搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 约束优化”相关记录21条 . 查询时间(0.154 秒)
正交约束优化问题的一阶算法
正交约束 Stiefel 流形 收缩方法
2018/2/8
带有正交约束的矩阵优化问题在材料计算、统计及数据分析等领域中有着广泛的应用. 由于正交约束的可行域是~Stiefel~流形, 一直以来流形上的优化方法是求解这一问题的主要方法. 近年来, 随着实际应用问题所要求的变量规模的扩大, 传统的流形优化方法在计算上的劣势显现出来, 而一些迭代简单、收敛快的新算法逐渐被提出. 通过收缩方法、非收缩可行方法、不可行方法三个类别分别来介绍求解带有正交约束的矩阵优...
基于梯度投影法与随机优化算法的约束优化方法
约束优化 梯度投影 遗传算法 同时扰动随机逼近
2015/5/19
针对带有线性等式和不等式约束的无确定函数形式的约束优化问题,提出一种利用梯度投影法与遗传算法、同时扰动随机逼近等随机算法相结合的优化方法.该方法利用遗传算法进行全局搜索,利用同时扰动随机逼近算法进行局部搜索,算法在每次进化时根据线性约束计算父个体处的梯度投影方向,以产生新个体,从而能够严格保证新个体满足全部约束条件.将上述约束优化算法应用于典型约束优化问题,其仿真结果表明了所提出算法的可行性和收敛...
求解约束优化问题的佳点集多目标进化算法
进化算法 佳点集 约束优化 多目标
2012/3/1
结合数论中的佳点集理论和多目标优化方法，提出一种求解约束优化问题的进化算法。将约束优化问题转化为多目标优化问题，引入佳点集理论，以确保所构造的个体在搜索空间内分布均匀，设计变异算子增加个体多样性，采用分群局部搜索方式，并根据Pareto非支配关系选择群体中的优势个体。实验结果表明，该算法具有较好的稳定性。
针对基于可行性规则求解约束优化问题易陷入局部、master-slave协同进化模型同层种群间没有信息交流的情况,提出多群多层协同进化算法(MSMHCO)。算法在信息交流上，同层采用种群单向信息交流,不同层采用顶层指导底层的信息交流;在进化方式上采用后一层在前一层的基础上的进化方式;在搜索方式上融合全局并行搜索、局部串行搜索、混沌映射的遍历性和模拟退火算法的突跳功能。典型函数测试表明，MSMHCO算...
在求解约束优化问题时，为了有效处理约束条件，克服文化算法易陷入局部极值点、混沌搜索优化初值敏感、搜索效率低等缺陷，将混沌搜索优化嵌入至文化算法框架，提出一种求解约束优化问题的混沌文化算法。该模型由基于混沌的群体空间和存储知识的信念空间组成，利用地形知识表达约束条件，标准知识和地形知识共同引导混沌搜索，并利用形势知识引导混沌扰动。实例表明，该算法具有较优良的搜索性能，尤其能有效处理高维复杂约束优化问...
求解约束优化的一个自适应杂交差分演化算法
自适应技术 约束优化 约束处理技术
2009/12/3
结合基于可行性规则的约束处理技术，构造了一个求解约束优化问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法。该算法以差分演化算法为基础，用模拟退火策略来增强种群的多样性，用一个基于可行性规则的约束处理技术来处理不等式约束，且自适应化关键控制参数，避开人为控制参数的困难。在标准测试集上的实验结果表明该算法的有效性，与同类算法的比较表明了该算法的优越性。
基于改进DE算法的难约束优化问题的求解
约束优化 罚函数法 Bump问题
2009/7/31
基于指数函数的性质，提出简易罚函数法(SPFM)，用于有效求解难约束优化问题(COP)，并屏蔽选取罚因子的困难性。将SPFM和差分演化相结合，给出一种求解难COP的改进差分演化算法(MDE)。利用MDE求解Bump问题可以得出该问题的多个新的最优解，证明MDE在求解难COP时的高效性。
非线性约束优化的算法分析
非线性约束优化 智能优化算法 社会认知理论
2009/7/22
针对非线性约束优化问题，运用了一种新的智能优化算法——社会认知优化算法。社会认知优化算法是一种基于社会认知理论的集群智能优化算法，它对目标函数的解析性质没有要求，适合于大规模约束问题处理的优点，使搜索不容易陷入局部最优。将该算法引入非线性约束问题，解决优化问题。通过实例和其他算法进行比较，对比数值实验结果表明，即使只有一个学习主体，该算法能够高效、稳定地得到解决方案，便于求解非线性约束优化问题。 ...
改进差异演化算法求解约束优化问题
差异演化 约束优化 自适应
2009/7/22
在现实生活中许多实际问题都可以转化为约束优化问题，并且实际问题通常都很复杂，其函数形态各具特色，传统基于梯度信息的各种求解策略对于具有不可微、多峰及非凸的非线性函数约束优化问题很难凑效。而最近兴起的智能类算法却对这类问题的求解效果突出，在借鉴国外的差异演化算法研究成果基础上，运用改进差异演化算法来求解约束优化问题。最后通过实例进行仿真实验，结果表明改进差异演化算法在求解约束优化问题时具有一定的优越...
求解约束优化问题的自适应演化算法
高斯柯西变异 多父体杂交 自适应机制
2009/7/13
提出一种基于高斯柯西变异算子的多父体杂交自适应演化算法，并用于求解约束函数优化问题。算法的特点：在随机搜索过程中引入三种新的多父体杂交算子加速收敛；基于高斯柯西变异算子提出一种新的产生新个体的方法；提出一种根据演化的进度能自动调整搜索范围的自适应机制。分析与实验表明，与其他算法相比，算法更具有通用性、高效性、鲁棒性，算法收敛速度和算法稳定性有明显改进。
适应模糊QoS约束优化的Web服务选择技术研究
约束满足 模糊QoS Web服务选择
2009/7/10
基于QoS优化的全局Web服务选择涉及多目标和多阶段的服务合成，以及各种QoS属性的折衷，如可信性、可用性和声望等，因此提出了适当的基因算法来处理服务选择问题。由于发现质量驱动的Web服务选择是一个NP-hard问题，实际的多目标或QoS标准并不总是明确的，常常包含模糊元素。着重研究多目标Web服务选择过程中模糊QoS属性和适应进化函数之间的关系，以及如何调节个体模糊QoS属性以实现整个种群进化的...
一种解决约束优化问题的模糊粒子群算法
粒子群算法 约束优化 模糊个体极值
2009/4/1
该文针对复杂约束优化问题,提出了一种模糊粒子群算法(FPSO),设计了一个新的扰动算子,在此基础上定义了模糊个体极值和模糊全局极值,利用这两个定义改进了粒子群进化的方程,利用该方程更新粒子的速度与位置,可以避免早熟收敛问题;定义了不可行度阈值,利用此定义给出了新的粒子比较准则,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解微粒。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于复杂约束优化问题,算法...
基于文化粒子群算法的约束优化问题求解
粒子群优化算法 文化算法 约束优化问题
2009/3/18
提出一种基于文化算法的粒子群优化算法(PSO)。该算法在群体空间采用基于高斯概率分布和柯西概率分布的改进PSO算法，在信念空间根据形势知识和规范化知识指导种群的进化，充分利用优秀个体所包含的信息，提高了算法的进化速度。实验表明，该算法的优化性能和效率优于基本PSO算法。
基于外点法的混合遗传算法求解约束优化问题
外点法 遗传算法 约束优化
2009/1/20
提出了一种求解约束优化问题的混合遗传算法。它不是传统的在适应值函数中加一个惩罚项，而是在初始种群、交叉运算和变异运算过程中，把违反约束条件的个体用外点法处理设计出新的实数编码遗传算法。数值实验证明，新算法性能优于现有其他进化算法，是通用性强、高效稳健的方法。该方法兼顾了遗传算法和外点法的优点，既有较快的收敛速度，又能以非常大的概率求得约束优化问题全局最优解。