带有引力搜索算子的烟花算法

发布时间：2017-06-13 11:01

  本文关键词：带有引力搜索算子的烟花算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对烟花算法(FA)寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点,提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO).算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善,以提高算法的优化性能.6个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明,FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法,在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【关键词】： 烟花算法 引力搜索 偏移函数 函数优化 全局寻优
【基金】：国家自然科学基金项目(61271384,61275155) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(JUSRP51510)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言元启发式算法一直是优化算法研究领域中的一个热点,它们在解决复杂的最优化问题上体现了良好的高效性和稳定性.特别是基于群体智能的元启发式算法,如粒子群算法[1]、人工蜂群算法[2]、蚁群算法[3].此类算法利用群体粒子间信息和粒子与环境间信息,在搜索域内寻找全局最优

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘剑;陈建;邬连学;;一种数字PID控制算法分析[J];承德石油高等专科学校学报;2007年03期

2 杜卫林;李斌;田宇;;量子退火算法研究进展[J];计算机研究与发展;2008年09期

3 张元良;杨巍巍;刘青;程鹏;;蚁群算法在路径规划中的应用[J];数字技术与应用;2013年05期

4 叶宁;分阶搜索法对雪尔维斯特问题的算法分析[J];现代计算机(专业版);2001年10期

5 林志毅;李元香;王玲玲;;基于混合迁移行为的自组织迁移算法[J];计算机科学;2008年12期

6 张晓明;王儒敬;宋良图;;一种新的进化算法——种子优化算法[J];模式识别与人工智能;2008年05期

7 蔡尯;李春生;;高维小采样数据集的贝叶斯网络结构学习算法[J];齐齐哈尔大学学报(自然科学版);2012年04期

8 谭浪;任庆生;;智能目标穿越传感区域的改进算法[J];计算机仿真;2007年08期

9 刘学东，贾玉林，孔昊;相关算法中跟踪稳定性问题的研究[J];红外与激光工程;1998年01期

10 葛宇;梁静;王学平;;基于极值优化策略的改进的人工蜂群算法[J];计算机科学;2013年06期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 刘远新;邓飞其;罗艳辉;舒添慧;;ERP柔性平台下物流运输配送系统算法分析[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

2 谢樝;汪国皓;;WSN中一种基于分簇的多跳相对定位算法[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（二）[C];2007年

3 高炳岩;刘悦;;基于熵权的改进ISODATA聚类算法的研究[A];内容计算的研究与应用前沿——第九届全国计算语言学学术会议论文集[C];2007年

4 谢樝;邓林;任廷;洪艳;;一种基于LEACH的改进路由算法[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（下册）[C];2008年

5 曹明;;基于遗传蚁群算法的S盒的构造[A];第一届中国高校通信类院系学术研讨会论文集[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前8条

1 张敏霞;生物地理学优化算法及其在应急交通规划中的应用研究[D];浙江工业大学;2015年

2 刘新旺;多核学习算法研究[D];国防科学技术大学;2013年

3 曾国强;改进的极值优化算法及其在组合优化问题中的应用研究[D];浙江大学;2011年

4 王维博;粒子群优化算法研究及其应用[D];西南交通大学;2012年

5 林川;粒子群优化与差分进化算法研究及其应用[D];西南交通大学;2009年

6 盛歆漪;粒子群优化算法及其应用研究[D];江南大学;2015年

7 张宇山;进化算法的收敛性与时间复杂度分析的若干研究[D];华南理工大学;2013年

8 谢刚;免疫思维进化算法及其工程应用[D];太原理工大学;2006年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 徐翔燕;人工鱼群优化算法及其应用研究[D];西南交通大学;2015年

2 曹阳;基于质心策略的蝙蝠算法[D];太原科技大学;2015年

3 高越;量子K近邻算法研究[D];东南大学;2015年

4 杨磊;改进型压缩感知算法研究及其FPGA实现[D];安徽理工大学;2016年

5 李振;K-Means算法研究及其与智能算法的融合[D];安徽大学;2016年

6 代殿鑫;混合人工蜂群算法的改进研究[D];广东工业大学;2012年

7 弓英瑛;蚁群算法的改进研究与应用[D];安徽理工大学;2014年

8 程波;蚁群算法在工业过程控制中的应用[D];华北电力大学（北京）;2006年

9 李鹏;不同选择策略的人工植物算法[D];太原科技大学;2014年

10 何鹏;人工蜂群算法研究[D];华东理工大学;2014年

  本文关键词：带有引力搜索算子的烟花算法，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：446328