混合策略改进的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法.首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优.对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力.     

自适应变异蝴蝶优化算法

针对基本蝴蝶优化算法存在的收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题，提出一种自适应变异蝴蝶优化算法。首先，利用改进帐篷映射结合重心反向学习初始化种群，获得更好的初始解；其次，在位置更新处引入非线性惯性权重，平衡算法的全局搜索与局部搜索能力；最后，在算法运行过程中，根据群体适应度方差以及当前最优解大小来决定是否对当前最优解和最差解进行高斯变异二次寻优，增强算法跳出局部最优的能力。对12个基准测试函数的多种维度仿真实验结果表明，该算法在收敛速度、求解精度和寻优稳定性方面明显优于其他对比算法。     

正余混沌双弦鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化（WOA）算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法。为鲸鱼的觅食加入信息交流强化机制,并在捕食引入正余混沌双弦机制,通过正弦全局搜索减少寻优盲点,余弦局部开发加快收敛速度,以及混沌算子增强跳出局部最优的能力,个体信息在种群中双弦混沌交叉快速传播。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。     

融合正弦余弦和变异选择的蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法(GOA)全局寻优能力不足,易陷入局部最优、寻优精度较低等问题,提出融合正弦余弦和变异选择的蝗虫优化算法(SC-MGOA).首先,在位置更新处根据转换概率选择不同的位置更新方式来增加种群的多样性,同时弥补GOA算法全局搜索能力不足的缺陷;其次,为更好的协调算法的全局探索和局部开发,对引入的正弦余弦机制进行改进;最后,在一定概率下针对最优解进行变异,并利用贪婪法则择优保留,使算法能够跳出局部最优,提高算法的收敛精度.选取10个测试函数进行3组测试,结果表明了不同改进策略的有效性,还证明了SC-MGOA算法相对于其他比较算法在寻优精度、寻优速度和鲁棒性等方面的优越性.     

基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法

针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA).首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优.通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好.     

混合策略改进正弦余弦算法

为提高正弦余弦算法在求解函数优化问题的性能,提出混合策略改进正弦余弦算法。首先,利用正切函数作为调节因子代替原本线性变化的参数,用于平衡算法的全局探索和局部开发;然后,引入权重系数,用于控制位置更新处个体上一代位置的影响力,有效提高算法开发能力和寻优速度;最后,构建逐维交叉学习策略,克服最优解无更新的缺点,对最优个体进行扰动更新,跳出局部最优,避免早熟收敛。在不同维数的八个基准函数上进行仿真实验。实验表明,该算法相对于其他群智能优化算法具有更高的寻优精度和收敛速度,相比于最新的正弦余弦改进算法,也表现出更好的收敛性能和稳定性。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对原始鲸鱼优化算法（WOA）收敛速度慢、全局搜索能力弱、求解精度低且易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略来改进的鲸鱼优化算法（LGWOA）。首先将莱维飞行引入鲸鱼全局搜索的公式中,通过莱维飞行加大全局搜索步长,扩大搜索空间、提高全局搜索能力;其次,在鲸鱼螺旋上升阶段,加入一个自适应权重参数来提高算法的局部搜索能力和求解精度;最后结合遗传算法的交叉变异思想平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,维持种群的多样性,规避陷入局部最优。通过对12个基准测试函数从2个角度进行实验对比分析,结果表明,基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在收敛速度和求解精度上均有明显提升。     

基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法

针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS-SCA)。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优;最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SCA类算法和最新智能算法相比,LS-SCA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对LS-SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面,利用LS-SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于LS-SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。     

基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法

针对基本和声搜索（Harmony search, HS）算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作,充分利用最优个体和当前个体的位置信息,提高算法的计算精度和收敛速度;再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;在算法迭代过程中,对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整,以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明,本文提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度和较高的计算精度。     

融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法

针对标准正余弦优化算法在搜索时存在的计算精度低、容易陷入局部最优值等缺点,借鉴天牛须算法运算简单、搜索速度较快的特点,本文提出了一种融合改进天牛须和正余弦的双重搜索优化算法(BAS-SCA).首先,在现有标准正余弦算法基础上,引入动态自适应权重机制来平衡全局搜索和局部搜索,提升收敛速度;其次,提出了一种新的转换参数模型,该参数模型通过结合指数型函数和余弦函数来替换传统的线性衰减函数;最后,为了提升正余弦的搜索精度和速度,同时尽可能跳出局部最优解,提出了改进的天牛须搜索算法,引入动态步长搜索机制将固定步长搜索改为变步长搜索,创新性地将改进的天牛须算法与改进的正余弦算法进行融合实现双重搜索优化,有效避免局部极值问题.实验表明,通过14个标准测试函数验证,所提双重搜索优化算法BAS-SCA相较于其它现有优化算法,具有更高的寻优精度和更快的收敛速度.     

基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法

正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法,利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解,其线性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能.为了提高正弦余弦算法的计算精度,提出基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法.新算法采用基于对数曲线的非线性调整策略修改控制参数,利用精英个体的混沌搜索策略增强算法的开发能力,并将基于该策略的正余弦算法与反向学习算法交替执行增强算法的探索能力,降低算法的时间复杂度,提高算法的收敛速度.对23个基准测试函数进行仿真实验,与改进的正余弦算法以及最新的基于启发式的算法进行比较,深入的参数实验分析以及比较结果验证了所提出算法的有效性,统计分析证实了所提出算法的优越性.     

基于IWOA算法求解并联冷机负荷分配问题

中央空调系统并联冷水机组系统能耗非常大,如果操作不当,能耗会大大增加。针对OCL问题提出了一种求解连续非线性优化问题的改进鲸群优化算法,首先,为使后续迭代寻优的搜索空间更精确,运用混沌映射初始化种群,使初始解均匀遍布解空间。其次引入变异指数对收敛因子进行改进,平衡了局部勘探和全局勘探的关系。之后引入正弦和余弦使算法收敛到全局最优解,防止了算法过早收敛,提高了算法的收敛精度。最后,通过两个典型的案例来评估IWOA算法的性能,并将其与应用于OCL问题的其他优化算法进行了比较。结果表明,IWOA算法是解决OCL问题的有效方法。此外,算法性能的比较显示,IWOA算法在收敛速度和电能消耗方面相比于其他应用于OCL问题的优化方法提供了更好的解决方案。     

余弦自适应混沌被囊体种群优化算法

针对被囊体种群优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出一种余弦自适应混沌被囊体种群优化算法。在模拟被囊体喷射推进行为中,引入余弦自适应曲线计算搜索个体间的社会作用力,从而改进算法易出现早熟的问题;并在搜索个体向最佳位置移动上增加了一种混沌行为,使其避免局部最优并拥有更快的收敛速度。采用多种标准测试函数进行测试,实验结果表明,提出的新的被囊群优化算法在保留原有算法优点的基础上具有更好的收敛速度、精度和全局最优性。     

A new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm and its application

Based on results of chaos characteristics comparing one-dimensional iterative chaotic self-map x = sin(2/x) with infinite collapses within the finite region[-1;1] to some representative iterative chaotic maps with finite collapses (e.g., Logistic map, Tent map, and Chebyshev map), a new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm (AMSCOA) is proposed by using the chaos model x = in(2/x). In the optimization algorithm, in order to ensure its advantage of speed convergence and high precision in the seeking optimization process, some measures are taken: 1) the searching space of optimized variables is reduced continuously due to adaptive mutative scale method and the searching precision is enhanced accordingly; 2) the most circle time is regarded as its control guideline. The calculation examples about three testing functions reveal that the adaptive mutative scale chaos optimization algorithm has both high searching speed and precision.     

基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法

针对基本花授粉算法（FPA）收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。     

A new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm and its application

Based on results of chaos characteristics comparing one-dimensional iterative chaotic self-map x = sin（2/x） with infinite collapses within the finite region[-1, 1] to some representative iterative chaotic maps with finite collapses （e.g., Logistic map, Tent map, and Chebyshev map）, a new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm （AMSCOA） is proposed by using the chaos model x = sin（2/x）. In the optimization algorithm, in order to ensure its advantage of speed convergence and high precision in the seeking optimization process, some measures are taken： 1） the searching space of optimized variables is reduced continuously due to adaptive mutative scale method and the searching precision is enhanced accordingly; 2） the most circle time is regarded as its control guideline. The calculation examples about three testing functions reveal that the adaptive mutative scale chaos optimization algorithm has both high searching speed and precision.