基于求解TSP问题的ACA-GA-PSO算法

为了有效求解TSP问题,提出一种融合蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法思想的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,在选择下一个城市时采用局部搜索策略避免陷入局部最优,在每次循环结束时用演化交叉策略优化得到的全局最短路径,从而提高求解TSP问题的求解精度及收敛速度。TSPLIB中不同规模的TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性与可行性。     

一种GA-BP算法的研究及性能分析

遗传算法具有搜索全局最优解的能力,并且有很强的鲁棒性,而BP算法具有很好的泛化能力和非线性映射能力,基于两种算法的特点,设计了一种GA-BP算法,该算法将遗传算法应用到神经网络中权值和阈值的优化中,将最优解的分布范围缩小,然后通过BP算法进行再次优化和精确求解,以防止神经网络陷入局部极小点,从而达到加速收敛、减少训练次数的目的;并且通过对比实验给出该算法的可行性和有效性分析,进一步验证了该算法在收敛速度和误差精度上的优越性。     

基于细胞膜优化的人工鱼群算法研究

研究人工鱼群算法优化问题,为了改进AFSA在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值,搜索性能劣化的问题,采用细胞膜优化算法物质的转运方式,对人工鱼群算法的寻优行为进行改进,从而一定程度上避免算法陷入局部最优,提出了一种基于细胞膜优化的人工鱼群算法.通过4个典型函数仿真和应用实例仿真结果表明,该算法是可行有效的,求解精度更高,算法更稳定.     

基于果蝇优化算法优化Powell的图像配准研究

基于Powell算法的互信息的图像配准方法虽然具有鲁棒性强、配准精度高等优点,但是在搜索最大互信息的过程中涉及大量的浮点运算,容易陷入局部最优。结合果蝇优化算法具有控制参数少,收敛速度快和全局最优的优点,提出一种果蝇优化算法优化Powell算法的图像配准算法。实验结果表明,改进算法可以有效地提高Powell算法的全局最优搜索的速度,限制局部最优,极大地提高配准精度,可以达到亚像素级。     

一种改进的并行混合遗传算法在求解TSP问题中的应用

遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法。由于它在搜索空间中同时考虑许多点,这样就减少了收敛于局部极小的可能,也增加了处理的并行性。因此,可以利用并行遗传算法(PGA)研究典型的组合优化实例-TSP问题(旅行商问题)的求解问题,提出一种改进的主从式并行混合遗传算法求解TSP问题。实验结果表明,该方法在解的精度和速度上优于以前的算法。     

模拟退火算法优化无线传感器网络路由技术

由于模拟退火算法具有全局快速收敛优点,同时利用遗传算法优化模拟退火算法,加快模拟退火算法收敛速度,使其达到具有很强的全局搜索能力,最后对WSN路由优化问题求解.实验表明,本文方法有效地提高了节点能量利用效率.     

基于遗传禁忌的数据库多连接查询优化算法

针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。     

改进灰狼优化算法的研究

灰狼优化算法(GWO)是一种受灰狼群体捕食行为启发的新型群智能优化算法。为提高灰狼优化算法的全局搜索能力,避免算法过早收敛,提高原算法精度。本文提出了一个改进版本的灰狼优化算法,在原始的灰狼优化算法上引入Lévy飞行策略,命名为基于Lévy飞行的灰狼优化算法(LGWO)。通过将LGWO应用于8个标准测试函数并与基本灰狼优化算法(GWO)及粒子群-引力搜索算法(PSOGSA)进行对比,实验仿真表明,LGWO算法收敛速度更快且寻优精度更高。     

一种改进的蛙跳算法的研究

蛙跳算法是一种启发式的智能算法,在优化问题中具有广泛的应用,针对该算法求解精度低,收敛速度慢,容易陷入局部的缺点,从4个方面提出了改进:(1)引入Tent混沌来改进蛙跳的种群初始化;(2)通过最大化搜索策略提高局部搜索;(3)最差个体中引入柯西因子进行优化;(4)采用模式搜索来优化最优个体.通过5个测试函数说明本文的算法能够有效的提高算法的性能.     

基于混沌和非线性规划的萤火虫算法

为了弥补标准萤火虫算法(FA)收敛性差、精度低和时间性能差等不足,采用Tent混沌映射初始化萤火虫种群位置,提升初始化萤火虫种群质量;在萤火虫位置更新迭代过程中,采用非线性规划优化萤火虫位置,增强了算法的局部搜索能力,提高了算法的收敛性能和优化精度以及时间性能。通过仿真证明所提出的新算法具有较强的搜索能力和收敛性,提高了标准萤火虫算法的求解精度。