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针对群智能优化算法在空间转向梯形优化在迭代后期,全局搜索能力减弱,算法易陷入局部最优解的问题,提出基于卡方变异的麻雀搜索算法的转向梯形优化方法。首先,利用卡方分布改进发现者执行广泛搜索策略时的更新公式;其次,对小于种群平均适应度的个体进行卡方变异操作,进而在保留麻雀搜索算法部分局部搜索能力的同时,增加种群的多样性,提高算法跳出局部最优解的能力。实验结果表明,文章的优化方法相对基本麻雀搜索算法和利用高斯分布和高斯变异改进的麻雀搜索算法,寻优精度分别提高5.44%和4.35%,稳健性分别提高57.78%和65.99%,但平均耗时分别增加83.47%和减少3.99%。因此,文章算法优化方法相对基本麻雀搜索算法寻优精度更高、稳健性更强,全局寻优能力提升。 相似文献
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基于改进型梯度法,对客车侧翻一步碰撞算法初始解各节点的广义失衡力进行平衡迭代,并将局部摄动思想引入改进算法的节点广义失衡力平衡迭代过程,快速获得侧翻碰撞结构的最终变形,与原始牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)方法相比,在保证模拟精度的同时,提高了计算效率.应用改进算法对某款长12 m的公路客车典型车身段模型进... 相似文献
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有容量限制路径选择优化问题的混合蚂蚁算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于有容量限制的路径优化(CVRP)问题的NP难解性,将目前已在众多组合优化领域中颇见成效的随机型智能搜索算法——蚂蚁算法结合节约算法(C—W算法)应用于这类模型,充分发挥了其智能搜索、全局优化和并行计算的优势。经算例测试,比较蚂蚁算法与两阶段法.神经网络算法的迭代过程,结果表明,蚂蚁算法能以较快的速度收敛到最优解。 相似文献
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基于改进蚁群算法的运输调度规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在运输调度等组合优化问题的最优路线的搜索中,传统蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点。为了克服这些缺点提出了一种改进的蚁群算法,该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代过程中,首先采用自适应策略控制它的收敛速度,然后使用变异操作来确定解值,从而提高它的搜索性能。再结合建立的运输调度性能指标,利用遗传算法、蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行运输规划,通过比较其时间花费和运输费用,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能。 相似文献
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针对广义最小生成树问题,设计了2种改进的元启发式算法来求解:单亲遗传模拟退火算法和改进的禁忌搜索算法。通过综合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了单亲遗传和模拟退火的混合算法,并设计了自适应选择法和自适应基因重组操作;在改进的禁忌搜索算法中,通过在2种邻域进行搜索来避免陷入局部最优。数值实验验证了算法的有效性。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(10)
为了解决传统禁忌搜索算法程序复杂、独立性低下等问题,在考虑带有时间窗的车辆路径问题的基础上,提出了带有时间窗和异构车队的车辆路径问题。为了更好地解决带有时间窗和异构车队的车辆路径问题,建立了带有时间窗和异构车队的车辆路径问题的模型,此模型同时考虑了时间窗、异构车队以及车辆数量限制的多重属性,提出一种改进的禁忌搜索算法来解决这一问题,改进的禁忌搜索算法其实质是在原有禁忌搜索算法的基础上加入了保留表,等级成本结构原则和车辆排序准则对其进行了创新。通过在原有算法中加入保留表,并使用等级成本结构的原则,提出了一种新的解决车辆路径问题的算法,这种改进的禁忌搜索算法解决了传统禁忌搜索算法的弊端,不仅可以使用户点在路径上紧密排列,同时还能达到优化运输路线的目的。最后为了演算改进的禁忌搜索算法的有效性,使用具体的案例数据对改进的禁忌搜索算法进行了演算,演算结果证明了这种创新算法在解决带有时间窗和异构车队的车辆路径问题上是有效的。 相似文献
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对配送方案的选择提出多目标优化,在满足客户需求的前提下,力求成本最低和各配送中心负荷均衡,建立多目标规划模型。运用粒子群算法对解空间粒子进行局部和全局的搜索,再运用自适应网格算法对非劣解外部集进行更新和维护,保持其规模。实证表明,采用基于自适应网格的多目标粒子群算法对该模型进行求解能够得到均匀分布于解空间的Pareto前沿。结果表明两目标具有一定的悖反关系,据此选择满意解。 相似文献
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将遗传算法应用于道路的平面线形优化设计,在一个可行域中自动搜索到一个最优或较优解,实现了全局寻优的目的。详细介绍了线路平面优化模型的建立,平面位置变动的具体原理,以及运用遗传算法优化线路平面位置的具体实现过程。研究表明,遗传算法运用于道路平面线形的优化设计是可行和有效的,能够实现全局寻优的目的,具有广阔的推广应用前景。采用动力有限元方法,研讨了基于FWD荷载作用下的水泥混凝土板下基础脱空与接缝传荷间的相互作用机理,以了解不同脱空尺寸和不同传荷能力对面板受力和路表各传感器弯沉盆曲线形状及弯沉盆参数的影响,为有效评定水泥混凝土路面地基脱空提供理论依据和参考。 相似文献
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提出了一种基于混合遗传算法的径向基神经网络(HGARBF)的车用汽油机过渡工况进气流量预测模型。首先设计了一种新的混合遗传算法,利用梯度算法每次迭代得到的结果来改进遗传算法的群体,将遗传算法的最优个体与梯度算法的迭代解相比较,选择其中的最优点作为梯度算法下一步迭代的起始点,运用该混合遗传算法进行径向基神经网络参数的优化,改善径向基神经网络不同初始参数对其性能的影响;然后建立了基于HGARBF网络的过渡工况进气流量的预测模型。仿真结果表明,该预测模型优于经典的进气流量平均值模型,为精确及时测试汽油机进气流量提供了新的方法。 相似文献
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基于4次样条函数拱轴线优化设计的T-V求解法 总被引:3,自引:0,他引:3
拱桥拱轴线可以用4次样条函数表示,而基于4次样条函数的拱桥拱轴线优化设计问题是一个非线性规划问题。采用Topkis-Veinott可行方向法研究了优化求解方法,提出了新算法。通过对上承式钢筋混凝土拱桥实例求解,得到了符合设计要求的结果。计算结果表明,该拱轴线优化模型与初始拱轴线无关,不需要对初始拱轴线的选择做细致研究,只要初始拱轴线是连续曲线即可;在应用Topkis-Veinott容许方向法时,需要注意初始点的选择要求必须是可行点。由于容许方向法的每次迭代都是在可行域中进行的,方向是目标函数下降的方向,每步迭代结果都是可行设计,而且后一步迭代结果比前一步结果要好。因此,该拱轴线优化模型有较好的可靠性和实用性。 相似文献