中心引力優(yōu)化算法 中心引力優(yōu)化算法

中心引力優(yōu)化算法

  • 期刊名字:渤海大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版
  • 文件大?。?13kb
  • 論文作者:楊淋淋,錢(qián)偉懿,張琪
  • 作者單位:渤海大學(xué)數理學(xué)院
  • 更新時(shí)間:2020-09-29
  • 下載次數:次
論文簡(jiǎn)介

第32卷第3期.渤海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)Vol.32,No.32011年9月Joumal of Bohai University( Natural Science Edition)Sep. 2011中心引力優(yōu)化算法楊淋淋,錢(qián)偉懿,張琪.(渤海大學(xué)數理學(xué)院,遼寧錦州121013)摘要:中心引力最優(yōu)化是一種以物理運動(dòng)學(xué)理論為基礎的新的確定性群體搜索優(yōu)化算法。在重力場(chǎng)中,物體的移動(dòng)是由物體間的受力和加速度來(lái)制定,并把這種物體間的作用運用于粒子運動(dòng)中。在中心引力優(yōu)化算法中,通過(guò)加速度的更新來(lái)實(shí)現目標函數適應值的更新?;谶@種思想,給出一種改進(jìn)中心引力優(yōu)化算法,并用幾個(gè)典型的例子對算法進(jìn)行了驗證,結果表明算法是有效的。關(guān)鍵詞:中心引力最優(yōu)化;萬(wàn)有引力定律;粒子;最優(yōu)解中圖分類(lèi)號:0224文獻標識碼:A文章編號:1673 - 0569 (2011)03 -0203 -040引言近年來(lái),針對全局優(yōu)化問(wèn)題的求解出現了許多算法,其中群體智能算法起到極其重要作用,目前群體智能優(yōu)化算法大部分是模擬自然界的一- 些生物的群體行為來(lái)構造隨機優(yōu)化算法,比如,模擬生物的進(jìn)化過(guò)程而產(chǎn)生的遺傳算法“,螞蟻的尋徑行為提出的蟻群算法(2)(AntcolonyOptimization,ACO),模擬鳥(niǎo)群覓食行為提出的粒子群優(yōu)化算法(3) ( Particle Swarm Optimization, PSO)等。最近, Formato提出了以重力場(chǎng)中的物體間的相互作用為模型的一種新的優(yōu)化算法(4) ,中心引力算法( Central Force Optimization, CFO)。中心引力算法與其它智能優(yōu)化算法不同的是它根據物理運動(dòng)學(xué)的模型建立的--個(gè)新型的優(yōu)化算法。本文將對中心引力算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)的算法主要是把運動(dòng)的時(shí)間看成一- 個(gè)隨機數,這樣改進(jìn)了收斂速度,并用幾個(gè)典型的例子對算法進(jìn)行了驗證,結果表明算法是有效的。1 CFO算法CFO算法由Formato在2007年提出來(lái)的,是基于物理運動(dòng)學(xué)原理構造的一種新型優(yōu)化算法,通過(guò)初始化若干隨機質(zhì)點(diǎn),進(jìn)行迭代,直至找到最優(yōu)解。具體過(guò)程如下:在- -個(gè)D維搜索空間內,經(jīng)過(guò)j-1次迭代產(chǎn)生的N,個(gè)質(zhì)點(diǎn),- ,,當根據萬(wàn)有引力定律構造加速度公式:a,_.=G ZU(M];. -M,;1) . (M;. -M_.)"-(第一x藝)(1)臺其中:M_-=f(xj),U(z)=.[1,:≥0,,C是一個(gè)常數。新的質(zhì)點(diǎn)產(chǎn)生公式:l0,z<0 .劃=x1+91.101+2041(0中國煤化工(2)MYHCNMHG收稿日期:2011 -01 - 10.基金項目:遼寧省自然科學(xué)基金資助項目( No:20102003 )作者簡(jiǎn)介:楊淋淋( 1985 - ),女,渤海大學(xué)碩士研究生,從事智能優(yōu)化算法.最優(yōu)化理論與應用研究.204渤海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)第32卷其中:一是質(zhì)點(diǎn)。在j-1次迭代后的速度,取值以=-11, Ot是運動(dòng)的時(shí)間。Formato取司=0,Ol=1。2改進(jìn)的 CFO算法2.1重力 的計算假設種群有Np個(gè)點(diǎn):x,x,x,.xv,我們把每個(gè)點(diǎn)看做是有質(zhì)量的點(diǎn),每-一點(diǎn)x的質(zhì)量m,定義如下:、. f(x:)-f(xu)m; =expL -nx總(x) -f(xm)J ,i=1,2,,Np,(3)其中:x = argmin{f(x,) |li=1 ,2,3,,N,1是當前最好的點(diǎn),從式(3)中可以看出目標函數值較小的x;質(zhì)量較大;反之,目標函數值較大時(shí),質(zhì)量較小。2.2加速 度的計算我們由物理學(xué)中的運動(dòng)等式模仿建立加速度公式,物體m;給物體m;的加速度可由下面的公式確定:G(x,-x)-mr,m,>m,. |x-x, |I 2a(i,j) =(4)G(x;-x)||x-x;r,m,≤m,其中:G為重力參數,x;,x;為種群中的點(diǎn),m; ,m;為點(diǎn)x;,x,對應的質(zhì)量。而它們之間的萬(wàn)有引力可以以物體的各個(gè)等效質(zhì)點(diǎn)所受萬(wàn)有引力之和來(lái)計算。所以,點(diǎn)名的加速度:A,= 2 a(i,j)。(5)2.3質(zhì)點(diǎn)位置的更新每一個(gè)質(zhì)點(diǎn)都有自己的位置和速度,在重力場(chǎng)中,宇宙中每個(gè)天體在其他天體的合力作用下,就有了向某一方運動(dòng)的趨勢。而移動(dòng)的位移就由物理學(xué)中的運動(dòng)學(xué)公式來(lái)計算,我們用x:表示當前的位置,模擬重力場(chǎng)中的位移公式得到了中心優(yōu)化算法的位移更新公式:x'=x+→Aλ,(6)其中:x表示k代時(shí)點(diǎn)x;的位置,入∈(0,1)的隨機數。2.4算法流程改進(jìn)的中心引力算法的步驟描述:步驟一:產(chǎn)生初始質(zhì)點(diǎn)群P= {x ,x,x ,計算每個(gè)質(zhì)點(diǎn)x;的目標函數值f(x,),i=1,2,-- ,Np,k=0步驟二:確定質(zhì)點(diǎn)群p中的最好點(diǎn)Xxne ,對應的函數值為(xn)。步驟三:利用公式(3)得到各質(zhì)點(diǎn)對應的質(zhì)量m。再利用公式(4)和式(5)得到各質(zhì)點(diǎn)的加速度。步驟四:利用公式(6)更新質(zhì)點(diǎn),并計算更新后質(zhì)點(diǎn)的函數值。步驟五:是否滿(mǎn)足終止條件,若滿(mǎn)足,則停止迭代,輸出最優(yōu)中國煤化工TYHCNMH G3改進(jìn)的CFO算法結果分析通過(guò)下面例子驗證算法的有效性第3期楊淋淋,錢(qián)偉懿,張琪:中心引 力優(yōu)化算法205例1()]Goldstein - Price( GP)f(x,x2)=(1 +(x, +x2+1)2)(19-14(x, +x2)) +3(好+x右) +6x.x2x(30+(2x, -3x2)2)(18 -32x +12x折+48x2 -36x.2 +27名),其中:-2≤x,x≤2,理論結果為:xm=(0,-1),f0=3。例2[5) Branin( BR)(x,x2)=(x2-2-xi+5x.-6)2 +10(1-2-)cos(x) +10,4π2π8其中:-5≤x,≤10,0

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