基于均匀局部搜索和可变步长的萤火虫算法

针对萤火虫算法（FA）收敛速度慢和求解精度不高的问题,提出一种基于均匀局部搜索和可变步长策略的萤火虫优化算法（UVFA）。首先,根据均匀设计理论建立局部搜索算子,对FA的搜索过程进行改进,以提升算法的局部开采能力和收敛速度;其次,利用可变步长策略,动态地调整算法搜索步长,以平衡全局和局部的勘探能力和开采能力;最后将均匀局部搜索算子和可变步长进行融合。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,结果表明,UVFA的目标函数均值均明显优于FA、明智步长策略的萤火虫算法（WSSFA）、可变步长萤火虫算法（VSSFA）和基于均匀局部搜索的萤火虫优化算法（UFA）,并且时间复杂度明显降低,并且在低维和高维问题中均显示出了较好的质量,具有良好的鲁棒性。     

基于改进帝王蝶优化算法的特征选择方法

针对帝王蝶优化算法(MBO)全局搜索能力较弱、在迁移过程中容易出现种群多样性减少等问题,文中提出基于柯西变异的差分自适应MBO及其特征选择算法.首先,使用差分进化算法中的变异操作替换MBO的迁移算子,提升全局搜索能力.然后,将自适应调整策略融入MBO的调整算子,改变单一的调整方式.最后,对每次更新的种群进行柯西变异,增加种群多样性.为了验证改进帝王蝶优化算法及其特征选择方法的性能,通过基准函数和UCI数据集两部分实验对其进行测试,结果表明文中算法性能较优.     

基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法（BOA）容易陷入局部最优和收敛性差等问题,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法（MSBOA）。首先引入余弦相似度位置调整策略,通过旋转变化算子和伸缩变换算子进行位置更新,从而有效地保持BOA的种群多样性;其次引入动态切换概率,来平衡BOA局部阶段和全局阶段的转换;最后增加混合惯性权重策略,以提高BOA的收敛速度。使用16个基准测试函数、Wilcoxon检验以及部分CEC2014函数来验证MSBOA的有效性和鲁棒性。仿真实验结果表明,与BOA和其他改进策略BOA及其他群智能算法相比,MSBOA在收敛精度和收敛速度上有明显的提升。     

采用动态分割种群策略的改进MBO

大红斑蝶优化算法（MBO）是最近提出的一种新的群智能优化算法。然而,该算法仍存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点。为克服MBO算法之不足,提出了一种改进的大红斑蝶优化算法（IMBO）。该算法采用将群体动态随机分割成两个子群体的策略,不同子群体中的大红斑蝶采用不同的搜索方法,以保持种群搜索的多样性。通过10个基准函数的仿真实验并与MBO算法以及标准PSO算法相比较,结果表明IMBO算法的全局搜索能力有了明显的提高,在函数优化中具有更好的收敛速度及稳定性。     

求解TSP问题的自适应离散型布谷鸟算法

对于求解的TSP问题,提出了一种自适应离散型布谷鸟算法（Adaptive Discrete Cuckoo Search,ADCS）。在基于布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search,CS）的搜索原理下构造TSP问题的路径求解策略。针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径和随着算法迭代数目增加导致种群多样性下降这两个缺陷,设计了一种针对路径的自适应型局部调整算子和全局随机扰动策略,采用了简单的2-opt优化算子作为局部优化算子以加快算法的收敛速度。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB数据与其他的优化算法进行对比实验,结果表明ADCS算法在求解精度和稳定性方面具有优势。     

基于邻域粗糙集和帝王蝶优化的特征选择算法

针对经典的帝王蝶优化（MBO）算法不能很好地处理连续型数据,以及粗糙集模型对于大规模、高维复杂的数据处理能力不足等问题,提出了基于邻域粗糙集（NRS）和MBO的特征选择算法。首先,将局部扰动和群体划分策略与MBO算法结合,并构建传输机制以形成一种二进制MBO（BMBO）算法;其次,引入突变算子增强算法的探索能力,设计了基于突变算子的BMBO（BMBOM）算法;然后,基于NRS的邻域度构造适应度函数,并对初始化的特征子集的适应度值进行评估并排序;最后,使用BMBOM算法通过不断迭代搜索出最优特征子集,并设计了一种元启发式特征选择算法。在基准函数上评估BMBOM算法的优化性能,并在UCI数据集上评价所提出的特征选择算法的分类能力。实验结果表明,在5个基准函数上,BMBOM算法的最优值、最差值、平均值以及标准差明显优于MBO和粒子群优化（PSO）算法;在UCI数据集上,与基于粗糙集的优化特征选择算法、结合粗糙集与优化算法的特征选择算法、结合NRS与优化算法的特征选择算法、基于二进制灰狼优化的特征选择算法相比,所提特征选择算法在分类精度、所选特征数和适应度值这3个指标上表现良好,能够选择特征数少且分类精度高的最优特征子集。     

求解约束优化问题的改进帝企鹅优化算法

针对帝企鹅优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进帝企鹅优化算法求解约束优化问题.利用动态线性调整粒子数目策略结合两种变异操作的方式,增加算法探索能力与开发能力;通过引入一种存档替换操作机制,完善可行性准则的性能,加快算法收敛速度.基于13个标准测试问题和2个工程优化问题的实验结果表明,该算法对约束优化问题有效可行.     

融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法

蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。     

改进迁移算子的BBO算法及其在PID参数中的优化

针对生物地理学优化（BBO）算法寻优过程中易陷入搜索动力不足、收敛精度不高等问题,提出一种基于改进迁移算子的生物地理学优化算法（IMO-BBO）。在BBO算法基础上,结合“优胜劣汰”的进化思想,将迁移距离作为影响因素对迁移算子进行改进,并用差分策略将不适宜迁移的个体进行替换,以增加算法的局部探索能力。同时为丰富物种的多样性,引入多种群概念。利用IMO-BBO算法分别对13个基准测试函数进行测试,与基于协方差迁移算子和混合差分策略的BBO （CMM-DE/BBO）算法和BBO算法相比,改进算法提高了对全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精确度上也都有显著提高;将IMO-BBO算法应用到PID参数整定中,仿真结果表明,所提算法优化后的控制器具有更快的响应速度和更稳定的精度。     

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。     

基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法

通过分析生物地理学优化算法(BBO)性能的不足,提出了一种基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法(DuBBO).在迁移算子中,采用动态的混合凸迁移算子,使算法能够快速地向最优解方向收敛;在变异机制中,采用趋优变异策略,并加入了柯西分布随机数帮助算法跳出局部最优解;最后将对偶学习策略集成到算法中,加快了算法收敛速度并提升了搜索能力.在23个benchmark函数上的实验结果证明了提出的三种改进策略的有效性和必要性.最后将DuBBO与BBO以及另外六种优秀的改进算法进行对比.实验结果表明,DuBBO在整体性能上最好、收敛速度更快、收敛精度更高.     

基于非线性云化的自适应帝王蝶优化算法

针对帝王蝶算法多样性退化、易陷入局部最优导致寻优精度不高的问题,提出一种基于非线性云化的自适应帝王蝶算法(NCSMBO).深入探究帝王蝶算法的进化机制,指出其本质为网格式搜索算法;在迁移和调整算子中,采用正向正态云发生器对父代帝王蝶个体执行非线性云化操作,增加候选解的数量,提高局部开发能力;对云化后的后代个体引入贪婪策略,增强算法的可行性;为从发生概率上对突变进行控制,进一步给出双圆正切形式的自适应调整率.在12个不同特征基准测试函数上对包含NCSMBO在内的7种优化算法进行综合评估,以及对两类数学规划问题求解验证,实验验证结果均表明所提算法具有更高的收敛精度和稳定性.     

舰船补给物料搬运顺序优化问题的改进遗传算法

现有的多搬运工具可并行条件下的物料搬运顺序优化模型, 其采用的标准遗传算法收敛速度慢且易陷入局部最优. 提出了该模型的改进遗传算法, 采用精英保留策略代替传统的轮盘选择方法, 使用自适应策略设计交叉算子和变异算子. 以某一具体的舰船补给物料搬运顺序优化问题为背景, 通过实例进行了计算. 结果表明, 改进遗传算法收敛速度大大提高, 具有较高的求解质量和效率.     

基于改进量子遗传算法的红外图像检测研究

为了解决QGA算法在检测红外图像中出现收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出一种改进算法。首先采用动态策略调整量子门旋转角度,对方向进行调整,通过定义位影响因子和差距度量函数,使得基因位的更新更加快速高效;引入染色体交叉机制,通过对收敛因子、适应度因子和变异加速因子的操作,维护群体的稳定性与多样性,使优良个体朝更优方向进化,提高全局寻优能力。实验仿真结果表明,本文算法检测效果理想,运行速度快,适合实时应用。     

改进量子遗传算法在多峰值函数寻优中的应用

针对标准量子遗传算法(QGA)在寻找多峰值最优时存在局部寻优能力较差和易早熟的缺陷,提出一种改进量子遗传算法(QQGA),运用基于概率划分的小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用动态量子旋转角调整策略来加快收敛速度;加入量子移民和保优选择策略,提高规划效率,避免陷入局部最优。利用复杂二元函数测试改进量子遗传算法,结果比标准量子遗传算法效率高。     

灰狼与郊狼混合优化算法及其聚类优化

郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm, COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法,具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势,但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足.为弥补其不足,并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer, GWO)的优势,提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO, HCOAG).首先提出了一种改进的COA (Improved COA, ICOA),即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度,并提出一种动态调整组内郊狼数方案,使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强;然后提出了一种简化操作的GWO (Simplified GWO, SGWO),以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度;最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合,进一步获得更好的优化性能.大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明,与COA相比, HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和...     

引导小生境回溯优化算法

回溯搜索优化算法（BSA）是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小生境技术相结合的改进BSA算法。本方法首先在BSA的变异操作中引入向最优个体学习的策略,以提高算法的收敛速度;其次,设计一种新的小生境排挤技术,根据每个个体到其他个体距离的平均最小值确定小生境半径,排除部分相似性较高的个体;结合群体当前的最差信息,设计一种新的变异方法产生一定数量的新个体补充到新的种群中,维持群体数量的恒定并增强群体多样性。改进的BSA算法充分考虑了算法的收敛速度和群体的多样性,较大地提高了传统BSA算法的性能。对10个典型函数进行仿真测试,并与其他算法结果进行对比,实验结果表明,改进算法在收敛速度与精度方面具有较好的效果。     

基于混沌思想模糊自适应参数策略的粒子群优化算法*

粒子群优化算法是一种进化计算技术。提出一种基于混沌思想的模糊自适应参数策略的粒子群优化算法,它利用模糊策略较强的适应能力及混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准粒子群优化算法进行了改进,并证明了算法的收敛性。对几种典型测试函数的测试结果表明,模糊自适应参数策略的引入,有效提高了算法收敛的速度,且混沌思想改善了对多维空间的全局搜索能力,能有效避免早熟现象。