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- 一种求解复杂优化问题的改进粒子群优化算法
- 作者： 汤可宗 李慧颖 李娟 罗立民 来源： 南京理工大学学报 年份： 2015 文献类型 ： 期刊 关键词： 认识系数 粒子群优化 社会系数 优化策略 优化问题 粒子搜索
- 描述： 为了提高粒子群优化算法中粒子搜索最优解的效率,该文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群优化算法。该方法通过对粒子飞行轨迹的分析,对种群中每个粒子构建了评价粒子性能差异的等级标准,并对认识系数和社会系数设计了对应的动态变化系数模型。通过引入迁徙策略,使迁徙行为随机生成的新粒子更有可能接近全局最优解,更加有利于群体搜索跳出局部最优解和寻找全局最优解。实验结果表明,与其他比较算法相比,该文提出的改进粒子群优化算法具有寻优能力强和搜索精度高等优点,测试准测上的实验数据验证了改进算法的有效性和可行性。
- 基于个体相似性评价策略的改进遗传算法
- 作者： 汤可宗 张彤 罗立民 来源： 计算机应用与软件 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 交叉算子 相似性评价
- 描述： 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。但这种算法在求解最优解过程中总是以计算时间为代价来换得最优解的产生。对此,提出一种基于个体相似`性评价策略的改进遗传算法,融入了一种新的旋转交叉算子,每个子个体根据其与父个体的相似度和可信度来确定个体的适应度值,仅当可信度值低于某个阈值时,个体才做真实的适应度计算。实验结果显示,相似性评价策略计算得到的个体适应度值接近真实的适应度值,并且改进的算法求得最优解需要的评价次数明显要少于传统遗传算法,而在测试准测上的数据表明:提出的改进遗传算法相对于传统遗传算法,性能较好且求得的最优解也较为理想。