改进步长与策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,提出了改进步长与策略的果蝇优化算法（CSSFOA）。在一定范围内随机选取历史最优值作为步长变化依据,动态改变果蝇群体的搜寻半径,有效权衡了算法的全局与局部搜索能力;为了避免陷入局部最优,在果蝇群体趋于稳定时选取一定数量的果蝇个体执行变异操作。仿真实验结果表明,提出的改进算法在收敛速度和寻优精度上较基本FOA及其几种改进算法有更好的寻优性能。     

自适应混沌果蝇优化算法

本文针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化,提出自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)。在算法处于收敛状态时,应用混沌算法进行全局寻优,从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明,ACFOA算法具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。     

增强寻优能力的自适应人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

动态步长FOA的PID参数整定方法研究

为了解决基本果蝇优化算法(FOA)因固定搜索步长而对比例积分微分(PID)参数整定收敛精度不高且搜寻效率低的问题,将Logistic(t)的变换函数lgt(t)引入FOA中。由该变换函数确定自适应步长,提出一种动态步长果蝇优化算法(DSFOA)。DSFOA中果蝇个体搜索步长会随着迭代次数的增加而动态地变化。该算法在迭代前期使用大步长,具有更高的全局搜索效率;在迭代后期使用小步长,具有较强的局部寻优能力。这可以提高收敛精度,实现对全局搜索和局部搜索过程的优化。二阶系统仿真测试结果表明,相比于FOA,DSFOA寻优过程产生的PID参数使系统性能更优,能快速、有效地搜索到PID最优参数且鲁棒性好。该结果验证了DSFOA的有效性与合理性。     

动态调整搜索策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）收敛速度慢、容易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出了一种动态调整搜索策略的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm with Dynamic Adjustment of Search Strategy,FOAASS）。利用混沌映射增强种群初始位置的均匀性和随机性;根据种群进化信息动态调整部分果蝇的搜索策略;通过转换概率随机选取搜索半径并对其进行动态调整;当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和部分改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

基于近郊区和远郊区的果蝇优化新算法

在传统果蝇优化算法中,果蝇的新位置常被限定在特定区域内,因此,寻优结果对搜索半径依赖性强,导致算法极易陷入局部最优。为此,提出一种改进的果蝇优化算法。将果蝇在每个维度上的搜索范围分为2个部分,给出近郊区和远郊区的概念,引入局部最优导向因子,通过动态调整该因子协调果蝇在不同区域的搜索强度,通过随机选择果蝇位置向量中特定维度实现果蝇位置更新。仿真实验结果表明,与传统自适应混沌果蝇优化算法相比,该算法能有效避免搜寻半径的影响,且在收敛精度、收敛速度等方面具有明显优势。     

基于SQP局部搜索的多子群果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法在寻优过程中种群多样性降低导致算法易陷入早熟收敛的问题,提出了基于序列二次规划（SQP）局部搜索的多子群果蝇优化算法（MFOA-SQP）。新算法将果蝇种群均匀划分为多个子群,并引入粒子群算法中的惯性权重和学习因子,协同调节果蝇移动方向和步长;每隔一定迭代次数重新划分子群,避免种群单一化,使算法更易跳出局部最优;对子群最优个体进行SQP搜索,提高局部寻优性能。通过6个测试函数和优化广义回归神经网络对银行客户进行分类的实验结果表明,算法在寻优精度和速度方面性能优越,能够有效提高广义回归神经网络的分类准确率。     

基于自适应步长FOA-SVM算法的卡泵故障诊断

为了提高机采井卡泵故障诊断精度,提出一种基于自适应步长FOA-SVM混合算法模型的机采井卡泵诊断方法。在支持向量机对示功图诊断分类的基础上,引入改进的自适应步长果蝇优化算法(AS_FOA)对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,避免人为选择参数的盲目性。为了实现果蝇优化算法的全局与局部寻优能力的平衡,应用自适应步长方法对其进行改进,使果蝇算法能够根据上一代的适应度值和当前迭代次数来自适应改变果蝇个体搜索步长。通过采油厂真实示功图数据进行仿真实验,比较AS_FOA、FOA、GA三种算法在支持向量机参数寻优中的性能。实验结果表明,AS_FOA收敛速度更快,寻优能力更佳。与其他算法相比,AS_FOA-SVM混合算法模型在卡泵故障诊断中准确率更高,泛化能力更强。     

应用反向学习策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,采用反向学习策略加以改进,提出应用反向学习策略的果蝇优化算法OBLFOA(FOA with Opposition-based Learning)。该算法将一般反向学习策略和动态一般反向学习策略分别引入到果蝇优化算法的种群初始化和迭代寻优过程中,能得到越来越好的种群个体。随着迭代过程的逐步深入,使得进化种群快速地逼近最优解。对6个经典测试函数的仿真结果表明,新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。     

新型改进果蝇优化算法

针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法。该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。动态改变果蝇种群每次飞行的距离,能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比,结果表明,所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。