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用于求解多峰 函数 的并行禁忌搜索算法 被引量:2 2020年 在求解多峰 函数 (multi-modal function)最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法。但是,在实际领域中存在着多峰 函数 不可微、不可导、非处处连续等各种问题,提出了一种基于搜索空间划分的并行禁忌搜索(parallel tabu search,PTS)算法。首先利用并行策略解决了禁忌搜索(tabu search,TS)对初始解好快的强依赖性;其次,添加了校正算子有效取消了邻域解的盲区;然后,通过设计邻域收缩因子可自适应调整邻域空间,加强优良解的搜索。利用MATLAB对测试函数 进行仿真实验,实验结果表明,算法可以快速稳定地搜索到多峰 函数 的最优解。 张策 施承尧 宣兆成关键词:多峰函数 禁忌搜索 并行化 最优解 MATLAB 基于Spark的并行化头脑风暴优化算法及复杂多峰 函数 优化 被引量:1 2019年 头脑风暴优化BSO算法是一种新型的群体智能优化算法,启发于众人集思广益求解问题的模式,适合求解复杂多峰 函数 优化问题。但是,BSO求解多峰 极值时需进行重复的迭代运算,面对大规模数据集时会出现计算效率与求解精度过低的现象。为解决上述问题,设计并实现了一种基于Spark的并行化头脑风暴优化算法,通过将BSO算法中计算复杂度最高的聚类与新解产生过程并行化,以提高算法的加速比与计算效率。特别地,基于并行化思想,将种群划分为多个子群进行协同演化,每个子群独立产生新解来保持种群多样性,提高算法的收敛速度。最后,利用并行化BSO算法求解多峰 函数 。实验表明,在并行节点的总核心数为10的情况下,并行化BSO算法计算时间节省一半,计算精度和串行BSO算法基本持平,收敛速度明显提高,实验结果说明了并行化BSO的有效性。 杨广明 张涛 TRUONG Thanh-tung 王瑞 马连博关键词:SPARK 多峰函数 群体智能 基于改进三值量子遗传算法的多峰 函数 寻优 被引量:1 2019年 针对量子遗传算法在多峰 函数 寻优中出现早熟收敛及陷入局部极值等问题,提出一种改进的三值量子遗传算法.算法用三值量子非门来改变染色体基因的位置、用三值量子旋转门更新来完成进化搜索、用三值量子修正门对变异基因进行修正,增加了量子遗传算法中种群的多样性,扩大了算法的搜索空间;用动态调整旋转角策略来减少进化代数、缩短优化时间.通过对典型复杂函数 的仿真实验并与其它算法相比较,结果表明该算法搜索空间大、搜索精度高,全局寻优性能优于普通遗传算法及量子遗传算法. 曹邦兴关键词:多峰函数 早熟收敛 全局寻优 多种群人工免疫算法在多峰 函数 上的优化 被引量:2 2018年 针对人工免疫算法在多峰 函数 优化上存在优化精度低的缺点,提出了多种群人工免疫算法(MAIA)对多峰 函数 进行优化。MAIA包含多个独立的抗体种群,独立的抗体种群各自进行抗体选择、克隆和变异等免疫操作,在每个独立种群更新和评价完后选择每个种群中最好的抗体进行多种群评价,然后将当前的最佳抗体共享给每个单独种群最终生成各个种群新一代的抗体群。仿真实验结果表明:相比于人工免疫算法,MAIA求解精度更高,提高了多峰 函数 寻优的精度。 汪桂金 胡剑峰关键词:人工免疫算法 多种群 多峰函数优化 免疫操作 免疫双向蛙跳算法及其在多峰 函数 优化中的应用 被引量:5 2018年 混合蛙跳算法在多模态函数 寻优中存在易陷入局部最优、求解精度较低、寻优峰值数过少等问题。为此,提出一种基于圆内衍生变异的免疫双向蛙跳算法。在每次全局循环迭代中,通过基于双向进化机制的混合蛙跳算法,以模因组的形式进行局部-全局搜索,根据双控限幅变异的克隆选择算法,对已搜索到的较优解进行局部优化,以提高解的精度,将部分函数 旋转,从而验证算法性能。仿真结果表明,与原始蛙跳算法相比,在保证收敛速度的同时,该算法的寻优精度和搜索到的极值点数目均有明显提高。 吴建辉 吴建辉 陈华 张小刚关键词:混合蛙跳算法 克隆选择算法 多峰函数 免疫系统 斐波那契树优化算法求解多峰 函数 理论研究及特性分析 多峰 函数 存在多个全局最优解或多个局部最优解,经典的智能优化算法如遗传算法、粒子群优化算法和差分进化算法在求解多峰 函数 相关优化问题时存在早熟收敛问题,易陷入局部最优解。经典智能优化算法的特性在理论上不断得到深入的研究,涌现... 董易关键词:智能优化算法 全局最优解 多峰函数优化 一种基于自适应免疫粒子群算法的多峰 函数 优化 被引量:5 2018年 粒子群算法是一种典型的智能优化算法,被广泛应用于各个领域,但算法本身也存在着在收敛后期容易陷入局部最优的缺陷,针对这一问题,借鉴免疫系统自我调节机制,引入浓度调节机制和免疫操作机制,提出一种基于免疫机理的粒子群算法,提高算法粒子群体的多样性,根据种群粒子亲和度和浓度群自适应调整搜索粒子的速度和方向,提高算法性能。将算法用于典型多峰 函数 极值求解,仿真结果表明,算法具有较好的全局收敛性和收敛精度,具有良好的优化性能。 何庆关键词:粒子群算法 免疫操作 自适应搜索 多峰函数优化 基于Spark的并行化头脑风暴优化算法及复杂多峰 函数 优化 头脑风暴优化(Brain Storm Optimization,BSO)算法是一种新型的群体智能优化算法,启发于众人集思广益求解问题的模式,适合求解复杂多峰 函数 优化问题.但BSO求解多峰 极值时需进行重复的迭代运算,面对大... 杨广明 张涛 TRUONG THANH TUNG 王瑞 马连博关键词:多峰函数 斐波那契树优化算法求解多峰 函数 全局最优解的可达性分析 被引量:6 2018年 为分析和验证斐波那契树优化算法(Fibonacci tree optimization algorithm,FTO)求解多峰 函数 全局最优解的算法性能,对算法的可达性问题进行研究.本文基于斐波那契法构造一个斐波那契树结构,在搜索空间中进行全局、局部交替搜索,不易陷入局部最优解.对斐波那契树优化算法基于该结构的可达性进行分析和证明.通过跟踪算法求解过程中坐标点的累积分布仿真实验和到达率的对比实验,分析和验证了算法求解多峰 函数 全局最优解的可达性. 董易 施心陵 王霞 王耀民 吕丹桔 张松海 李孙寸关键词:可达性 多峰函数优化 全局最优解 一种新型自适应遗传算法在多峰 函数 优化中的应用 被引量:6 2018年 为解决传统遗传算法在一维多峰 函数 优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数 测试实验表明,在一维多峰 函数 优化中,该算法在函数 收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。 张大科 钱谦关键词:遗传算法 自适应 函数优化
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邱玉辉 作品数:187 被引量:1,299 H指数:15 供职机构:西南大学 研究主题:本体 人工智能 神经网络 电子商务 粒子群算法 王芳 作品数:41 被引量:156 H指数:7 供职机构:西南大学 研究主题:多峰函数 粒子群算法 早熟收敛 粒子群 共轭亚油酸 许峰 作品数:143 被引量:230 H指数:8 供职机构:安徽理工大学 研究主题:遗传算法 核磁共振 多目标进化算法 BLOCH方程 射频场 康立山 作品数:178 被引量:1,638 H指数:22 供职机构:武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室 研究主题:遗传算法 演化算法 多目标优化 遗传程序设计 收敛性 易美香 作品数:13 被引量:8 H指数:1 供职机构:湖南信息工程职业技术学院 研究主题:周期解 周期解的存在性 重合度 多峰函数 DUFFING型方程