參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整的自適應(yīng)布谷鳥算法
發(fā)布時(shí)間:2021-07-19 18:38
為提高布谷鳥算法的收斂速度和求解精度,提出了一種基于自適應(yīng)機(jī)制的改進(jìn)布谷鳥算法。該算法在迭代初期和末期分別使用兩種自適應(yīng)策略來動(dòng)態(tài)調(diào)整步長和發(fā)現(xiàn)概率,提高了算法的局部和全局尋優(yōu)能力。利用10個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對基本布谷鳥算法、所提出的改進(jìn)算法以及其他智能優(yōu)化方法進(jìn)行了仿真對比驗(yàn)證,結(jié)果表明所提出的改進(jìn)布谷鳥算法在求解精度、穩(wěn)定性以及收斂速度上都具有一定優(yōu)勢。
【文章來源】:計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020,56(23)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
5的收斂曲線
2020,56(23)[c,]-xk內(nèi)。此外,任意一次更新都不能超出[]-xk,-xk的范圍,那么可得到δmax,k(t)為:δmax,k(t)=()-xk--xk/2(3)上述解的更新過程如圖1所示,其中a和b點(diǎn)分別代表-xk和-xk。而對于最優(yōu)解xmin(t),其步長δmin(t)應(yīng)為一個(gè)很小的值。此外,隨著迭代次數(shù)的增加,xmin(t)應(yīng)逐漸趨于最全局優(yōu)解,相應(yīng)地,其步長δmin(t)也應(yīng)逐漸趨于一個(gè)很小的值。同時(shí),當(dāng)?shù)螖?shù)很大時(shí),種群規(guī)模對于求解結(jié)果的影響較校綜合考慮這些因素,提出采用如下表達(dá)式來確定δmin(t)的第k個(gè)分量δmin,k(t):δmin(t)=(-xk--xk)/(t+p2.5)(4)式中,p為種群規(guī)模。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)其指數(shù)取2.5時(shí)效果最好。由于種群規(guī)模最小為1,因此在任何一次迭代時(shí),δmin,k(t)都小于()-xk--xk2,不存在變異后解超出約束范圍[-xk,]-xk的情況。此外,智能優(yōu)化算法的求解精度和穩(wěn)定程度會(huì)隨著種群規(guī)模和迭代次數(shù)的增加而提高,但種群規(guī)模和迭代次數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間和規(guī)模的擴(kuò)大,同時(shí)種群規(guī)模和迭代次數(shù)的不同取值也可能對優(yōu)化結(jié)果造成較大影響。而在式(4)的機(jī)制下,δmin,k(t)會(huì)隨著種群規(guī)模和迭代次數(shù)的增加而減小,這將制約種群規(guī)模和迭代次數(shù)增加對優(yōu)化結(jié)果的正面影響,進(jìn)而減小種群規(guī)模和迭代次數(shù)的不同取值對優(yōu)化結(jié)果造成的影響。而對于第t次迭代時(shí)的第i個(gè)解xi(t),它的步長δi(t)應(yīng)位于區(qū)間[δmax(t),δ]min(
開了該值。同時(shí),ACS可以搜索到全局最優(yōu)值0,并且求解結(jié)果的最大值、平均值、方差以及達(dá)到目標(biāo)值的次數(shù)均遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他算法。說明ACS具有很強(qiáng)的收斂性和搜索能力。f7、f8和f9均為復(fù)雜多峰值函數(shù),擁有許多局部極小值點(diǎn)?梢钥吹剑珹CS的求解結(jié)果的最值、平均值以及穩(wěn)定性均優(yōu)于其他算法,并且ACS大多數(shù)時(shí)候總能達(dá)到目標(biāo)值。f10為一單峰函數(shù),常被用于檢測算法的尋優(yōu)能力?梢钥吹,ACS的求解精度和穩(wěn)定性均遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他算法,說明ACS的尋優(yōu)能力很強(qiáng)。各算法求解10個(gè)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的收斂曲線分別如圖3至圖12所示?梢钥吹剑谇蠼獬跗,多數(shù)時(shí)候ACS的收斂速度雖然小于PSO的,但大于其余算法。而PSO到了求解后期會(huì)陷入局部最優(yōu),ACS除去在求解f2時(shí)陷入了局部最優(yōu),其余情況下都能在求解后期依然保持很快的收斂速度。CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO200204060801002004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖3f1的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO5051015202530352004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖4f2的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO50510152025302004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖5f3的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO505102004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖6f4的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO05101520253035402004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖8f6的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO20
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]發(fā)現(xiàn)概率參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)的布谷鳥改進(jìn)算法[J]. 賈涵,連曉峰. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(22)
[2]基于自適應(yīng)步長的改進(jìn)布谷鳥算法[J]. 孫敏,房明磊,韋慧. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(07)
[3]混合引力搜索與高斯擾動(dòng)的精英布谷鳥算法[J]. 王彥博,殷紅,彭珍瑞,蔣兆遠(yuǎn). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(21)
[4]求解函數(shù)優(yōu)化問題的改進(jìn)的人工蜂群算法[J]. 葛宇,梁靜,王學(xué)平,謝小川. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(08)
[5]基于CS算法的Markov模型及收斂性分析[J]. 王凡,賀興時(shí),王燕,楊松銘. 計(jì)算機(jī)工程. 2012(11)
[6]一種自適應(yīng)步長布谷鳥搜索算法[J]. 鄭洪清,周永權(quán). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(10)
[7]一種通用的全局尋優(yōu)演化算法——自適應(yīng)進(jìn)化規(guī)劃[J]. 石立寶,徐國禹. 數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2002(01)
本文編號(hào):3291220
【文章來源】:計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020,56(23)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
5的收斂曲線
2020,56(23)[c,]-xk內(nèi)。此外,任意一次更新都不能超出[]-xk,-xk的范圍,那么可得到δmax,k(t)為:δmax,k(t)=()-xk--xk/2(3)上述解的更新過程如圖1所示,其中a和b點(diǎn)分別代表-xk和-xk。而對于最優(yōu)解xmin(t),其步長δmin(t)應(yīng)為一個(gè)很小的值。此外,隨著迭代次數(shù)的增加,xmin(t)應(yīng)逐漸趨于最全局優(yōu)解,相應(yīng)地,其步長δmin(t)也應(yīng)逐漸趨于一個(gè)很小的值。同時(shí),當(dāng)?shù)螖?shù)很大時(shí),種群規(guī)模對于求解結(jié)果的影響較校綜合考慮這些因素,提出采用如下表達(dá)式來確定δmin(t)的第k個(gè)分量δmin,k(t):δmin(t)=(-xk--xk)/(t+p2.5)(4)式中,p為種群規(guī)模。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)其指數(shù)取2.5時(shí)效果最好。由于種群規(guī)模最小為1,因此在任何一次迭代時(shí),δmin,k(t)都小于()-xk--xk2,不存在變異后解超出約束范圍[-xk,]-xk的情況。此外,智能優(yōu)化算法的求解精度和穩(wěn)定程度會(huì)隨著種群規(guī)模和迭代次數(shù)的增加而提高,但種群規(guī)模和迭代次數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間和規(guī)模的擴(kuò)大,同時(shí)種群規(guī)模和迭代次數(shù)的不同取值也可能對優(yōu)化結(jié)果造成較大影響。而在式(4)的機(jī)制下,δmin,k(t)會(huì)隨著種群規(guī)模和迭代次數(shù)的增加而減小,這將制約種群規(guī)模和迭代次數(shù)增加對優(yōu)化結(jié)果的正面影響,進(jìn)而減小種群規(guī)模和迭代次數(shù)的不同取值對優(yōu)化結(jié)果造成的影響。而對于第t次迭代時(shí)的第i個(gè)解xi(t),它的步長δi(t)應(yīng)位于區(qū)間[δmax(t),δ]min(
開了該值。同時(shí),ACS可以搜索到全局最優(yōu)值0,并且求解結(jié)果的最大值、平均值、方差以及達(dá)到目標(biāo)值的次數(shù)均遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了其他算法。說明ACS具有很強(qiáng)的收斂性和搜索能力。f7、f8和f9均為復(fù)雜多峰值函數(shù),擁有許多局部極小值點(diǎn)?梢钥吹剑珹CS的求解結(jié)果的最值、平均值以及穩(wěn)定性均優(yōu)于其他算法,并且ACS大多數(shù)時(shí)候總能達(dá)到目標(biāo)值。f10為一單峰函數(shù),常被用于檢測算法的尋優(yōu)能力?梢钥吹,ACS的求解精度和穩(wěn)定性均遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他算法,說明ACS的尋優(yōu)能力很強(qiáng)。各算法求解10個(gè)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的收斂曲線分別如圖3至圖12所示?梢钥吹剑谇蠼獬跗,多數(shù)時(shí)候ACS的收斂速度雖然小于PSO的,但大于其余算法。而PSO到了求解后期會(huì)陷入局部最優(yōu),ACS除去在求解f2時(shí)陷入了局部最優(yōu),其余情況下都能在求解后期依然保持很快的收斂速度。CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO200204060801002004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖3f1的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO5051015202530352004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖4f2的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO50510152025302004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖5f3的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO505102004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖6f4的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO05101520253035402004006008001000迭代次數(shù)0適應(yīng)度對數(shù)值圖8f6的收斂曲線CSICS1ICS2ICS3ICS4ACSPSO20
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]發(fā)現(xiàn)概率參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)的布谷鳥改進(jìn)算法[J]. 賈涵,連曉峰. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(22)
[2]基于自適應(yīng)步長的改進(jìn)布谷鳥算法[J]. 孫敏,房明磊,韋慧. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(07)
[3]混合引力搜索與高斯擾動(dòng)的精英布谷鳥算法[J]. 王彥博,殷紅,彭珍瑞,蔣兆遠(yuǎn). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(21)
[4]求解函數(shù)優(yōu)化問題的改進(jìn)的人工蜂群算法[J]. 葛宇,梁靜,王學(xué)平,謝小川. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(08)
[5]基于CS算法的Markov模型及收斂性分析[J]. 王凡,賀興時(shí),王燕,楊松銘. 計(jì)算機(jī)工程. 2012(11)
[6]一種自適應(yīng)步長布谷鳥搜索算法[J]. 鄭洪清,周永權(quán). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(10)
[7]一種通用的全局尋優(yōu)演化算法——自適應(yīng)進(jìn)化規(guī)劃[J]. 石立寶,徐國禹. 數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2002(01)
本文編號(hào):3291220
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