变焦佳点集遗传算法

通过使用数论佳点集理论与方法构造出佳点交又算子,佳点集遗传算法(GGA)具有更快的收敛速度和精度,且避免了常见的早期收敛现象,但是二进制编码的佳点集遗传算法在位串长度确定的情况下无法克服二进制与实数之间的映射误差。针对二进制编码遗传算法存在从最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出含有变焦因子的佳点集遗传算法来变相增加位串编码长度以期缩小该映射误差,提高搜索效率和求解精度。通过不同维数下的Benchmark测试函数的仿真结果表明,改进的算法具有全局收敛、求解精度和搜索效率高的优点。     

一种具有混合编码的二进制差分演化算法

差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.     

混合蚁群算法及其用于有机物毒性的QSAR研究

设计一种新的混合蚁群算法.该算法以一种新的二进制蚁群算法为基础,混合PBIL(population based incremental learning)算法及遗传算法的交叉操作和变异操作,从而大大提高了种群的多样性及收敛速度,改善全局最优解的搜索能力.通过函数优化测试,表明该算法具有良好的收敛速度和稳定性,最后用于有机物毒性的QSAR研究中,取得较好效果.     

求解0-1背包问题的改进二进制捕鱼算法

经典群智能算法在求解0-1背包问题时普遍存在全局搜索能力不强、求解精度不高、收敛速度慢等缺点。针对这一情况,将二进制编码引入捕鱼算法中,提出二进制捕鱼算法。在此基础上,结合算法本身的特点,添加靠近搜索方法,改善渔夫之间的协作效果;借鉴贪心算法和轮盘赌的思想,设计贪心轮盘赌策略,并结合随机比例参数来改善算法初值;同时引入自适应半径系数来解决步长参数设置的问题,进而提出了一种改进二进制捕鱼算法。实验与对比部分对15个0-1背包问题进行求解测试,结果表明,对于常用算例而言,与其它群智能算法相比,改进二进制捕鱼算法能找到全部问题的最优解,且在总体性能上看较优;对于100维及以上的高维背包问题而言,改进算法在求解精度、稳定性、收敛速度、运行耗时等方面均具有明显优势。因此,将改进二进制捕鱼算法应用于求解0-1背包问题是有效的和可行的。     

Gray编码对族群进化算法性能的改进

族群进化算法（EGEA）利用族群机制进行群体结构调控。在基于二进制编码的群体中,个体间编码的差异性被作为族群聚类的标准。由于自然二进制编码所存在的Hamming悬崖问题易影响族群聚类的准确性,从而降低EGEA的搜索效率,因此提出利用Gray编码连续个体间编码只有一位不同的特点来改进族群聚类的精度。针对典型多维函数的仿真实验表明,基于Gray编码的族群聚类过程可显著提高EGEA的收敛速度和解的精度。     

基于PBIL算法的物流中心选址问题研究

介绍了基于种群竞争式学习的PBIL算法的基本原理和实现方法。比较了PBIL算法和遗传算法求解过程的异同点。分析了PBIL算法在物流中心选址问题中的应用,并且通过实例验证了算法的可行性和有效性,证明了PBIL算法比遗传算法具有更高的搜索效率。     

求解非线性方程组的蛙跳和 BFGS 混合算法

混合蛙跳算法具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但缺乏良好的局部细化搜索能力,使得求解精度不高。借鉴BFGS算法强的局部搜索能力,将BFGS算法与混合蛙跳算法有机融合,形成性能更优的混合优化算法,并用来求解非线性方程组。通过3个非线性方程组的实验表明,该混合算法收敛精度较高,收敛速度较快,是一种较好的求解非线性方程组的方法。     

多进制概率角复合位编码量子进化算法

针对量子进化算法求解二进制编码问题比较有效,而求解多进制编码问题则比较困难的情况,本文提出了一种多进制概率角复合位编码量子进化算法.该算法将量子进化算法中量子位的概率幅表示法转化为复合位的概率角表示法,采用随机观测方法得到观测个体,采用概率角增减对个体进行更新.该算法适用于采用任意进制编码的问题.实验表明,与量子进化算法和传统遗传算法相比,多进制概率角复合位编码量子进化算法在适用范围、搜索能力和运算速度上具有较明显优势.     

带固定半径近邻搜索3-opt的离散烟花算法求解旅行商问题

传统烟花算法求解大规模离散问题存在收敛速度慢、求解精度不高等问题.针对旅行商问题的特点,提出一种带固定半径近邻搜索3-opt的离散烟花算法.该算法基于基本烟花算法进行离散化改进,采用整数编码的路径表示方法来表示旅行商问题的解,对爆炸算子、高斯变异算子进行离散化操作策略设计.为了使算法具有较好的局部搜索能力,提出固定半径近邻搜索3-opt策略来提高算法精度和收敛速度,同时采用不检测标志策略提高算法效率.实验结果表明:该算法能有效地求解旅行商问题,其离散烟花算子在全局收敛能力、收敛精度、求解时间和稳定性等方面均优于传统烟花算子;基准测试算例的最优解平均误差率仅为0.002％,优于对比算法.     

PBIL算法在组合优化问题中的应用研究

基于群体的增量学习(PBIL)算法有效结合了遗传算法和竞争学习的优点,运行过程简单,解决问题快速准确。本文提出将PBIL算法应用于求解CMN组合优化问题,以物流中心选址优化问题为例,介绍了基于PBIL求解CMN组合优化问题的一般方法,提出了针对此类问题的个体产生算法。为了提高算法的收敛速度和寻优能力,提出了基于当代最优解与历代最优解比较结果的概率学习加速方法。最后,通过实验仿真验证了上述改进的有效性。     

运用遗传算法进行智能音乐作曲研究

采用遗传算法进行算法作曲,主要利用遗传算法的全局最优性,并且相对简单有效的特点.利用简洁的编码方式对基因进行编码,有效地表达了乐曲的主要信息,方便了适应度函数的计算和相关遗传操作的进行.针对音乐质量评估问题,提出了将相关音乐知识的规则和人机交互相结合的模式,共同对所创作音乐进行合理评价.不仅提高了评价的准确性,而且大大降低了人的工作量,产生了良好的音乐工程效果.     

递归算法与高效算法

文章通过实例给出了采用母函数法同时解决递归算法的两个问题:复杂递归算法的时间复杂度的求解问题和递归算法到高效算法的转化问題,并由此设计出高效的组合算法.     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

基于混沌优化与人工鱼群算法的混合算法研究

针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。     

基于Apriori算法的改进算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

基于SAC的特征选择算法

特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。     

递归算法的非递归化研究

1 引言在工程实际中,有许多概念是用递归来定义的,数学中的许多函数也用递归来表达。一个递归算法的执行过程类似于多个函数的嵌套调用,只是主调函数和被调函数是同一个函数而已,在执行过程中,信息的传递和控制的转移必须通过栈来实现,这就导致空间耗费大,执行效率较低,尤其是当递归深度较深时,不但耗费的空间大而且执行的效率也相当低,这是递归算     

基于欺负算法的优化算法

分布式算法中的欺负算法在选举协调者的过程中由于传输了大量信包而导致性能降低。该文在分析原有算法及其数学模型的基础上,提出一种优化算法并建立了相应的数学模型,对2种算法进行比较可以得出,优化算法在避免了选举失败或选举错误的基础上有效降低了选举过程中信包的传输数量,提高了通信性能,避免了网络延迟和网络拥塞。     

基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point, TrICP)算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。     

一种改进的OPBM快速算法

在对大规模通信网络中的最优带宽分配算法(OPBM)的实现及其性能的研究过程中发现影响呼叫阻塞概率(CBP)的因素包括两部分预留带宽的影响和非预留带宽的影响,而预留带宽对CBP的影响要大过非预留带宽的影响。基于此发现,该文在OPBM方法的基础上,提出了一种改进式的OPBM算法,与原算法进行了对比,改进OPBM算法的误差很小并且运算速度加快。