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信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法
被引量:
4
1
作者
段力
刘聪健
+1 位作者
方炽霖
程紫微
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期77-84,共8页
现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA(Iterative Optimization and Assignment)算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA(Adaptive Iterative Optimization a...
现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA(Iterative Optimization and Assignment)算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA(Adaptive Iterative Optimization andAssignment,AIOA)算法,提升解质量的同时保持计算速度快的优点.首先,把迭代过程中路径流量的差分值作为自适应修正项加入信号控制模型的输入参数中,增大解的变异程度,既可加快收敛速度,又可突破IOA寻优范围的局限性;其次,根据目标函数的变化趋势自适应地转入采用黄金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真结果表明:AIOA算法将IOA算法与全局最优解的差距平均缩小50.8%,时间成本降低10%,仅为遗传算法的1%;AIOA算法能在短时间内求得满意解,且适用于大规模路网.
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关键词
系统工程
信号控制
交通分配
交通网络设计
ioa算法
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职称材料
融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法
被引量:
5
2
作者
高雷阜
荣雪娇
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第3期564-576,共13页
为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模...
为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。
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关键词
智能优化
算法
(
ioa
)
绯鲵鲣优化
算法
(YSGA)
步长因子递减策略
混沌增强机制
Fuch映射
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职称材料
若干新型智能优化算法对比分析研究
被引量:
41
3
作者
张九龙
王晓峰
+1 位作者
芦磊
牛鹏飞
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第1期88-105,共18页
智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,...
智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路。随着科学技术的进步和应用场景的改变,传统的智能优化算法在收敛速度、求解精度等方面已无法满足日益复杂的优化问题,因此不断有新的更高效的智能优化算法被提出。选取了近几年国内外提出的几种新型智能优化算法:蝴蝶优化算法(BOA)、飞蛾扑火算法(MFO)、正弦余弦优化算法(SCA)、蝗虫优化算法(GOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、麻雀搜索算法(SSA)。阐述了各算法的基本原理、算法步骤、相关的改进策略及存在的优缺点。为客观对比各算法性能,进一步通过3种类型共21个测试函数及6个指标评价各算法性能,最后归纳总结各算法的特点并对智能优化算法的发展前景进行展望。
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关键词
智能优化
算法
(
ioa
)
蝴蝶优化
算法
(BOA)
飞蛾扑火
算法
(MFO)
正弦余弦优化
算法
(SCA)
蝗虫优化
算法
(GOA)
哈里斯鹰优化
算法
(HHO)
麻雀搜索
算法
(SSA)
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职称材料
题名
信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法
被引量:
4
1
作者
段力
刘聪健
方炽霖
程紫微
机构
华中科技大学土木工程与力学学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期77-84,共8页
基金
国家自然科学基金(71571076,71171087)
国家社会科学基金重大项目(13-ZD175)~~
文摘
现有求解信号控制与交通分配协同问题的IOA(Iterative Optimization and Assignment)算法,是通过对两个子问题分别求解并迭代至收敛,其收敛速度快,但解的质量仍有待改善.对IOA算法改进,提出自适应IOA(Adaptive Iterative Optimization andAssignment,AIOA)算法,提升解质量的同时保持计算速度快的优点.首先,把迭代过程中路径流量的差分值作为自适应修正项加入信号控制模型的输入参数中,增大解的变异程度,既可加快收敛速度,又可突破IOA寻优范围的局限性;其次,根据目标函数的变化趋势自适应地转入采用黄金分割法的局部搜索,避免解的劣化.仿真结果表明:AIOA算法将IOA算法与全局最优解的差距平均缩小50.8%,时间成本降低10%,仅为遗传算法的1%;AIOA算法能在短时间内求得满意解,且适用于大规模路网.
关键词
系统工程
信号控制
交通分配
交通网络设计
ioa算法
Keywords
systems engineering
signal control
traffic assignment
transportation network design problem
ioa
algorithm
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法
被引量:
5
2
作者
高雷阜
荣雪娇
机构
辽宁工程技术大学优化与决策研究所
辽宁工程技术大学运筹与优化研究院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第3期564-576,共13页
基金
辽宁省重点攻关项目(LJ2019ZL001)
辽宁省科技厅博士科研启动基金(2019-BS-118)
+1 种基金
辽宁省教育厅基础研究基金项目(LJ2019JL017)
辽宁省自然科学基金(2020-MS-301)。
文摘
为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。
关键词
智能优化
算法
(
ioa
)
绯鲵鲣优化
算法
(YSGA)
步长因子递减策略
混沌增强机制
Fuch映射
Keywords
intelligent optimization algorithm(
ioa
)
yellow saddle goatfish algorithm(YSGA)
step size factor reduction strategy
chaos enhancement mechanism
Fuch mapping
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
若干新型智能优化算法对比分析研究
被引量:
41
3
作者
张九龙
王晓峰
芦磊
牛鹏飞
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第1期88-105,共18页
基金
国家自然科学基金(62062001)
宁夏自然科学基金(2020AAC03214)
北方民族大学重大专项(ZDZX201901)。
文摘
智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路。随着科学技术的进步和应用场景的改变,传统的智能优化算法在收敛速度、求解精度等方面已无法满足日益复杂的优化问题,因此不断有新的更高效的智能优化算法被提出。选取了近几年国内外提出的几种新型智能优化算法:蝴蝶优化算法(BOA)、飞蛾扑火算法(MFO)、正弦余弦优化算法(SCA)、蝗虫优化算法(GOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、麻雀搜索算法(SSA)。阐述了各算法的基本原理、算法步骤、相关的改进策略及存在的优缺点。为客观对比各算法性能,进一步通过3种类型共21个测试函数及6个指标评价各算法性能,最后归纳总结各算法的特点并对智能优化算法的发展前景进行展望。
关键词
智能优化
算法
(
ioa
)
蝴蝶优化
算法
(BOA)
飞蛾扑火
算法
(MFO)
正弦余弦优化
算法
(SCA)
蝗虫优化
算法
(GOA)
哈里斯鹰优化
算法
(HHO)
麻雀搜索
算法
(SSA)
Keywords
intelligent optimization algorithms(
ioa
)
butterfly optimization algorithm(BOA)
moth-flame optimization(MFO)
sine cosine algorithm(SCA)
grasshopper optimization algorithm(GOA)
Harris hawks optimization(HHO)
sparrow search algorithm(SSA)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信号控制与交通分配协同模型的自适应IOA算法
段力
刘聪健
方炽霖
程紫微
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
2
融合递减策略与Fuch混沌机制的改进YSGA算法
高雷阜
荣雪娇
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
3
若干新型智能优化算法对比分析研究
张九龙
王晓峰
芦磊
牛鹏飞
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022
41
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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