融合Q-learning的A^(*)预引导蚁群路径规划算法 被引量：1

1

作者 殷笑天 杨丽英 +1 位作者 刘干 何玉庆 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期143-147,153,共6页

针对传统蚁群优化(ACO)算法在复杂环境路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢及避障能力不足的问题,提出了一种融合Q-learning基于分层信息素机制的A^(*)算法预引导蚁群路径规划算法-QHACO算法。首先,通过A^(*)算法预分配全局信息素... 针对传统蚁群优化(ACO)算法在复杂环境路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢及避障能力不足的问题,提出了一种融合Q-learning基于分层信息素机制的A^(*)算法预引导蚁群路径规划算法-QHACO算法。首先,通过A^(*)算法预分配全局信息素,引导初始路径快速逼近最优解;其次,构建全局-局部双层信息素协同模型,利用全局层保留历史精英路径经验、局部层实时响应环境变化;最后,引入Q-learning方向性奖励函数优化决策过程,在路径拐点与障碍边缘施加强化引导信号。实验表明:在25×24中等复杂度地图中,QHACO算法较传统ACO算法最优路径缩短22.7%,收敛速度提升98.7%;在50×50高密度障碍环境中,最优路径长度优化16.9%,迭代次数减少95.1%。相比传统ACO算法,QHACO算法在最优性、收敛速度与避障能力上均有显著提升,展现出较强环境适应性。 展开更多

关键词 蚁群优化算法 路径规划 局部最优 收敛速度 Q-LEARNING 分层信息素 A^(*)算法

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基于动态扰动衰减神经网络和算法的图像识别

2

作者 费春国 赵扬帆 《计算机测量与控制》 2025年第10期174-182,207,共10页

在处理大规模图像数据集时,梯度下降法作为一种常用的训练方法容易在获得部分数据的最优解后收敛速度变慢,导致无法获得整体数据的最优解;针对梯度下降法在图像识别任务中遇到的问题,基于现有神经网络架构,结合生物神经网络中的大脑皮质... 在处理大规模图像数据集时,梯度下降法作为一种常用的训练方法容易在获得部分数据的最优解后收敛速度变慢,导致无法获得整体数据的最优解;针对梯度下降法在图像识别任务中遇到的问题,基于现有神经网络架构,结合生物神经网络中的大脑皮质-基底神经节回路和E/I扰动现象,提出了一种解决方法:动态扰动衰减网络和动态扰动衰减梯度下降算法;此网络在现有网络的输入层上引入一层逐渐减小的扰动层,随着迭代次数的增加,扰动层对输入层施加的扰动逐渐趋近于零;该方法不仅加快了图像识别任务中梯度下降法的收敛速度,还在整个训练过程中避免了局部最优解和过拟合的问题,从而提升了网络的性能;通过在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100等图像识别数据集上,使用不同的神经网络和算法进行实验,验证了所提出的动态扰动衰减网络和算法的有效性;相较于原始网络使用Adam和SGDM算法,动态扰动衰减方法在测试准确度上分别取得了0.16%~1.4%和0.39%~1.38%的提升,同时具备更快的收敛速度;在进一步实验中,引入数据增强,并与WAdam算法和Adagrad算法对比,仍显示出显著提升,表明该方法具有较强的鲁棒性和广泛适用性。 展开更多

关键词 深度学习 神经生物科学 局部最优 优化算法 大脑皮质回路

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自适应步长天牛须算法与机械臂最优轨迹测试

3

作者 房光参 王凌 +1 位作者 陈晓 王斌锐 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第11期311-314,共4页

针对机械臂轨迹规划效率低、运行不稳定的问题,对机械臂运动性能和规划时间进行优化。首先,构造插值函数,根据路径点,在满足关节最大速度和最大加速度的条件下,采用传统天牛须算法和改进天牛须算法优化插值结果。其次,通过MATLAB仿真软... 针对机械臂轨迹规划效率低、运行不稳定的问题,对机械臂运动性能和规划时间进行优化。首先,构造插值函数,根据路径点,在满足关节最大速度和最大加速度的条件下,采用传统天牛须算法和改进天牛须算法优化插值结果。其次,通过MATLAB仿真软件对比不同算法下的机械臂角度、角速度、角加速度变换曲线。最后,依托咖啡机器人实验平台,以机械臂抓取咖啡手柄经过给定路径点到达指定位置这一动作为实验对象,验证算法优良性。结果表明,改进天牛须算法能够保证机械臂运行连续平滑,且收敛速度和求解效果较传统天牛须算法均有提高。 展开更多

关键词 时间最优 多项式插值 天牛须算法 变步长 机械臂

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一种克服遗传算法收敛于局部极小的方法 被引量：11

4

作者 周春光 周国芹 +2 位作者 程彦峰 常迪 梁艳春 《小型微型计算机系统》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期46-49,共4页

本文针对遗传算法可能收敛于局部极小而最终得不到全局最优解的问题，提出了一种改进方法。

关键词 遗传算法 收敛 局部极小 适应度

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带有交叉操作的教-学优化算法 被引量：20

5

作者 高立群 欧阳海滨 +1 位作者 孔祥勇 刘宏志 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期323-327,共5页

针对教-学优化算法(TLBO)求解无约束数值优化问题容易陷入局部最优的不足,提出了一种带有交叉操作的教-学优化算法(C-TLBO).将差分进化算法的交叉操作引入到TLBO算法中,有效地融合了教学阶段和学习阶段,增强了算法的局部搜索,平衡了算... 针对教-学优化算法(TLBO)求解无约束数值优化问题容易陷入局部最优的不足,提出了一种带有交叉操作的教-学优化算法(C-TLBO).将差分进化算法的交叉操作引入到TLBO算法中,有效地融合了教学阶段和学习阶段,增强了算法的局部搜索,平衡了算法的开采和探索.数值结果表明该算法在优化精度、收敛速度、鲁棒性方面,优于TLBO算法、I-TLBO算法以及其他智能优化算法,具有良好的发展前景. 展开更多

关键词 教-学优化算法 局部最优 交叉操作 开采 探索

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基于小生境技术的Pareto多目标配网重构 被引量：4

6

作者 彭锦新 刘天琪 刘辉乐 《继电器》 CSCD 北大核心 2005年第8期13-17,共5页

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义。该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意... 配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义。该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意义上的多目标优化;提出了基于相似个体交叉和( 2 +2 )选择机制的小生境并行进化技术,改善了遗传算法的全局收敛可靠性和收敛速度。最后用算例说明了该方法的应用。 展开更多

关键词 配网重构 配网自动化 PARETO最优 遗传算法

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一种弹性粒子群优化算法 被引量：17

7

作者 李勇刚 桂卫华 +1 位作者 阳春华 陈志盛 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期95-98,共4页

当某个粒子与最优粒子很接近时,其飞行速度将趋于零,这是粒子群优化算法容易陷入局部极小的主要原因.为此,提出一种弹性粒子群优化算法.算法中,粒子速度不依赖其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖于其方向信息,并采用一种自适应策略弹... 当某个粒子与最优粒子很接近时,其飞行速度将趋于零,这是粒子群优化算法容易陷入局部极小的主要原因.为此,提出一种弹性粒子群优化算法.算法中,粒子速度不依赖其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖于其方向信息,并采用一种自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值.将弹性粒子群优化算法应用于几种典型测试函数的优化,数值仿真结果表明,弹性粒子群优化算法能有效地找出全局最优点. 展开更多

关键词 粒子群优化算法 弹性修正 全局最优点

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模拟退火教学式优化算法 被引量：7

8

作者 陈得宝 魏华 +4 位作者 邹锋 王江涛 杨一军 李峥 方振国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第12期3553-3556,共4页

针对教学式优化算法在求解组合优化问题时易陷入局部最优问题进行了研究,提出模拟退火教学式优化算法。利用模拟退火方法,在"教"与"学"两个阶段按照模拟退火计算的概率,随机接受个体中某一位较差解作为新解的一部... 针对教学式优化算法在求解组合优化问题时易陷入局部最优问题进行了研究,提出模拟退火教学式优化算法。利用模拟退火方法,在"教"与"学"两个阶段按照模拟退火计算的概率,随机接受个体中某一位较差解作为新解的一部分。通过增加群体多样性的方法,增强教学式优化算法逃离局部最优解的能力。分别对单模、多模和旋转函数进行仿真,并与其他算法进行了对比实验。结果表明,提出的方法在收敛速度和收敛精度上具有较好的性能。 展开更多

关键词 教学式优化算法 模拟退火算法 局部最优 组合优化

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基于纵横交叉算法的热电联产经济调度 被引量：26

9

作者 孟安波 梅鹏 卢海明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期90-97,共8页

为解决热电联产经济调度优化问题,提出了一种基于纵横交叉算法(Crisscross optimization algorithm,CSO)的新求解方法。CSO采用一种双交叉搜索机制,其中横向交叉引入扩展因子增强全局搜索能力,纵向交叉引入维交叉概念,从而避免维局部最... 为解决热电联产经济调度优化问题,提出了一种基于纵横交叉算法(Crisscross optimization algorithm,CSO)的新求解方法。CSO采用一种双交叉搜索机制,其中横向交叉引入扩展因子增强全局搜索能力,纵向交叉引入维交叉概念,从而避免维局部最优问题。CSO的全局并行搜索,避免了陷入局部最优,有效提高了收敛速度。以一个包含纯发电机组、热电联产机组、纯发热机组的48机组系统为例,建立了热电联产经济调度问题的模型。仿真结果表明,CSO解决热电联产经济调度问题具有可行性和有效性,为实际调度系统提供了一个较好的方法。 展开更多

关键词 热电联产 经济调度 纵横交叉算法 维局部最优 并行搜索

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基于改进狼群算法的多机协同目标分配研究 被引量：11

10

作者 陈杰 薛雅丽 叶金泽 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2022年第1期20-29,共10页

为充分发挥战机集群整体作战优势以得到最优目标分配方案,采用改进狼群算法对战场态势模型进行求解。通过保证算法的寻优效率,引入次头狼概念对狼群的召唤与围攻行为做出改进,并对狼群算法的更新机制做出了优化,提高算法的全局寻优能力... 为充分发挥战机集群整体作战优势以得到最优目标分配方案,采用改进狼群算法对战场态势模型进行求解。通过保证算法的寻优效率,引入次头狼概念对狼群的召唤与围攻行为做出改进,并对狼群算法的更新机制做出了优化,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明,所提方法能快速准确地寻找到最优目标函数值,且在一定程度上改善了传统狼群算法易陷入局部最优的情况。 展开更多

关键词 目标分配 狼群算法 局部最优

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发动机磁流变隔振系统的非线性参数矩阵最优控制与仿真(英文) 被引量：1

11

作者 陈世嵬 李锐 《机床与液压》 北大核心 2013年第18期98-103,共6页

由基于磁流变技术设计而成的磁流变悬置是一种新型的发动机隔振主动控制装置。由于发动机工况复杂多变,使得发动机不平衡力激励具有宽频的特点。因此,在对发动机进行隔振控制时,需要考虑悬置刚度随发动机转速的非线性变化,这使得状态方... 由基于磁流变技术设计而成的磁流变悬置是一种新型的发动机隔振主动控制装置。由于发动机工况复杂多变,使得发动机不平衡力激励具有宽频的特点。因此,在对发动机进行隔振控制时,需要考虑悬置刚度随发动机转速的非线性变化,这使得状态方程中的参数矩阵具有时变特性,使得传统的最优控制方法失效。为此,选取具有代表性的4缸4冲程发动机作为研究对象,提出了利用系统状态变量以及发动机转速作为反馈的改进瞬时最优控制方法,并利用数值仿真模拟控制过程。结果表明:考虑刚度随发动机转速非线性变化的改进方法相比不考虑刚度变化的传统最优控制方法在发动机各种运行工况下都取得了更好的隔振效果。 展开更多

关键词 磁流变 隔振 发动机 最优控制

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用育种算子改进遗传算法 被引量：11

12

作者 常晓宇 周春光 +3 位作者 管恩政 梁艳春 徐秀娟 王喆 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2005年第2期157-161,共5页

为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题, 提出了在遗传操作中加入育种算子的方法, 以改进传统遗传算法。在讨论生物工程中育种方法的基础上, 给出了育种算子的定义和原理分析证明。育种算子能提高个体进化的概率, ... 为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题, 提出了在遗传操作中加入育种算子的方法, 以改进传统遗传算法。在讨论生物工程中育种方法的基础上, 给出了育种算子的定义和原理分析证明。育种算子能提高个体进化的概率, 且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象。计算机模拟实验结果表明, 加入育种算子可以明显提高算法性能。 展开更多

关键词 遗传算法 育种算子 变异 局部优化

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遗传退火算法在软硬件划分中的应用 被引量：4

13

作者 王培东 徐海涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期179-181,共3页

针对基于IP核的软硬件划分组合问题,提出一种改进的自适应最优保存的遗传退火算法。将最优保存遗传算法和模拟退火算法相结合,把循环策略应用到混合算法中,并在变异概率中引入自适应的概率变化,自适应地保存最优个体,有效地解决了这2种... 针对基于IP核的软硬件划分组合问题,提出一种改进的自适应最优保存的遗传退火算法。将最优保存遗传算法和模拟退火算法相结合,把循环策略应用到混合算法中,并在变异概率中引入自适应的概率变化,自适应地保存最优个体,有效地解决了这2种算法的早熟现象和时间问题。仿真实验表明该算法有效地解决了软硬件划分问题,具有较强的搜索和跳出局部最优的能力。 展开更多

关键词 IP核 软硬件划分 遗传算法 模拟退火算法 最优保存

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用Powell方法求解不可微函数 被引量：1

14

作者 郭先定 李敏 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2007年第4期431-434,共4页

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题... 在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法. 展开更多

关键词 全局最优 混合算法 遗传算法 powell方法

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应用遗传算法原理确定函数的最优解 被引量：14

15

作者 乔均俭 付君丽 徐雅玲 《微计算机信息》 北大核心 2007年第18期240-241,192,共3页

本文主要介绍了一种新型的、随机性的全局优化方法即遗传算法。一般应用于在一个问题的解集中查找最优解情况,如是一个问题有多个答案,但是想查找一个最优答案的话,那么使用遗传算法可以达到更快更好的效果。即在浮点编码遗传算法中加... 本文主要介绍了一种新型的、随机性的全局优化方法即遗传算法。一般应用于在一个问题的解集中查找最优解情况,如是一个问题有多个答案,但是想查找一个最优答案的话,那么使用遗传算法可以达到更快更好的效果。即在浮点编码遗传算法中加入一个函数,构成适于不可微函数全局优化的遗传算法。该算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。 展开更多

关键词 遗传算法 函数极值 全局最优

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均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化方法 被引量：6

16

作者 耿焕同 高军 +1 位作者 贾婷婷 吴正雪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1926-1929,1959,共5页

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优... 粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化(DWMOPSO)算法,算法中每个粒子根据自身在进化过程中记忆的个体最好适应度值构建进化速度,由进化速度的快慢动态调整各粒子惯性权重,增加粒子的多样性,从而提高粒子跳出局部最优解的概率。通过在5个标准测试函数上进行仿真实验,结果表明,与Coello的多目标粒子群优化(MOPSO)算法相比,DWMOPSO算法获得的解集在与真实解集的逼近性和解集的分布性两个方面都有了很大的提高。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 多目标优化 局部最优 动态惯性权重

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含维变异算子的量子粒子群算法 被引量：10

17

作者 王璋 冯斌 孙俊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1478-1481,共4页

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法——含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO)。计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重... 针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法——含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO)。计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法 维变异算子 全局最优 均匀分布

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花朵授粉算法的优化 被引量：6

18

作者 戴娇 张明新 +2 位作者 孙昊 郑金龙 张国海 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1503-1509,共7页

针对花朵授粉算法(FPA)寻优过程中局部深度搜索能力弱、易陷入局部最优、后期收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应高斯变异的混合蛙跳花朵授粉算法(AGM-SFLFPA)。借鉴混合蛙跳算法(SFLA)思想,对种群个体按照适应度值进行排序、分组并... 针对花朵授粉算法(FPA)寻优过程中局部深度搜索能力弱、易陷入局部最优、后期收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应高斯变异的混合蛙跳花朵授粉算法(AGM-SFLFPA)。借鉴混合蛙跳算法(SFLA)思想,对种群个体按照适应度值进行排序、分组并更新各分组中最差个体的位置,增强算法的局部深度搜索能力并增加种群多样性;通过公示牌动态监测算法是否陷入局部最优,当陷入时,将自动对全局最优个体执行高斯变异操作,提高个体跳出局部最优的能力、增强种群多样性、加快收敛速度。通过6个典型的标准测试函数从4个方面验证该算法的有效性,验证结果表明,AGMSFLFPA具有更好的稳定性和可靠性、更快的收敛速度及更高的寻优精度,适用于高维复杂多极值函数求解问题。 展开更多

关键词 花朵授粉 高斯变异 混合蛙跳 局部深度搜索 局部最优

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双离轴衍射透镜的矢量设计算法

19

作者 冯迪 严瑛白 谭峭峰 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期517-519,共3页

设计特征尺寸可与照射光波长相比拟的衍射光学器件时 ,必须采用严格的矢量设计算法。为克服传统搜索算法计算次数多、收敛速度慢的缺点 ,同时结合时域有限差分算法进行光场与衍射器件相互作用的矢量计算 ,提出了一种高效的迭代算法。利... 设计特征尺寸可与照射光波长相比拟的衍射光学器件时 ,必须采用严格的矢量设计算法。为克服传统搜索算法计算次数多、收敛速度慢的缺点 ,同时结合时域有限差分算法进行光场与衍射器件相互作用的矢量计算 ,提出了一种高效的迭代算法。利用该算法 ,设计了双离轴透镜 ,结果表明 ,该算法计算次数少。 展开更多

关键词 衍射光学 迭代优化算法 衍射透镜 时域有限差分方法

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改进鲸鱼优化算法在电力负荷调度中的应用 被引量：17

20

作者 徐建中 晏福 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期149-159,共11页

为了提高鲸鱼优化算法(WOA)的全局优化性能,提出了一种基于黄金分割搜索的改进鲸鱼优化算法(GWOA)。首先利用黄金分割搜索对WOA的初始种群进行初始化,使得初始种群能够尽可能的靠近全局最优解,然后利用黄金分割搜索所形成的变区间,进行... 为了提高鲸鱼优化算法(WOA)的全局优化性能,提出了一种基于黄金分割搜索的改进鲸鱼优化算法(GWOA)。首先利用黄金分割搜索对WOA的初始种群进行初始化,使得初始种群能够尽可能的靠近全局最优解,然后利用黄金分割搜索所形成的变区间,进行变区间黄金分割非均匀变异操作,以增加WOA的粒子多样性和提高粒子跳出局部最优陷阱的能力,从而改善WOA的寻优性能。选取了15个大规模测试函数进行数值仿真测试,仿真结果和统计分析表明GWOA的寻优性能要优于对比文献的改进鲸鱼优化算法(IWOA)。此外,将GWOA用于对工程实际应用领域中的电力负荷优化调度问题进行实例分析,实例应用结果表明,GWOA能有效对电力负荷优化调度问题进行寻优求解。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 黄金分割搜索 非均匀变异 电力负荷调度

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