检索结果-南通市图书馆

西北工业大学学报 2024年第5期42卷 948-958页

作者：齐铖谢军伟王雪冯为可张浩为空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 滨州职业学院信息工程学院滨州256600

为了改进经典粒子群算法(PSO)过早收敛和全局搜索能力不足的缺点,提出了一种基于精英引导的社会学习粒子群优化算法(ESLPSO)。在ESLPSO中,提出了一种分层拓扑结构的搜索方法。这一策略根据粒子的适应度表现将粒子分化为最优的精英粒子... 详细信息

为了改进经典粒子群算法(PSO)过早收敛和全局搜索能力不足的缺点,提出了一种基于精英引导的社会学习粒子群优化算法(ESLPSO)。在ESLPSO中,提出了一种分层拓扑结构的搜索方法。这一策略根据粒子的适应度表现将粒子分化为最优的精英粒子和其余的平民粒子,革新了传统种群迭代搜索的更新样本,由此加强了整个种群演化信息的引导作用。采用cubic混沌初始化赋予了初始粒子群体在搜索空间内的广域覆盖能力。设计了精英粒子引导的社会学习策略,通过增加态叠加的不确定性更好地利用了种群演化的多维信息。在此基础上,结合极值扰动迁移机制激励粒子经历新的搜索路径和区域,增加种群的多样性,平衡种群在搜索过程中的探索和开发能力。基于12个涵盖单峰、多峰以及旋转多峰的基准测试函数集对所提算法的性能进行了验证。此外,ESLPSO与其他8种PSO改进算法的比较结果表明,ESLPSO在解决不同类型函数方面表现出了优秀的搜索性能,具有高效的求解稳定性和优异的求解结果。

关键词：粒子群优化社会学习 cubic混沌极值扰动

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阴阳对优化算法的改进研究

阴阳对优化算法的改进研究

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作者：王俊彬江西理工大学

学位级别：硕士

随着自然科学的发展,人类逐步进入智能时代。然而,在科学研究、工程设计、信息化管理等领域存在着许多需要优化求解的复杂非线性问题,采用传统的优化方法难以满足对当前复杂问题求解的需求。于是智能优化算法应运而生,由于具备良好的检... 详细信息

随着自然科学的发展,人类逐步进入智能时代。然而,在科学研究、工程设计、信息化管理等领域存在着许多需要优化求解的复杂非线性问题,采用传统的优化方法难以满足对当前复杂问题求解的需求。于是智能优化算法应运而生,由于具备良好的检索能力、较强的灵活度和鲁棒性,是能够在优化问题中快速、高效地寻找最优解或次优解的方法,被应用于许多领域,如机器学习、信号处理、图像处理等,具有广泛的应用前景。如今,诸多经典的高性能的智能优化算法被不断提出,其中粒子群算法、遗传算法和禁忌搜索等算法应用广泛。阴阳对优化(YYPO)算法具有较低的计算量以及较强的性能。尽管如此,YYPO算法也存在着一些缺陷,比如初始分布不均、容易陷入局部最优、搜索精度不够、易早熟收敛等问题。因此,本文在前人研究成果的基础上,对YYPO算法进行了进一步的改进,主要工作及贡献如下:(1)针对YYPO前期因为阴阳两点的初始分布不均导致收敛速度慢,后期因为阴阳两点交换搜索机制易陷入局部最优等问题,提出了一种融合cubic混沌映射和透镜成像策略的改进算法CYYPO算法。该算法在初始阶段引入cubic混沌映射方式,可以进一步提升检索能力,强化该算法的全局搜索能力。接着,使用了透镜学习策略,并提出了正反搜索的方法。通过利用反向搜索跳出局部最优解的特性,改进了算法的寻优性能。实验结果表明,相比原有的YYPO算法,改进算法具有更强的跳出局部最优的能力和更高的收敛精度。这样的改进能够有效提升算法的性能,为后续的研究提供了更好的基础。(2)为进一步提高算法的搜索精度,增强算法搜索全局的能力,提出了一种自适应t分布扰动和正余弦搜索策略的增强阴阳对优化算法t-YYPO。t-YYPO算法采用了自适应t分布策略,使用迭代次数iter为自由度参数,即在迭代的前期,由于t分布的特性,t分布转为柯西分布,增强全局搜索能力;随迭代次数逐渐增加,t分布转为高斯分布,使得迭代后期具有良好的局部搜索能力。为了进一步增强解的多样性,t-YYPO算法引入了正余弦搜索策略。通过引入正余弦搜索策略,改进算法能够更好地克服解空间中的局部最优问题,从而找到全局最优解。实验结果表明,相比于原YYPO算法,针对更高维度的实验测试函数,改进后的算法具有更强的收敛度和检索能力。

关键词：阴阳对优化算法 cubic混沌透镜成像 t分布正余弦搜索

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