一类求解方程全部根的改进差分进化算法

求解高次实复系数代数方程的根,提出了一种改进的差分进化算法,计算种群中每个个体的适应度并排序,利用二分之一规则选取个体,并引入自适应差分变异算子和进化策略重组算子.对5个高次代数方程求根问题进行了数值计算,结果表明,该算法能求解任意次数的实复系数代数方程的全部根,而且求解精度高,收敛速度快,是求解代数方程根的一种有效算法.     

基于邻域差分和协方差信息的单目标进化算法

复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题.已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效的方法,其中差分信息类似于梯度可以有效的指导算法朝着最优解方向搜索,而协方差则是基于统计的方式来生成较优的子代种群.本文引入了协方差信息对差分算子进行改进,提出了一种基于邻域差分和协方差信息的进化算法（DEA/NC）来处理复杂的单目标优化问题.算法对现有差分算子中通常采用的随机选点或结合当前最优解进行差分的方式进行了分析,当随机选择的差分个体间的差异较大时,差分信息不能作为一种局部的梯度信息来指导算法的搜索;而结合最优解的差分信息又会使得种群朝着当前最优解的方向搜索,导致种群快速的陷入局部最优.基于此,本文采用了邻域差分的方式来提高差分算子的有效性,同时避免种群的多样性丢失.另外,引入了协方差来度量个体变量间的相关度,并利用相关度来优化差分算子.最后,算法对cec2014中的单目标优化问题进行了测试,并将实验结果与已有的较好的差分进化算法进行了比较,实验结果表明了本算法的有效性.     

双种群差分进化规划算法

标准差分进化算法（SDE）具有算法简单,控制参数少,易于实现等优点。但在难优化问题中,算法存在收敛速度较慢和容易早熟等缺陷。为克服此缺点,提出一种改进算法--双种群差分进化规划算法（BGDEP）。该算法将种群划分为两个子群独立进化,分别采用DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin版本生成变异个体。每隔δt（取5~10）代,将两个子群合并为一个种群,再应用混沌重组算子将之划分为两个子群,以实现子群间的信息交流。在双种群协同差分进化的同时,应用非均匀变异算子对其最优个体执行进化规划操作,使得算法具有较快的收敛速度和较强的全局寻优能力。为测试BGDEP的性能,给出了4个30维benchmark函数优化问题的对比数值实验。结果表明,BGDEP的求解精度、收敛速度、鲁棒性等性能优于SDE、双种群差分进化（BGDE）和非均匀变异进化规划（NUMEP）等4种算法。     

差分进化算法马尔可夫链模型及收敛性分析

差分进化算法是一种基于种群差异的优化算法,主要应用于解决连续空间的优化问题。目前,研究人员主要在算法的改进和应用方面研究差分进化算法,很少从理论角度对其进行研究。为了分析差分进化算法的收敛性,定义优化个体、种群的状态转移,并提出种群的最优状态集合。根据差分进化算法的操作算子计算出个体的状态迁移概率,并证明种群状态序列是有限齐次马尔可夫链,进而建立差分进化算法的马尔可夫链模型;最后,证明差分进化算法无法保证全局收敛。理论研究结果表明,适当保证种群的多样性能够提高差分进化算法的性能。     

基于极值优化的混合差分进化算法

针对标准差分进化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于极值动力学机制的混合差分进化算法。该算法的核心在于,当种群聚集度较高时, 利用极值优化算法强大的波动性,通过引入基于种群的极值优化算法来提高种群多样性,从而协助差分进化算法跳出局部最优。仿真实验表明,该混合算法具有较好的全局收敛性,能有效避免早熟收敛。     

一种基于选择策略的差分混合蛙跳算法

设计了一种选择差分混合蛙跳算法SDSFLA,该算法通过增加组内个体更新个数提高了种群更新效率;通过引入差分进化算法的交叉算子和变异算子,加强了个体之间的信息交流;使用多种更新策略,提高了实验个体产生的成功率;随机选择控制参数,增加了种群的多样性。基于16个基准测试函数,将SDSFLA与一种改进的蛙跳算法、两种改进的差分进化算法进行对比,实验结果证实了SDSFLA算法的有效性和稳定性。     

基于改进多目标差分进化算法的诺西肽发酵过程优化

诺西肽发酵存在着产量较低和生产效率不高的问题, 多目标优化是解决此类问题的有效途径. 将差分进化算法引入多目标优化, 构建了改进的多目标差分进化算法((IDEMO). 根据Pareto优劣等级和拥挤距离对种群进行选择操作, 并引入自适应变异算子和棍沌迁移算子以改善算法性能. 在诺西肽分批发酵动力学模型的基础上建立了多目标优化的模型, 并利用IDEMO对此优化问题进行了求解, 优化结果表明了算法的有效性.     

基于耗散结构理论的差分进化算法*

差分进化算法是一种新的进化计算技术,为解决其早熟问题,提出了一种基于耗散结构理论的改进差分进化算法。在变异成功的个体数和交叉算子之间建立联系,使变异成功的个体影响交叉算子,提高全局收敛能力。仿真实验表明,通过对三个标准测试函数的测试,并与标准遗传算法和差分进化算法相比,所提出的改进差分进化算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法。     

求解高维多模优化问题的正交小生境自适应差分演化算法

针对传统优化算法在求解高维多模态优化问题时存在收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于正交设计与小生境精英策略的自适应差分进化算法ONDE。首先利用正交表产生初始种群,然后采用小生境精英策略来产生小生境种群(NP),并用小生境种群更新精英个体;接着应用拥挤裁剪避免种群陷入局部搜索,最后利用自适应差分变异算子改进了差分进化(DE)算法。通过对7个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面都有较大优势。     

确定多项式实根的人工鱼群算法

本文提出了一种确定多项式实根的人工鱼群算法。利用随机K分法,对多项式的实根区间进行优化,来确定多项式方程全部实根位置。算例结果表明,所提出的确定多项式实根的人工鱼群算法能够快速地实现任意多项式的实根分离,随机K分法能够较快地优化多项式实根所在区间,求出任意多项式的全部实根。该方法具有求解精度高、收敛速度快等优点。     

求解多选择背包问题的改进差分演化算法

首先将差分演化算法（DEA）的演化机制归结为差异算子（DO）和选择算子（SO）的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题（MCKP）,通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出了一种求解MCKP问题的改进差分演化算法（MDEA）,第一次将DEA用于求解组合最优化问题.对经典MCKP问题实例的计算表明：MDEA算法不但是可行的,而且是高效的.     

改进自适应变空间差分进化算法

在基本差分进化算法的基础上融入自适应变空间思想,提出自适应变空间差分进化算法,在进化代数达到预设周期整数倍时,按变空间算法自动扩展或收缩搜索空间,实现了自动寻找合适搜索空间、提高收敛速度和精度的目的.此外为了进一步的加快收敛速度,对原变空间算法进行了改造,对其上下限的变化规则进行了修改和添加,提出了改进的变空间算法.仿真结果表明改进方法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法和基于原变空间算法的差分进化算法.最后将其应用到热连轧机精轧机组负荷分配优化计算中,为其提供了一种有效的优化手段.     

改进微分进化算法的半监督模糊聚类

通过对已标示和未标示数据的学习和分类,提出一种改进微分进化算法的半监督模糊聚类。先从大量的数据中选取一小部分进行标记,然后利用标记数据来指导进化过程,实现对未标记数据的分类。通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,有效提高了算法的性能。遥感图像数据实验结果显示该方法可以提高分类精度。     

基于混合变异策略的改进差分进化算法及函数优化

针对差分进化算法DE 传统变异策略不能有效平衡全局搜索和局部搜索,并且算 子固定,导致算法早收敛、搜索效率较低。基于DE 变异策略性能,提出一种混合变异策略, 力图平衡算法探索和开发能力,使得前期增强全局搜索,保持种群多样性; 后期偏重局部搜 索,尽快收敛到全局最优值。同时操作算子采用随机正态缩放因子F 和时变交叉概率因子CＲ, 进一步改善算法性能。几个典型Benchmarks 测试函数实验表明: 该改进型差分进化算法能有 效避免早收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。     

A variable iterated greedy algorithm with differential evolution for the no-idle permutation flowshop scheduling problem

This paper presents a variable iterated greedy algorithm (IG) with differential evolution (vIG_DE), designed to solve the no-idle permutation flowshop scheduling problem. In an IG algorithm, size d of jobs are removed from a sequence and re-inserted into all possible positions of the remaining sequences of jobs, which affects the performance of the algorithm. The basic concept behind the proposed vIG_DE algorithm is to employ differential evolution (DE) to determine two important parameters for the IG algorithm, which are the destruction size and the probability of applying the IG algorithm to an individual. While DE optimizes the destruction size and the probability on a continuous domain by using DE mutation and crossover operators, these two parameters are used to generate a trial individual by directly applying the IG algorithm to each target individual depending on the probability. Next, the trial individual is replaced with the corresponding target individual if it is better in terms of fitness. A unique multi-vector chromosome representation is presented in such a way that the first vector represents the destruction size and the probability, which is a DE vector, whereas the second vector simply consists of a job permutation assigned to each individual in the target population. Furthermore, the traditional IG and a variable IG from the literature are re-implemented as well. The proposed algorithms are applied to the no-idle permutation flowshop scheduling (NIPFS) problem with the makespan and total flowtime criteria. The performances of the proposed algorithms are tested on the Ruben Ruiz benchmark suite and compared to the best-known solutions available at http://soa.iti.es/rruiz as well as to those from a recent discrete differential evolution algorithm (HDDE) from the literature. The computational results show that all three IG variants represent state-of-art methods for the NIPFS problem.     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的优化方法。该方法在实数编码及设定参数搜索空间的基础上,采用基于指数曲线的非线性惯性权值递减策略,以较大幅度地提高算法的收敛速度和精度;嵌入基于差分进化算法变异算子的局部搜索策略,以有效提高粒子个体的适应性和群体的多样性,改善解的质量,同时增强算法全局空间探索和局部区域改良能力的平衡。仿真结果表明,该方法与传统和智能算法相比较,所得到的控制器参数能够使控制系统获得更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

协同智能的蝙蝠差分混合算法

为解决差分进化算法后期收敛易陷入局部最优和早熟收敛的问题,提出一种群体智能优化算法,即协同智能的蝙蝠差分混合算法。利用蝙蝠个体脉冲回声定位的特点,与差分种群相互协作,在当前最优解gbest附近进行一次详细搜索,有效增加种群的多样性,跳出局部最优。通过蝙蝠种群和差分种群两个种群的相互协作,较好平衡全局搜索和局部开发之间的能力。为验证算法有效性,选用9个常用的基准测试函数和5个0-1背包问题,与标准粒子群算法、带高斯扰动的粒子群算法、蝙蝠算法、差分算法、烟花算法相对比,仿真实验表明,所提算法总体性能优于其它5种算法。     

一种粒子群和改进自适应差分进化混合算法及在生产调度中的应用

差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止。虽然之后出现了各种版本的自适应差分进化算法,但没有考虑到当代个体的适应值是否向着最优个体的适应值逼近,因此本文提出了一种新型的自适应差分进化算法FMDE。考虑到粒子群算法和差分进化算法类似,为了充分发挥两种算法的特点,提出了自适应差分进化和粒子群的混合算法PSO_FMDE;最后采用测试数据集对性能进行分析。实验结果表明,该算法根据进化过程中的搜索进度自适应地确定变异率,使算法易于跳出局部最优解,以提高全局搜索能力。PSO_FMDE算法较单一算法而言,性能更优,更易于靠近全局最优解。     

批量流水线调度问题的混合差分进化算法

针对E/T指标的批量流水线调度问题,提出了差分进化调度算法。该算法采用基于实数的编码方式,利用最优目标个体的扰动产生变异个体,通过变异个体与目标个体的交叉产生试验个体,提高了最优目标个体信息共享,并结合模拟退火算法给出了两种混合求解策略。仿真试验表明了所得算法的可行性和高效性。