智能优化算法改进策略之局部搜索算子(六)--进化梯度搜索

原创 已于 2024-06-23 17:14:39 修改 · 置顶 · 989 阅读 · 12 ·
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#算法 #人工智能

于 2024-06-23 11:11:41 首次发布

1、原理介绍

    进化梯度搜索(Evolutionary Gradient Search, EGS)[1]是兼顾进化计算与梯度搜索的一种混合算法，具有较强的局部搜索能力。在每次迭代过程中，EGS方法首先用受进化启发的形式估计梯度方向，然后以最陡下降的方式执行实际的迭代步骤，其中还包括步长的自适应，这一过程的总体方案如下图所示：

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最低0.47元/天 解锁文章
基于分解的多目标进化算法中的局部搜索-LocalSeach
飞行的码农
07-23 952
因为在多目标进化算法中，进化到大约500代之后，（5个目标），下降的曲线趋于平缓，为了让曲线能否再进一步的下降，使用局部搜索进行对一些高覆盖小区进行分簇，然后选择最差的一个簇，进行重新规划这个簇，即初始化这个簇，产生一些的个体，然后评估这些个体，选取最好的一个个体，与当前精英进行比较，如果比当前精英效果好的话，就进行替换这个精英。这样就能继续让指标下降了。   //循环每个子种群,找出每个子种群
智能优化算法改进策略之局部搜索算子(四)--梯度搜索法
dly12344321的博客
06-23 339
以海洋捕食者算法（MPA）为基本算法。考察基于梯度搜索的改进海洋捕食者算法（命名为GBSMPA） vs. 海洋捕食者算法（MPA）在Penalized1函数上的比较。在CEC2017-1上的比较。在CEC2017-3上的比较。在Sphere函数上的比较。在CEC2017-4上的比较。
智能优化算法：基于梯度的优化算法-附代码
Jack旭的博客
12-26 5910
智能优化算法：基于梯度的优化算法 文章目录智能优化算法：基于梯度的优化算法1.算法原理1.1初始化1.2 梯度搜索规则（GSR）1.3 局部逃逸操作2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：基于梯度的优化算法（Gradient-based optimizer，GBO）是于2020年提出的一种新型智能优化算法，该算法受基于梯度的牛顿方法启发，具有结构简单，寻优能力强等特点。 1.算法原理 该算法主要使用两种算子：梯度搜索规则(Gradient search rule, GSR)和局部逃逸算子(Loc
【机器学习】搜索算法（梯度，随机梯度，次梯度，小批量，坐标下降）
qq_25218219的博客
03-17 1848
凸函数：由上图来看，凸函数的几何意义在于，定义域中任意两点连线组成的线段都在这两点的函数曲线（面）上方。博文中，得知线性回归的任务就是确定唯一的。是一维数据，固然可以做出一张二维视图
【智能算法改进】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法
Logic_9527的博客
09-20 1949
优化多模态函数对于进化算法和群智能算法来说是一项挑战，因为这需要有效的探索以找到搜索空间中的潜力区域，以及有效的开发以精确地找到全局最优解。灰狼优化算法（GWO）是一种启发式算法，其灵感来自自然，且调整参数相对较少。然而，GWO及其大多数改进算法可能会有种群多样性不足、早熟收敛和无法在探索与开发行为之间保持良好平衡等问题。本文提出了一种新的GWO改进算法，结合了记忆、进化算子和随机局部搜索技术。此外，还集成了线性种群大小缩减技术（LPSR）。
基于大规模连续多目标优化的共轭梯度-进化集成算法
流浪若相惜的专栏
02-08 1749
大规模多目标优化算法：Integrating Conjugate Gradients Into Evolutionary Algorithms for Large-Scale Continuous Multi-Objective Optimization
基于NSGA-II的多目标进化优化算法实现
多目标优化进化算法程序是一种用于解决复杂多目标优化问题的智能计算方法，其核心思想源自NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代），是当前多目标优化领域中最经典、最广泛应用的进化算法之一。该程序主要针对实值优化...
8、智能优化算法：从信息反馈到学习进化
最新发布
eee77的博客
09-09 55
本文系统分析了多目标优化算法在不同测试问题上的表现，介绍了信息反馈模型在优化算法中的应用，并重点探讨了学习型智能优化算法（LIOA）的发展与优势。以大象群优化算法（EHO）及其改进版本（IMEHO）为例，详细阐述了算法的结构、局限性及改进策略，包括速度机制、学习策略和分离策略的优化。通过对比多种算法的性能，总结了各自适用场景，并展望了算法融合、多目标平衡、自适应学习等未来研究方向，展示了智能优化算法在工业、交通、金融、能源等领域的广泛应用前景。
改进果蝇优化算法之三：基于分组搜索的果蝇优化算法（G-FOA）
搏博的专栏
01-20 1131
基于分组搜索的果蝇优化算法（G-FOA）将果蝇群体分为多个小组，每组独立进行嗅觉和视觉搜索，通过信息交换更新最优解，提高搜索效率和全局优化能力。果蝇优化算法（FruitFlyOptimizationAlgorithm,FOA）是一种基于果蝇觅食行为的仿生学智能优化算法，由台湾亚东技术学院的潘文超于2011年提出。其核心思想是通过模拟果蝇的嗅觉和视觉，实现对问题的全局随机搜索和局部精细搜索。在FOA中，果蝇群体根据当前最优解的信息进行迭代搜索，逐步逼近全局最优解。图1果蝇优化算法演示图。
策略梯度搜索：不使用搜索树的在线规划和专家迭代 | 技术头条
AI科技大本营
04-28 3108
作者 | Thomas Anthony、Robert Nishihara、Philipp Moritz、Tim Salimans、John Schulman译者 | 李倩...
梯度法、模式搜索法求解最优化问题
m2xgo的博客
11-03 4347
最优化问题中常常需要求解目标函数的最大值或最小值，比如SVM支持向量机算法需要求解分类之间最短距离，神经网络中需要计算损失函数的最小值，分类树问题需要计算熵的最小或最大值等等。根据目标函数是否可求导将算法相应的分成两类，如果目标函数可求导常用梯度法，如果不能求导时一般选用模式搜索方式，一般来说梯度法较为快速，本篇还是会结合具体程序来讨论这两种方法。 一、梯度法求解最优问题 由数学分析知识可以知道，函数在一个点的梯度方向是函数值增大的最快方向，与之相反梯度的反方向是函数值变小的最快方向，在函数的定...
【优化算法】梯度优化算法：一种新的原启发式优化算法算法
Logic_9527的博客
12-30 1589
本文提出了一种新型的元启发式优化算法——梯度优化器（Gradient-based Optimizer, GBO）。GBO算法灵感来源于牛顿法，采用两个主要操作：梯度搜索规则（Gradient Search Rule, GSR）和局部逃逸操作算子（Local Escaping Operator, LEO），通过一组向量来探索搜索空间。GSR利用基于梯度的方法增强探索倾向并加速收敛速度，以实现更优的搜索空间定位，LEO则帮助GBO逃离局部最优解。
【运筹优化】元启发式算法详解：迭代局部搜索算法（Iterated Local Search，ILS）+ 案例讲解&代码实现
知不足而奋进，望远山而前行
06-25 4828
高性能算法对于解决困难的优化问题的重要性不可低估，在许多情况下，最有效的方法是元启发法。在设计元启发式方法时，无论是在概念上还是在实践中，都应该倾向于简单性。当然，它也必须带来有效的算法。如果我们将元启发法简单地视为指导（针对特定问题）启发法的构造，那么理想的情况是可以在没有任何问题相关知识的情况下使用元启发法。随着元启发法变得越来越复杂，为了追求更好的性能，这种理想情况已被抛在一边。因此，特定问题的知识（除了被引导的启发式知识之外）现在必须纳入元启发式算法中，以达到最先进的水平。
演化算法基础（一）
daihao1413的博客
10-13 7953
阅读目录 1. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA） 2. 文化基因算法（Memetic Algorithm，MA） 3. 进化多目标优化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithm，MOEA）...
遗传算法与非线性规划的结合算法（附代码）
panmingqian的博客
12-12 6479
算法结合思想 经典非线性规划算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力较强，但是全局搜索能力较弱。而遗传算法采用选择、交叉和变异算子进行搜索，全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能得到问题的次优解，而不是最优解。因此，我在这里结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，以得到问题的全局最优解。 非线性规划遗传算法的算法流程如下： 基本与遗传算法类似，种群初始化模块根据求解问题初始化种群，适应度值计算模块根据适...
漫步最优化三十一——梯度法
蜗牛
10-25 1073
我拿起笔芯，\textbf{我拿起笔芯，} 开始在心里慢慢书写回忆。\textbf{开始在心里慢慢书写回忆。} 记录第一次遇见的你，\textbf{记录第一次遇见的你，} 记录第一次牵手的你，\textbf{记录第一次牵手的你，} 记录第一次亲吻的你，\textbf{记录第一次亲吻的你，} 。。。。。。\textbf{。。。。。。} 相爱或许像无法被安排的雨，\textbf{相爱或许像无
VRP启发式解法：局部搜索算法（relocation算子）、禁忌搜索算法（代码非原创）
萝卜丝儿皮尔
06-29 1441
代码的逻辑是：先找到最好的relocation（见函数 findBestRelocationMove ），然后将这个relocation作用到当前解上，并在末尾更新当前解（见函数 applyRelocationMove）。它是一种贪心搜索算法，从初始解出发，找到它所在邻域内更好的解，然后去到更优的解，继续搜索邻域中更好的解，直到邻域中没有更好的解（即局部最优解）时终止算法。在这套代码中，作者用最近邻算法构造初始可行解，然后用后面的局部搜索算法、禁忌搜索算法改善该初始可行解。我暂时还没看懂这个代码……
进化算法和局部搜索优化改进灰狼算法
TechO_O的博客
09-10 122
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于灰狼社会行为的启发式优化算法，模拟了灰狼群体的领导和追随行为。另外，为了增加算法的局部搜索能力，使用了四个附加的灰狼个体：alpha、beta、delta和omega。在每次更新灰狼个体的位置时，根据其适应度值和alpha、beta、delta、omega的适应度值进行比较和更新。通过以上的改进，灰狼优化算法在搜索复杂问题时可以更好地兼顾全局搜索和局部搜索能力，提高了算法的性能和收敛速度。分别是问题的变量下界和上界，
智能优化算法改进策略之局部搜索算子（一）—动态随机搜索技术
dly12344321的博客
06-28 708
它由一般搜索和局部搜索两部分组成，其中的局部搜索算子是在当前解的领域中展开随机搜索，并且搜索步长逐渐减小(缩减比为0.5)，从而达到对当前解附近搜索空间的充分开发。然而，目前文献中涉及引入动态随机搜索技术的改进算法较少，因此读者可将其引入到自己研究的算法中，改进原算法的性能。本次代码考虑将动态局部搜索算子分别嵌入正余弦算法(SCA), 灰狼优化算法(GWO),鲸鱼优化算法(WOA), 哈里斯鹰优化器(HHO)以及平衡器优化算法(EO)。：可自行设计或引入变异方案，增强算法跳出局部最优的能力)。
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