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负荷分配问题的最陡增/减变量对寻优法 被引量：3
1
作者 初壮 于继来 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期23-29,共7页
机组的经济目标函数以多段或二次项系数小于零的单段二次函数表示时,负荷分配问题就呈现出非凸、非线性特性,给高效求取全局最优解或具有较高性能的局部最优解带来了较大困难。该文提出了一种最陡增/减变量对寻优法,此方法每次迭代过程... 机组的经济目标函数以多段或二次项系数小于零的单段二次函数表示时,负荷分配问题就呈现出非凸、非线性特性,给高效求取全局最优解或具有较高性能的局部最优解带来了较大困难。该文提出了一种最陡增/减变量对寻优法,此方法每次迭代过程只有两个变量(变量对)发生变化,其中一个增大,另一个进行同等量值的减小,增/减的步长按照一定的规则动态控制,并确保满足约束条件;同时,从原目标函数关于增/减变量对的偏导数和最小的变量对中动态地选择变量对,以确保每次迭代都能够按照使原目标函数最陡下降的变量对方向进行。此方法可快速求得凸二次规划问题的全局最优解和非凸二次规划问题的局部最优解。进一步地,该文结合问题的特点引入一种简捷的进化策略,使最陡增/减变量对寻优法在进化规划的框架下获得了能够求得非凸二次规划问题全局最优解的能力,并在很大程度上保留了原方法快速寻优的优点。算例表明,该文方法和策略为非凸二次规划负荷分配问题提供了一种高效实用的分析工具。 展开更多
关键词 分配问题 寻优法 变量 负荷 全局最优解 局部最优解 目标函数 规划问题 非凸二次规划 二次项系数 非线性特性 发生变化 迭代过程 动态控制 约束条件 进化策略 进化规划 分析工具 函数表 偏导数 高效 算例
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混合遗传算法自适应策略研究
2
作者 陈雄峰 曾霞霞 徐戈 《闽江学院学报》 2020年第2期24-30,共7页
在针对性设计使得混合遗传算法可处理大规模组合优化问题的基础上,分析问题解空间的特征,研究相应自适应策略。提出和采用了交叉全局探索单个模因构造、候选解接受、局部搜索和种群多样性保持等自适应策略,大幅减少了混合遗传算法运行... 在针对性设计使得混合遗传算法可处理大规模组合优化问题的基础上,分析问题解空间的特征,研究相应自适应策略。提出和采用了交叉全局探索单个模因构造、候选解接受、局部搜索和种群多样性保持等自适应策略,大幅减少了混合遗传算法运行时间。以超大规模集成电路标准单元布局问题为测试实例,实验结果表明了这些自适应策略的有效性。 展开更多
关键词 混合遗传算法 自适应策略 全局探索 局部搜索
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支持复杂产品总体优化设计的多算法协作优化框架研究 被引量：3
3
作者 朱延广 梅珊 +1 位作者 赵雯 朱一凡 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2417-2420,2433,共5页
针对复杂产品总体优化设计中设计方案寻优难以通过单一优化算法实现的问题,提出了基于多算法协作优化思路的多算法协作优化框架,详细探讨了框架两方面关键技术:组件化优化算法库和协作优化策略,提出了优化算法组件的接口规范和运行机制... 针对复杂产品总体优化设计中设计方案寻优难以通过单一优化算法实现的问题,提出了基于多算法协作优化思路的多算法协作优化框架,详细探讨了框架两方面关键技术:组件化优化算法库和协作优化策略,提出了优化算法组件的接口规范和运行机制,给出了基于全局探索+局部寻优策略的协作优化计算流程。最后,通过一个函数优化算例说明了协作优化框架的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多算法协作优化框架 优化算法库 协作策略 全局探索+局部寻优策略
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改进藤壶配尾优化算法求解高维连续优化问题 被引量：1
4
作者 赵世杰 张天然 +1 位作者 马世林 王梦晨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期823-832,共10页
为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着... 为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着行为模型受自然界藤壶幼虫随潮浮游、螺旋沉降的行为启发所构建,以增加种群多样性并改善算法的全局探索性能。正反向递减铸型策略借鉴反向学习思想并融入递减调控机制修正传统藤壶优化算法的精子铸型过程,以扩增种群的局部搜索域并改善算法的局部开采性能。实验结果表明,两种策略可分别有效改善藤壶优化算法的全局探索和局部开采性能;同时,所提IBMO算法相较于其他新近智能算法则表现出更高收敛精度、更强算法稳健性和良好高维适用性等。 展开更多
关键词 智能优化算法 藤壶优化算法 沉降附着行为 正反向递减铸型策略 局部极值规避 高维函数优化 全局寻优 收敛精度
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基于剪枝策略的骨干粒子群算法 被引量：8
5
作者 张震 潘再平 潘晓弘 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1591-1596,共6页
为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群"剪枝"策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该... 为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群"剪枝"策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该粒子,同时初始化一个新位置以安插该粒子.理论分析指出,在增强全局探索能力的同时,合适的剪枝策略能增加局部开发能力.实验结果表明,所提出算法的性能较几种经典PSO算法有显著的提升. 展开更多
关键词 骨干粒子群 剪枝策略 粒子多样性 全局探索能力 局部开发能力
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BP-GA混合优化策略在人力资源战略规划中的应用 被引量：1
6
作者 侯福均 吴祈宗 元继学 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2005年第5期32-36,共5页
采用混合优化策略训练神经网络,进而实现地区人力资源数据的时间序列预测.神经网络,尤其是应用反向传播(back propagation,简称BP)算法训练的神经网络,被广泛应用于预测中.但是BP神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值.遗传算法(genetic... 采用混合优化策略训练神经网络,进而实现地区人力资源数据的时间序列预测.神经网络,尤其是应用反向传播(back propagation,简称BP)算法训练的神经网络,被广泛应用于预测中.但是BP神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值.遗传算法(genetic algorithm,简称GA)具有很好的全局寻优性.因而提出将BP和GA结合起来的混合优化策略训练神经网络,来实现人力资源数据预测.与BP算法相比,数值计算结果表明预测精度高、速度快,为地区人力资源数据的时间序列预测研究提供了一条新的途径. 展开更多
关键词 混合优化策略 人力资源 应用 战略规划 时间序列预测 BP神经网络 资源数据 反向传播 训练速度 遗传算法 局部极值 预测精度 计算结果 BP算法 数据预测 全局寻优 预测研究 GA
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