变异策略
变异策略的相关文献在2001年到2022年内共计130篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文99篇、会议论文3篇、专利文献19788篇;相关期刊65种,包括系统工程与电子技术、组合机床与自动化加工技术、自动化仪表等;
相关会议3种,包括第26届中国控制会议、2014全国高性能计算学术年会、首届中国起重机械技术学术创新发展大会等;变异策略的相关文献由342位作者贡献,包括周晓根、张贵军、郝小虎等。
变异策略—发文量
专利文献>
论文:19788篇
占比:99.49%
总计:19890篇
变异策略
-研究学者
- 周晓根
- 张贵军
- 郝小虎
- 刘俊
- 彭春祥
- 胡俊
- 王柳静
- 尹嘉伟
- 邹燕燕
- 邹维
- 霍玮
- 俞旭锋
- 冀俊忠
- 刘椿年
- 徐东伟
- 徐松金
- 毕晓君
- 薛羽
- 龙文
- 万程鹏
- 乔俊飞
- 何跃鹰
- 何连瑶
- 余春艳
- 关广振
- 刘国安
- 刘宝旭
- 刘帅
- 刘朔
- 史记
- 周雨晨
- 孙丹丹
- 张嘉玮
- 张晓明
- 张程鹏
- 曹可建
- 朴爱花
- 李东生
- 李丰
- 李超豪
- 李锡星
- 杜鹏
- 杨梅芳
- 林天建
- 武泽慧
- 毕志城
- 汤可宗
- 涂腾飞
- 王丽
- 王滨
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廖文利;
魏乐;
王宇
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摘要:
为了提高云制造环境下制造服务组合优化的效率,提出了一种基于改进北极熊算法的制造云服务组合优化方法。该方法对制造服务进行实数编码,并以服务功能和服务质量为评价指标,使用改进的北极熊算法对制造云服务组合优化问题进行求解,得到最优的服务组合方案。同时通过引入动态视野,对算法的局部搜索进行调整,并与遗传算法中的变异策略相结合,以提高求解多目标问题的效率,同时降低因初始参数影响而导致算法陷入局部最优的可能。算例分析表明,改进的北极熊算法在求解制造云服务组合优化问题上比原始北极熊算法、标准遗传算法、改进的灰狼优化算法和改进的粒子群优化算法具有更高的效率。
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张大力;
夏红伟;
张朝兴;
马广程;
王常虹
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摘要:
萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。
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高旭东;
姚舜才
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摘要:
光伏系统在遮阴等情况下,输出功率特性曲线会呈现出实时变化的多个峰值。为能准确且快速地追踪到最大功率点,提出一种融合变异策略的粒子群(MPSO)算法。将变异因子作为局部优化算子融入到粒子群算法之中,每次迭代过程中都会有一定数目的变异粒子产生,使每次的搜索范围扩大;在各粒子之间进行充分的信息交流后,可以准确地搜索到最大功率点。通过MATLAB/Simulink搭建仿真平台,仿真结果表明,融合变异策略的粒子群算法,在局部阴影情况下能够更加快速地收敛到最大功率点。
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张小萍;
谭欢
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摘要:
为了有效地求解0-1背包问题,提出了改进探路者算法(IPFA)。首先,对种群个体进行二进制编码,把连续问题变为离散问题,然后,使用探路者算法进行寻优,并结合贪心修复与优化算法(greedy repair and optimization algorithm,GROA)修复不可行解和对解进行优化,通过变异策略来增加种群的多样性。仿真实验结果表明,提出算法比其他3个算法具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度和较强的稳定性。
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刘凯;
代永强
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摘要:
蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。
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宁杰琼;
何庆
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摘要:
为了解决传统花授粉算法(FPA)收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,提出了一种t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法(tMFPA).首先利用混沌映射初始化花朵个体的位置,然后在全局授粉过程中,利用t-分布扰动的随机个体和莱维飞行共同实现个体位置更新,加快收敛速度的同时提高搜索空间的多样性;在局部授粉过程中,加入具有两个差分向量的变异策略和小概率策略,结合两种策略使算法能够跳出局部最优.实验结果表明,tMFPA相比于FPA和其他启发式智能算法具有更好的寻优精度和收敛速度,相对于其他改进算法具有更好的收敛性能.
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曹国刚;
曹聪
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摘要:
差异进化算法在解决复杂问题时有着独到的优势,其算法也在不断被改进,但大部分改进算法只利用了搜索空间或适应度空间的单一信息.基于距离选择和适应度排序,提出一种改进的变异选择方法,将部分个体的选择通过综合个体间距离和适应度排序信息得到,该方法改变了经典差异进化算法的变异步骤,可以直接融入常用变异策略中.使用CEC 2017超多目标优化竞赛提供的函数集,从邻近组比例和问题维度对算法的性能影响进行分析和实验,结果表明,邻近组比例与变异策略中的扰动个数有关,最优邻近组比例下的改进算法比已有算法具有更好的运算能力,并且问题越复杂优势越明显.
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吕石磊;
魏志威;
李震;
林子健;
黄河清
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摘要:
针对标准鸡群算法在求解复杂优化问题时存在求解精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种采用自适应搜索和变异策略的改进鸡群算法(ICSO-ASV).该算法通过使用改进双控制系数使母鸡群体进行自适应搜索计算,通过分别在公鸡群体和小鸡群体中加入自适应变异因子来抑制算法可行解的多样性衰减.同时,该算法使用母鸡群体的改进双控制系数约束公鸡群体和小鸡群体的变异因子,三者形成的耦合机制能够进一步加强群体交流协作,进而增强算法全局搜索能力.基准测试函数的结果分析表明,ICSO-ASV算法较多种对照算法均具有更好的寻优性能,有效提高了算法的收敛速度和求解精度.
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林梅金;
汪震宇
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摘要:
针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时容易出现收敛速度慢和早熟收敛等缺点,提出了一种改进收敛因子和变异策略的新型灰狼优化算法(C MGWO).为了平衡GWO算法的全局探索能力与局部开发能力,设计了一种基于反余弦函数变化策略的收敛因子;为了进一步提高算法跳出局部最优解的能力,提出了一种新的位置变异策略.仿真实验结果表明,与已有的3种智能优化算法和5种典型改进灰狼优化算法相比,改进算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,更适用于解决各种函数优化问题.
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WANG Zongyan;
王宗彦;
DONG Hao;
董浩
- 《首届中国起重机械技术学术创新发展大会》
| 2017年
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摘要:
针对算法收敛速度慢、搜索盲目性大等不足,引入了自适应步长、路径交换邻域搜索和差分进化算法的变异策略,使得改进后的算法收敛性加强,收敛速度提高,改善了随机性,提高了寻优精准度;算法到后期搜索平坦化,引入遗传算法中的交叉与变异行为,增加了种群多样性,提高了算法的全局稳定性.将改进的算法运用到桥式起重机主梁中进行优化并运用ANSYS进行力学分析,实例检验了算法的可行性;最后通过对比优化前后的结果,得出优化后的主梁质量减重效果明显且符合设计要求,对实际工程结构的设计有指导意义.
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高尚;
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室;
江新姿;
汤可宗
- 《第26届中国控制会议》
| 2007年
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摘要:
根据蚁群算法与遗传算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法。首先由遗传算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解后,再经过遗传算法的交叉、变异操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法、蚁群算法和随机初始化的蚁群算法进行比较,16 种混合算法效果都比较好,其中交叉策略B和变异策略B的混合算法效果最好。