高维函数优化

作品数：30被引量：250H指数：6
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相关作者：张新明李元香焦李成尹欣欣胡成玉更多>>
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多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化被引量：1
《北京航空航天大学学报》2024年第2期623-633,共11页黎亮亮 张著洪 张永丹 
国家自然科学基金(62063002)。
鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网...
关键词：傅里叶神经网络 多层感知器 麻雀搜索 高维函数优化 多属性分类 
改进藤壶配尾优化算法求解高维连续优化问题被引量：1
《智能系统学报》2023年第4期823-832,共10页赵世杰 张天然 马世林 王梦晨 
辽宁省教育厅基金项目(LJ2019JL017);辽宁省科技厅博士科研启动基金项目(2019-BS-118)。
为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着...
关键词：智能优化算法 藤壶优化算法 沉降附着行为 正反向递减铸型策略 局部极值规避 高维函数优化 全局寻优 收敛精度 
信息迁移多任务优化共生生物搜索算法被引量：2
《计算机应用》2023年第7期2237-2247,共11页程美英 钱乾 熊伟清 
浙江省高等教育“十三五”第二批教学改革项目(jg20190652);国家自然科学基金资助项目(62102148)。
针对现有共生生物搜索(SOS)算法只能求解单个任务,以及信息负迁移影响多任务优化(MTO)性能这两个难题,提出一个信息迁移多任务优化共生生物搜索(ITMTSOS)算法。首先基于多种群演化MTO框架,根据任务个数设置相应数量种群;然后各种群独立...
关键词：共生生物搜索算法 多任务优化 信息迁移 多任务高维函数优化 多任务二元离散优化 
基于布朗运动与梯度信息的交替优化算法被引量：5
《计算机应用》2022年第7期2139-2145,共7页沙林秀 聂凡 高倩 孟号 
陕西省科技攻关重点项目(2020GY⁃046);西安石油大学研究生创新与实践能力培养计划项目(YCS21212115)。
针对群智能优化算法在优化过程中容易陷入局部最优、种群多样性低以及高维函数优化困难的问题,提出一种基于布朗运动与梯度信息的交替优化算法(AOABG)。首先,采用全局、局部搜索交替的寻优策略,即在有变优趋势的范围内切换为局部搜索,...
关键词：交替寻优策略 高维函数优化 收敛速度 布朗运动 梯度信息 
融合云模型和反向学习的克隆选择算法被引量：6
《计算机工程与应用》2021年第17期68-74,共7页王丽丽 申燚 徐玉松 袁明新 
2018年国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2018YFB1309100);2019年江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2019090)。
为了进一步改善高维对象优化时免疫克隆算法的种群多样性,提高算法全局优化能力和搜索效率,提出了融合云模型和反向学习的克隆选择算法。引入云模型概念,使用正向云发生器产生云变异因子,进而对克隆后种群进行变异;利用反向学习策略,对...
关键词：云模型 反向学习 克隆选择 云变异 高维函数优化 
信息筛选多任务优化自组织迁移算法被引量：5
《计算机应用》2021年第6期1748-1755,共8页程美英 钱乾 倪志伟 朱旭辉 
浙江省教育科学规划课题(2019SCG036);湖州市科技计划课题(2018YZ11);浙江省人力资源和社会保障科研项目(2019088)。
针对现有自组织迁移算法(SOMA)只能求解单个优化问题及其"隐并行性"未能被充分挖掘的缺陷,提出信息筛选多任务优化自组织迁移算法(SOMAMIF)实现同一时刻处理多个优化问题。首先,构造多任务统一搜索空间,并根据任务个数设置相应的子种群...
关键词：多任务优化 自组织迁移算法 信息筛选 多任务高维函数优化 多任务离散优化问题 
求解高维函数优化的反馈多智能体遗传算法被引量：1
《软件》2020年第7期81-90,共10页杨超 石连栓 施承尧 武琴 
天津市科普重点项目(16KPXMSF00210)。
针对多智能体遗传算法收敛速度慢,求解精度有待提高的问题,提出一种新的反馈多智能体遗传算法。该算法融合了均匀设计思想,丰富了初始种群的多样性并予以验证;添加反馈算子,提升了算法的收敛速度,大大降低了函数评价次数。同时,对邻域竞...
关键词：反馈算子 多智能体 均匀设计 高维函数优化 遗传算法 
改进的灰狼优化算法及其高维函数和FCM优化被引量：31
《控制与决策》2019年第10期2073-2084,共12页张新明 王霞 康强 
河南省高等学校重点科研项目(19A520026)
灰狼优化算法(GWO)具有较强的局部搜索能力和较快的收敛速度,但在解决高维和复杂的优化问题时存在全局搜索能力不足的问题.对此,提出一种改进的GWO,即新型反向学习和差分变异的GWO(ODGWO).首先,提出一种最优最差反向学习策略和一种动态...
关键词：智能优化算法 灰狼优化算法 反向学习 差分变异 模糊C均值(FCM)聚类 高维函数优化 
一种混合优化算法面向高维函数优化的研究被引量：3
《计算机工程与应用》2019年第20期122-127,共6页邹德龙 王宝华 
基本粒子群算法(PSO)在面对高维多极值函数优化的问题时粒子容易快速集中到最优粒子附近,导致粒子运动能力丧失,种群陷入停滞,因此寻优效果并不理想。针对这种情况,通过引入人工鱼群算法(AFSA)中的聚群和觅食行为与粒子群算法相结合形...
关键词：高维函数优化 粒子群算法 人工鱼群算法 混合优化算法 
一种基于多种群协作进化的自适应差分进化算法研究被引量：4
《计算机与数字工程》2019年第7期1648-1651,1718,共5页周頔 
自然科学基金项目(编号:61304187,61771080);四川省教育厅科技计划项目(编号:18ZA0415)资助
针对差分进化算法求解高维复杂优化问题存在的全局搜索能力和收敛速度不足,论文充分利用局部搜索策略、协同进化机制以及多种群进化模式,提出一种改进的多种群协作自适应差分进化(MSDPIDE)算法。MSDPIDE算法按照个体适应度的差异将个体...
关键词：差分进化 多种群协作 局部搜索策略 自适应 高维函数优化 
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