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- 基于改进轮盘赌策略的交互式演化算法*
- 作者： 魏波 喻飞 徐星 谢承旺 来源： 计算机与数字工程 年份： 2014 文献类型 ： 期刊 关键词： 交互式演化算法 最优化设计 商业海报 隐式优化问题 轮盘式选择
- 描述： 根据轮盘赌策略提出了一种基于改进轮盘赌策略的交互式演化算法(RS-IEA),并将其应用于求解商业海报的设计上。商业海报的设计问题可建模为一个隐式性能优化问题,传统的优化算法不能直接对该类问题进行求解。由于RS-IEA算法有用户的参与,它既保留了传统演化算法固有的求解最优化问题的优势,又融入了“人的评价”,能够成功解决该类问题,并获得理想的设计方案。
- 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。
- 双中心粒子群优化算法
- 作者： 汤可宗 柳炳祥 杨静宇 孙廷凯 来源： 计算机研究与发展 年份： 2012 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化 中心粒子 优化问题 极值 群体智能
- 描述： 粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,由于其原理简单、参数少、效果好等优点已经广泛应用于求解各类复杂优化问题.而影响该算法收敛速度和精度的2个主要因素是粒子个体极值与全局极值的更新方式.通过分析粒子的飞行轨迹和引入广义中心粒子和狭义中心粒子,提出双中心粒子群优化(double center particle swarm optimization,DCPSO)算法,在不增加算法复杂度条件下对粒子的个体极值和全局极值更新方式进行更新,从而改善了算法的收敛速度和精度.采用Rosenbrock和Rastrigrin等6个经典测试函数,按照固定迭达次数和固定时间长度运行2种方式进行测试,验证了新算法的可行性和有效性.
- 一种基于非线性系统的直接加权优化辨识算法
- 作者： 姚杰 朱永红 来源： 华侨大学学报(自然科学版) 年份： 2013 文献类型 ： 期刊 关键词： 非线性系统 权重值 迭代 最优化问题 系统辨识
- 描述： 对于非线性系统的直接加权优化辨识算法,通过在原线性仿射函数形式中增加若干项关于输入观测数据序列的线性项,来增强逼近非线性,减少逼近的时间.对于增加若干线性项后展开式中的未知权重值的选取,分别从理论和实用上推导出这些未知权重值的选取过程.理论上的推导分析,可明确增加的未知权重值在整个逼近非线性系统的目的中起着辅助作用;实用上的推导分析,将某些复杂的最优化问题经过整理变换成常见的最优化问题,从而可利用最为基础的优化方法来求解.