基于远缘杂交的精英进化算法

文中主要以提高进化算法求解TSP问题的效率为研究目标,借鉴人类社会进化中具有远缘杂交优势的理论和进化算法中的精英策略,提出一种基于远缘杂交的精英进化算法。该算法在初始阶段将种群分为精英种群和普通种群,对精英种群则不经过交叉直接进入下一代,对普通种群则基于远缘杂交原则进行交叉,并将子代与精英种群一同组成新子代。仿真实验证明算法能增强优秀个体遗传的机会,提高种群基因的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。针对TSP实验结果表明,算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度。     

基于种群熵的改进自适应蚁群算法

针对标准蚁群算法(ACO)在求解旅行商问题(TSP)时出现的早熟收敛、易陷入局部极值点的缺点,提出了基于种群熵的改进自适应蚁群算法求解方法.通过种群熵来衡量算法是否陷入局部最优,直接交换部分边上的信息素以增加解的多样性.通过对解TSP的实验仿真表明,改进后的算法提高了搜索效率和全局收敛性能,该算法是可行和有效的.     

一种并行免疫进化策略算法研究

基于克隆选择原理，提出一种自适应并行免疫进化策略．在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群，相应地提出了精英克隆算子和超变异算子．通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力，同时利用超变异算子维持种群多样性，通过这两个功能互补算子的并行操作实现种群进化．仿真表明，自适应并行免疫进化策略搜索效率高，能有效抑制早熟收敛现象，可用于解决复杂机器学习问题．     

一种改进的动态多种群并行差分进化算法

针对单种群差分进化算法易出现早熟收敛的问题,提出了一种改进的动态多种群并行差分进化算法。该算法首先利用佳点集方法产生初始种群以增强算法的稳定性和全局搜索能力。基于个体的适应度将种群分为三个子种群,并分别执行采用不同实验向量产生策略和控制参数设置的差分进化算法,既保持了各个子种群算法的独立性和优越性,又不增加算法的复杂性。仿真实验结果表明该算法具有较好的寻优性能。     

一种求解TSP问题的分层免疫算法

为提高人工免疫算法求解旅行商问题的效率,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型.在此模型的基础上提出了分层局部最优免疫优势克隆选择算法(HLOICSA).通过对多个子种群进行低层免疫操作--局部最优免疫优势、克隆选择、基于信息熵的抗体多样性改善和高层遗传操作--选择、交叉、变异,增强优秀抗体实现亲和力成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.针对TSP的实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度.     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。     

教与学信息交互粒子群优化算法

针对单一种群在解决高维问题中收敛速度较慢和多样性缺失的问题,提出了一种教与学信息交互粒子群优化(PSO)算法.根据进化过程将种群动态地划分为两个子种群,分别采用粒子群优化算法和教与学优化算法,同时粒子利用学习者阶段进行子种群之间信息交互,并通过评价收敛性和多样性指标让粒子的收敛能力和多样性在进化过程中得到平衡.与粒子群...     

基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究

分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理，提出一种基于免疫算子的量子进化算法．该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制，可以最终找出最优解，比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性，更快的收敛速度和全局寻优能力．不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性，而且通过仿真实验表明了该算法的优越性．     

基于局部协同与竞争变异的动态多种群粒子群算法

针对粒子群算法在处理复杂优化问题时,出现多样性较差、收敛精度低等问题,提出了基于局部协同与竞争变异的动态多种群粒子群算法(Dynamic Multi-population Particle Swarm Optimization Based on Local Cooperative and Competitive M utation,LC-DM PPSO).LC-DM PPSO算法设计了一种局部协同的方法,该方法划分种群成多个子种群,划分后的子种群再通过非支配排序、差分变异的方法选择出一对领导粒子.同时,对粒子的更新方法进行改进,让各个目标优化更加均衡,增强LC-DM PPSO算法的局部搜索能力,提高收敛精度.在LC-DM PPSO算法中,为了防止出现"早熟"收敛的情况,引入竞争变异来增加种群多样性.最后,通过选择一系列标准测试函数将LC-DM PPSO算法与3种进化算法进行比较,验证所提算法的有效性.实验结果显示,所提算法的多样性和收敛性比其他3种进化算法更好,优化效果更佳.     

基于群智能混合算法的物流配送路径研究

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。