陷进行改进,并在许多优化问题中显示出不错的效果。然而,增强烟花算法在某些函数上寻优精度低、且容易过早地陷入局部最优解。为了改善这种缺陷,将其最大爆炸半径设置为模拟退火因子来自适应地加速... 详细信息

增强烟花算法对烟花算法存在的性能缺陷进行改进,并在许多优化问题中显示出不错的效果。然而,增强烟花算法在某些函数上寻优精度低、且容易过早地陷入局部最优解。为了改善这种缺陷,将其最大爆炸半径设置为模拟退火因子来自适应地加速其搜索过程,并借鉴差分变异中的思想以增加种群的多样性,达到跳出局部最优解的目的。改进后的算法在10个Benchmark函数上进行测试,实验结果表明改进后的算法效果明显优于增强烟花算法。

关键词：增强烟花算法模拟退火自适应爆炸半径差分变异

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烟花算法研究进展

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智能系统学报 2014年第5期9卷 515-528页

作者：谭营郑少秋北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京大学信息科学与技术学院

烟花算法由于具有很强的优化问题求解的能力,近年来逐渐受到研究者的广泛关注。对现有烟花算法的研究工作进行了全面总结,主要包括烟花算法提出的背景、烟花算法的基本原理、单目标烟花算法的改进、混合算法、多目标烟花算法、基于GPU... 详细信息

烟花算法由于具有很强的优化问题求解的能力,近年来逐渐受到研究者的广泛关注。对现有烟花算法的研究工作进行了全面总结,主要包括烟花算法提出的背景、烟花算法的基本原理、单目标烟花算法的改进、混合算法、多目标烟花算法、基于GPU的并行烟花算法以及烟花算法在实际问题中的应用研究等。对于单目标烟花算法及改进算法、混合算法,文中给出了各种改进烟花算法的机制分析和对比研究,最后,给出了烟花算法的未来研究方向,包括爆炸算子搜索机制的深入分析、烟花交互机制研究、多目标烟花算法研究、并行烟花算法研究、扩展烟花算法求解的问题类型以及应用拓展。

关键词：群体智能烟花算法爆炸半径自适应爆炸半径动态搜索机制多目标烟花算法并行实现

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一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法

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计算机科学 2016年第S2期43卷 103-107页

作者：王立平谢承旺萍乡学院信息与计算机工程学院萍乡337055 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室南宁530023

针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带... 详细信息

针对烟花爆炸算法全局优化能力不足、容易早熟收敛的缺陷,将反向学习机制引入其中,通过产生反向种群拓展算法的勘探范围;另外,基于种群内个体适应值的差异,提出一种自适应调整烟花弹爆炸半径的计算方法。以上策略有机结合形成了一种带反向学习机制的自适应烟花爆炸算法。将新算法与另4种代表性群智能优化算法一同在12个经典测试函数上进行对比实验,结果表明新算法具有显著的性能优势。

关键词：反向学习自适应爆炸半径烟花爆炸算法

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基于改进烟花算法的汾河水库优化调度模型研究

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水电能源科学 2020年第5期38卷 71-75页

作者：吴梦烟杨侃吴云汤梓杰河海大学水文水资源学院江苏南京210098 山西水利职业技术学院山西运城044000

针对水库多目标优化调度问题,采用改进的烟花算法求解带自适应罚函数的水库多目标优化调度数学模型。针对传统烟花算法爆炸半径计算方法在算法运行后期可能出现最优烟花爆炸半径为零的问题,引入自适应动态爆炸半径以平衡算法在解空间的... 详细信息

针对水库多目标优化调度问题,采用改进的烟花算法求解带自适应罚函数的水库多目标优化调度数学模型。针对传统烟花算法爆炸半径计算方法在算法运行后期可能出现最优烟花爆炸半径为零的问题,引入自适应动态爆炸半径以平衡算法在解空间的全局及局部搜索能力;针对传统烟花算法位移变异操作的不足,改进其位移变异操作,以提高算法局部搜索的多样性。以山西省汾河水库为例,考虑无引调水和引黄入汾两种情景,分别给出不同情景下汾河水库的调度方案。实例结果表明,模型优化后的各月缺水率平方和比实际降低了66.13%;水库年总发电量比实际发电量提高了22.39%;引黄入汾调水工程的建立可进一步综合提高汾河水库的供水效益和经济效益。

关键词：改进FW算法水库多目标优化调度自适应爆炸半径群智能优化算法

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自适应半径和差分变异的增强烟花算法

自适应半径和差分变异的增强烟花算法

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作者：叶雯雯广东工业大学

学位级别：硕士

现实中存在很多优化问题,因此也产生了很多优化算法,有经典优化算法和群体智能优化算法.前者是采用确定性规则的方式,而近年来比较热门的群体智能优化算法则使用概率转移方式,即利用各种随机因素结合元启发方式,让群体中的许多个体同时... 详细信息

现实中存在很多优化问题,因此也产生了很多优化算法,有经典优化算法和群体智能优化算法.前者是采用确定性规则的方式,而近年来比较热门的群体智能优化算法则使用概率转移方式,即利用各种随机因素结合元启发方式,让群体中的许多个体同时并行搜索解空间,在搜索过程中个体通过协作竞争来达到有效搜索.群体智能算法具有随机性高,自适应强,并行搜索和鲁棒性好等特点,因此被广泛用在求解复杂优化问题上.烟花算法也是群体智能算法的一种,我们通过对增强烟花算法的深入研究与探索,从而提出一些对增强烟花算法的改进思路与方案,并对改进的增强烟花算法提出多目标烟花算法.具体的工作内容和创新研究为如下方面:1)自适应爆炸半径和差分变异.增强烟花算法虽然改进了烟花算法许多方面的缺陷,但自身仍然存在不足,比如计算爆炸半径的方式不够理想,搜索速度较慢和寻优效果对有些测试函数性能不够好等.因此,我们提出最大爆炸半径为模拟退火因子,使爆炸半径随着迭代次数的变化自适应地发生改变.针对算法容易陷入局部最优解问题,我们使用差分变异使粒子跳出局部最优解范围.自适应爆炸半径和差分变异的增强烟花算法能够大大加快测试函数的求解速度,并且求解精度也得到一定的提高.我们将改进算法与原始的烟花算法和增强烟花算法在10个Benchmark函数上进行了实验对比.实验表明改进的算法效果明显优于增强烟花算法.2)基于上述算法,我们提出了一个自适应爆炸半径的双变异增强烟花算法.与上述不同的是,算法在每次迭代过程中产生爆炸火花后选择火花并进行排序,让排名前二分之一的火花侧重于全局搜索,对排名后二分之一的火花侧重于局部精细搜索,两种变异方式独自运行并行搜索,改进后的算法与原始的烟花算法、增强烟花算法和自适应爆炸半径和差分变异的增强烟花算法在10个Benchmark函数上进行了实验对比.实验表明改进的算法效果明显优于增强烟花算法.3)最后,我们将改进的增强烟花算法应用于多目标问题中.我们提出了一个基于NSGA-Ⅲ的多目标烟花算法,将NSGA-Ⅲ中每次参考点的密度作为烟花算法的适应函数值,即当种群的个体所关联的参考点密度较大时,烟花爆炸半径较大,产生较少的火花,反之产生较多火花而爆炸半径较小.实验表明基于NSGA-Ⅲ的多目标烟花算法性能优异.

关键词：增强烟花算法自适应爆炸半径双变异 NSGA-Ⅲ 多目标烟花算法

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