检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2014年第3期31卷 679-683页

作者：陈乐龙文玉林师范学院物理科学与工程技术学院广西玉林537000 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004

针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点,提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力;利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度... 详细信息

针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点,提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力;利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。两个工程结构优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

关键词：布谷鸟搜索算法工程结构优化问题随机局部搜索佳点集方法

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机制驱动哈里斯鹰优化算法及其应用研究

机制驱动哈里斯鹰优化算法及其应用研究

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作者：李纹宇中南大学

学位级别：硕士

哈里斯鹰优化算法(HHO)作为一种新兴的群智能优化算法,因其优异的优化性能而备受研究者青睐。然而,HHO算法也存在一些问题,如收敛速度慢、重点参数设置简单和计算资源分配不均衡等。本文提出了两种改进的HHO算法,以有效解决上述问题,并... 详细信息

哈里斯鹰优化算法(HHO)作为一种新兴的群智能优化算法,因其优异的优化性能而备受研究者青睐。然而,HHO算法也存在一些问题,如收敛速度慢、重点参数设置简单和计算资源分配不均衡等。本文提出了两种改进的HHO算法,以有效解决上述问题,并进一步提高算法的求解精度和收敛速度。同时,将改进后的HHO算法应用于连续的工程约束优化问题和离散的特征选择问题,拓展了算法的应用领域。本文的主要工作如下:从核心参数控制和收敛速率的角度出发,提出了一种新的混合算法:基于动态竞争机制的烟花哈里斯鹰算法(DCFWHHO),该算法通过引入烟花爆炸机制增强了局部搜索能力,并提出了一个新的参数种群逃逸能量和基于该参数的动态竞争机制来加速后期收敛速度。在多个基准函数中与6种群智能优化算法进行比较,实验结果表明DCFWHHO具有更好的搜索性能。然后在DCFWHHO算法的基础上,通过传递函数将其扩展为二进制版本:BDCFWHHO,并应用于解决分类任务中的特征选择问题。在12个标准数据集上,将BDCFWHHO与7种先进的群智能优化算法进行了对比实验,实验结果表明,所提出的算法能高效的解决特征选择问题。为了解决算法后期计算资源分配不均的问题,提出了基于新手保护锦标赛机制的哈里斯鹰算法(Np THHO)。提出了一种全新的个体评价指标潜力值P,并以此为基础提出了新手保护锦标赛机制,提高了算法的计算资源分配效率和稳定性。最后通过引入突变算子提升了算法的全局探索能力。实验结果表明,该算法在低维和高维基准函数上的性能均显著优于传统的HHO算法和其他群智能算法,之后将Np THHO算法应用于3种带约束的现实工程优化问题,并与其他群智能算法进行了对比测试。实验结果验证了Np THHO在解决实际问题中的优越性。图25幅,表25个,参考文献104篇

关键词：哈里斯鹰算法烟花算法群智能优化算法特征选择工程结构优化问题

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多策略混合政治优化算法及其应用研究

多策略混合政治优化算法及其应用研究

引用

作者：邹恒中南大学

学位级别：硕士

面对日益复杂化、多样化的优化问题,传统的数学规划方法难以发挥作用。近些年来,元启发式算法因其高效、灵活的特点成为解决优化问题的重要工具。政治优化算法(Political Optimizer,PO)是一种受人类社会政治选举过程启发而提出的新兴元... 详细信息

面对日益复杂化、多样化的优化问题,传统的数学规划方法难以发挥作用。近些年来,元启发式算法因其高效、灵活的特点成为解决优化问题的重要工具。政治优化算法(Political Optimizer,PO)是一种受人类社会政治选举过程启发而提出的新兴元启发式算法,由于其新颖的搜索策略受到了研究人员的青睐。随着研究的深入,研究者发现算法的搜索过程存在一些问题和缺陷,导致算法易陷入局部最优,算法的优化能力有待提高。本文针对政治优化算法的不足,通过多种策略对算法进行改进,旨在增强算法的全局搜索能力,提高算法的寻优精度和寻优速度。本文主要研究内容如下:(1)本文提出了一种融合烟花算法(Fireworks Algorithm,FWA)的政治优化算法GPOFWA用于解决连续优化问题。针对PO中的子群最优解数量受初始种群限制的问题,GPOFWA利用FWA的火花搜索机制,在选举阶段对子群最优解进行爆炸火花和高斯变异火花运算,提升了子群最优解的质量,增强了算法的寻优能力。此外,GPOFWA使用高斯变异火花对更新后的候选解进行校正,弥补了算法在竞选活动阶段搜索策略的不足,并设计了一种基于双向考虑的融合移动中心用于指导搜索代理的移动以减少算法的时间消耗。然后采用一系列基准函数对GPOFWA进行数值测试,并将其用于焊接梁、压缩弹簧、三杆桁架这三个工程结构优化设计问题。结果表明,该方法为解决连续优化问题提供了新思路,能有效地解决工程结构优化问题。(2)本文提出了一种基于精英反向学习的二进制政治优化算法EOBPO用于解决离散优化问题。考虑将政党领导者和选区胜利者视为种群精英并生成精英反向解,丰富种群多样性,扩大搜索范围,避免二进制政治优化算法在解决离散优化问题时搜索能力欠佳,求解精度不足的问题。引入精英反向学习策略后,使用不同维度的经典0-1背包问题对EOBPO进行数值测试,并将其用于天线拓扑优化设计。结果表明,该方法为解决离散优化问题提供了新的解决方案,在天线拓扑优化设计领域具有潜在应用价值。图24幅,表14个,参考文献86篇

关键词：政治优化算法优化问题元启发式算法烟花算法工程结构优化问题天线拓扑优化设计

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