×

一种新的基于QPSO的基于竞赛过程的约束优化问题混合算法。 (英语) Zbl 1491.90187号

摘要:本文的目标是提出一种新的基于先进量子行为粒子群优化(QPSO)技术和二进制锦标赛的混合算法,用于解决约束优化问题。在二元锦标赛中,考虑了六种不同的情况/选项,因此提出了六种混合算法的变体。然后,为了测试这些算法的效率和性能,并从中选择最好的算法,选择并解决了六个基准优化问题。然后将计算结果进行图形和数值比较。最后,将找到的最佳算法应用于三个工程设计问题的求解,并将计算结果与文献中现有的算法进行了比较。

MSC公司:

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序

参考文献:

[1] Bharati(1994)受控随机搜索优化技术及其应用。印度鲁尔基大学数学系论文
[2] 阿拉斯加州布尼亚;Samanta,SS,区间度量及其在具有区间目标的多目标优化中的应用研究,计算工业工程,74169-178(2014)
[3] 卡尼纳,LC;南卡罗来纳州埃斯基维尔;Coello,CAC,使用简单约束粒子群优化器解决工程优化问题,Informatica,32,3,319-326(2008)·Zbl 1155.90482号
[4] Caraffini,F。;Neri,F。;艾卡,G。;Mol,A.,平行模因结构,《信息科学》,227,60-82(2013)
[5] Caraffini,F。;Neri,F。;Picinali,L.,模因计算自动设计的可分性分析,《信息科学》,265,1-22(2014)
[6] Clerc M(1999)《群和皇后:走向确定性和自适应粒子群优化》。摘自:1999年进化计算大会会议记录-CEC99(分类号99TH8406),第3卷。IEEE,第1951-1957页
[7] 文书,M。;Kennedy,J.,《多维复杂空间中的粒子群爆炸、稳定性和收敛》,IEEE Trans-Evol Compute,6,1,58-73(2002)
[8] Coello,CAC,工程优化问题的自适应惩罚方法的使用,计算工业,41,2,113-127(2000)
[9] Deep K(2007)一种用于函数优化的新型混合自组织迁移遗传算法。2007年IEEE进化计算大会。IEEE,第2796-2803页
[10] Deep,K.,用于约束优化的自组织迁移遗传算法,应用数学计算,198,1237-250(2008)·Zbl 1137.65040号
[11] Dos Santos Coelho,L.,约束工程设计问题的高斯量子粒子群优化方法,专家系统应用,37,2,1676-1683(2010)
[12] Duary A(2019)混合算法在具有清晰目标和区间目标的优化中的发展和应用。印度西孟加拉邦伯德温大学论文
[13] Eberhart R,Kennedy J(1995)使用粒子群理论的新优化器。包含:MHS’95。第六届微机械与人类科学国际研讨会论文集。IEEE,第39-43页
[14] Fogel,LJ律师;AJ欧文斯;沃尔什,MJ,通过模拟进化实现人工智能(1966),纽约:威利,纽约·Zbl 0148.40701号
[15] 甘多米,AH;杨,XS;Alavi,AH,《布谷鸟搜索算法:解决结构优化问题的元启发式方法》,《工程计算》,29,1,17-35(2013)
[16] Garg,H.,使用人工蜂群算法解决结构工程设计优化问题,《工业管理优化杂志》,10,3,777-794(2014)·Zbl 1292.90212号
[17] Garg,H.,用于约束优化问题的混合GSA-GA算法,Inf Sci,478499-523(2019)
[18] 古普塔,RK;阿拉斯加州布尼亚;Roy,D.,一种基于GA的惩罚函数技术,用于解决具有部件区间值可靠性的串联系统的约束冗余分配问题,《计算应用数学杂志》,232,2,275-284(2009)·Zbl 1180.90199号
[19] Hesse,R.,估计非凸规划问题全局解的启发式搜索过程,Oper Res,21,6,1267-1280(1973)·Zbl 0281.90067号
[20] Himmelblau,DM,《应用非线性规划》(1972),纽约:McGraw-Hill,纽约·Zbl 0241.90051号
[21] Hsu,YL;Liu,TC,为工程设计优化问题开发模糊比例导数控制器优化引擎,Eng Optim,39,6,679-700(2007)
[22] Kaveh,A。;Talatahari,S.,约束工程设计问题的改进蚁群优化,工程计算,27,1,155-182(2010)·Zbl 1284.74093号
[23] Krink T,Lövbjerg M(2002)生命周期模型:结合粒子群优化、遗传算法和爬山者。参加:关于从自然中解决平行问题的国际会议。柏林施普林格,第621-630页
[24] Kuang,JK;Rao,SS;陈,L.,田口辅助工程系统设计优化搜索方法,工程优化,30,1,1-23(1998)
[25] 马赫达维,M。;Fesanghary,M。;Damangir,E.,用于解决优化问题的改进和声搜索算法,应用数学计算,188,2,1567-1579(2007)·Zbl 1119.65053号
[26] Michalewicz,Z.,《遗传算法+数据结构=进化程序》(1996),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 0841.68047号
[27] Michalewicz,Z。;Schoenauer,M.,约束参数优化问题的进化计算,进化计算,4,1,1-32(1996)
[28] 奥姆兰,MG;Salman,A.,使用CODEQ混沌的约束优化,孤子分形,42,2,662-668(2009)·Zbl 1198.90014号
[29] Rashedi,E。;Nezamabadi-Pour,H。;Saryazdi,S.,GSA:引力搜索算法,Inf Sci,179,13,2232-2248(2009)·Zbl 1177.90378号
[30] Salkin,HM,Integer programming(1975),阿姆斯特丹:爱迪生·卫斯理出版公司·Zbl 0319.90038号
[31] Schittkowski,K.,数学编程代码的更多示例。经济学和数学系统课堂讲稿,282(1987),柏林:施普林格,柏林·Zbl 0658.90060号
[32] Shi Y,Eberhart R(1998)一种改进的粒子群优化算法。在:1998年IEEE进化计算国际会议。IEEE世界计算智能大会(目录号98TH8360)。IEEE,第69-73页
[33] 孙J,冯B,徐伟(2004)具有量子行为的粒子群优化算法。摘自:2004年进化计算大会会议记录(IEEE分类号04TH8753),第1卷。IEEE,第325-331页
[34] Sun,J。;方,W。;帕拉德五世。;吴,X。;Xu,W.,带高斯分布局部吸引子点的量子粒子群优化,应用数学计算,218,7,3763-3775(2011)·Zbl 1244.65089号
[35] Tam,JH;Ong,ZC;伊斯梅尔,Z。;安,不列颠哥伦比亚省;Khoo,SY,用于解决各种工程设计问题的新型混合GA-ACO-PSO算法,国际计算数学,96,5,883-919(2019)·Zbl 1499.65231号
[36] Wu,T。;谢林。;陈,X。;He,J.,基于不同相关系数的对偶子群交互QPSO算法,Automatika,58,4,375-383(2017)
[37] Xi,M。;Sun,J。;Xu,W.,一种改进的加权平均最佳位置量子粒子群优化算法,应用数学计算,205,2751-759(2008)·Zbl 1157.65395号
[38] Xu W,Sun J(2005)量子粒子群优化算法的全局自适应参数选择。参加:智能计算国际会议。柏林施普林格,第420-428页
[39] 张,M。;罗,W。;Wang,X.,约束优化的动态随机选择微分进化,Inf Sci,178,15,3043-3074(2008)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。