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基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法
被引量:
2
1
作者
李牧东
赵辉
+3 位作者
吴利荣
陈超
李建勋
韩博
《四川大学学报(工程科学版)》
CSCD
北大核心
2017年第3期144-152,共9页
为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精...
为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。
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关键词
病毒种群搜索算法
约束优化
自适应α-level比较策略
反向学习
无人机协同航迹规划
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职称材料
题名
基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法
被引量:
2
1
作者
李牧东
赵辉
吴利荣
陈超
李建勋
韩博
机构
空军工程大学航空航天工程学院
复杂航空系统仿真重点实验室
[
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
CSCD
北大核心
2017年第3期144-152,共9页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(71501184)
文摘
为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。
关键词
病毒种群搜索算法
约束优化
自适应α-level比较策略
反向学习
无人机协同航迹规划
Keywords
virus colony search algorithm(VCS)
constrained optimization
self-adaptive α-level comparison strategy
opposition-based learning
UAVs cooperative path planning
分类号
TB-55 [一般工业技术]
TB [一般工业技术]
N55 [自然科学总论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法
李牧东
赵辉
吴利荣
陈超
李建勋
韩博
《四川大学学报(工程科学版)》
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
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