基于差分演化和克隆选择机制的优化算法

为了解决函数优化过程中的“早熟收敛”和“搜索迟钝”问题,将差分演化算法与克隆选择算法进行了结合,提出了一种新的差分演化克隆选择算法。该算法将克隆选择操作引入到差分演化算法中,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果。实验结果表明该算法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等优点。     

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。     

基于维度分组交叉的自适应差分进化算法

为了解决求解高维复杂问题时存在收敛速度慢、求解精度低、容易陷入局部搜索等问题,提出维度分组交叉算法和自适应多模式并行差分进化算法。算法利用种群中各维变量之间的相关性进行维度划分,通过k个种群分别在k个维度划分上进行自适应差分进化,在种群间按维度划分进行交叉操作,从而较好实现了多种群的协同差分进化。最后对4个benchmark高维函数进行算法验证,实验结果表明,该算法在提高算法的寻优速度的同时,还有效地克服了早熟收敛等问题。     

一种利用膜计算求解高维函数的全局优化算法

鉴于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,求解精度低的缺点,针对上述问题提出了一种基于膜计算的优化算法。算法首先对高维空间进行分割,分割后每个子空间作为一个基本膜,基本膜区域中采用差分局部搜索策略提高算法的局部搜索能力和收敛速度。基本膜区域将局部最优解定时传送给表层膜。表层膜区域中采用全局搜索策略寻找全局最优解。通过对5个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,该算法在收敛速度,求解精度和稳定性方面都有较大优势。     

基于Laplace分布变异的改进差分进化算法

为了提高差分进化算法(DEA)的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入了基于Laplace分布的变异算子,并且能根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率以适应不同阶段的进化。通过5个典型Benchmark函数的测试结果表明,该算法的收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。     

改进差分进化策略在多峰值函数优化中的应用

针对差分演化算法与进化策略算法中所存在的不足,将模拟退火算子引入到差分演化算法的变异操作中,这样有助于在进化前期进行全局搜索,后期进行局部搜索;在标准进化策略的基础上,加入差分变异操作,提出了一种新的差分进化策略双重变异算法。通过测试算例可看出,该方法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。     

改进的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法.对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性.仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

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。     

求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解高维优化问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出一种基于混沌映射和的精英反向学习策略的混合灰狼优化算法用于解决无约束高维函数优化问题. 该混合算法首先采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础;对当前种群中的精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力;在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动,以避免算法陷入局部最优的可能性. 选取10个高维(100维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明混合灰狼优化算法在求解精度及收敛速度指标上明显优于对比算法.     

高维多峰函数的量子行为粒子群优化算法改进研究

针对群智能优化算法求解高维多峰函数时,难以优化粒子每一维和易陷入局部极值点问题,在分析了量子行为粒子群优化（QPSO）算法机理的基础上,对QPSO算法进行改进：采取前后代粒子逐维对比优化,以及构造一种新的调控收缩-扩张系数的函数。实验结果表明,改进算法在收敛精度与收敛速度上都十分显著地优于QPSO算法,而且具有很强的避免陷入局部最优的能力,非常适合求解高维、多峰优化问题。     

基于模拟退火的混合差分演化算法研究

介绍了一种求解函数优化问题的新策略--差分演化算法,与其它算法相比,该算法具有稳健性强,收敛速度快的优点;同时,把模拟退火策略融入到差分演化的过程中,提出了一个混合演化算法--基于模拟退火的混合差分演化算法,实验表明混合后的算法比单一的差分演化算法更稳健,收敛速度也略有提高.     

基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢和收敛精度较低的缺点,提出了一种基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法（MFOAADS）。首先,利用佳点集法选取种群初始位置,降低算法初始点选取的随机性和陷入局部最优值的概率;然后,采用适应性动态步长优化策略,提高收敛速度和求解精度;最后,若算法陷入了早熟,则对种群最优个体按一定概率执行柯西变异扰动,赋予其跳出局部最优的能力。经5个经典函数测试表明,固定迭代次数时MFOAADS的收敛精度与收敛速度明显优于FOA;固定目标精度时,MFOAADS相对于FOA平均迭代次数有着大幅下降且成功率达97%以上。实验结果表明,所提算法求解精度、运行效率以及可靠性相对于基本FOA算法都有着显著提高。     

基于改进差分进化算法的机械臂运动学逆解

以9自由度液压机械臂为研究对象,建立求解位姿逆解的非线性方程组.以末端执行器位姿误差最小为优化指标建立目标函数,将非线性方程求解问题转化为最优化问题,并应用差分进化(DE)算法求解该问题.首先,为了避免位置和姿态收敛精度的不同,引入自适应权值系数进行平衡.然后,为克服基本DE算法难以平衡全局探索能力和局部开发能力的缺陷,结合DE/rand/1/bin和DE/best/1/bin两种进化模式,改进自适应变异差分进化(SAMDE)算法,提高了算法的收敛精度和收敛速度.最后,采用对称映射法对不满足关节角边界范围的个体进行处理,提高了收敛精度.开展了与基本DE算法的对比试验,仿真结果表明,该算法的收敛精度和收敛速度优于基本差分进化算法,且能够大幅度提高算法的稳定性.     

求解约束优化问题的改进果蝇优化算法及其工程应用

针对基本果蝇优化算法收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部极值以及算法候选解不能取负值等不足,提出一种用于解决约束优化问题的改进果蝇优化算法.该算法利用果蝇个体历史最佳记忆信息和种群全局历史最佳记忆信息构建多策略混合协同进化的搜索机制,以达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也能够较好地避免算法的早熟收敛问题;通过种群最优信息的实时动态更新和局部深度搜索策略的引入,进一步提高该算法的收敛速度和收敛精度.采用13个基准测试函数和2个工程优化问题来验证所提出算法的可行性与有效性,仿真实验结果表明,与其他典型智能优化算法相比,所提出的优化算法具有全局搜索能力强、稳定性好、收敛速度快、收敛精度高等优势,可有效解决复杂的约束优化问题.     

基于GPU的并行协同差分进化算法研究

针对大规模高维数复杂非线性函数优化的问题,提出一种新的基于GPU的协同差分进化算法。该方法将协同进化的思想引入启发式差分进化算法,随机分解大规模计算问题,利用GPU处理数据的并行性,同步计算分解后的子问题,加快算法的精度和收敛速度。实验对比结果表明,所提出的基于GPU的协同差分进化算法对大规模非线性函数优化具有更高的精度和效率。     

自适应蚁群差分进化算法

针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略.算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性.对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题.     

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。     

基于DE 和SA 的Memetic 高维全局优化算法

针对高维复杂多模态优化问题,传统的进化算法存在收敛速度慢,求解精度低等缺点,提出一种面向高维优化问题的Memetic全局优化算法。算法通过全局搜索和局部搜索结合的混合搜索策略,采用多模式并行差分进化算法进行全局搜索,基于高斯分布估计的模拟退火算法进行局部搜索。改进后的Memetic算法不仅继承了差分进化算法能发现全局最优解的优点,而且能大幅度提高搜索效率。最后,通过对4个高维多峰值Benchmark函数进行仿真实验,实验结果表明本文算法有效提高了算法的收敛速度和求解精度。     

自适应调整参数的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法因参数选取不当而导致的收敛精度偏低且不稳定的问题,提出了自适应调整参数的果蝇优化算法（FOA with Adaptive Parameter,FOAAP）。该算法在每个进化代输入描述种群整体特征的精确数值,由逆向云发生器算法得到当代云模型的3个数字特征[C(Ext,Ent,Het)],按照[U]条件隶属云发生器自适应调整果蝇个体搜寻食物的方向与距离[Value]这一参数。将该算法在函数优化中,与基本果蝇优化算法以及相关文献中算法进行仿真对比,结果表明,新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面具有明显优势。     

参数修正与收敛策略融合的果蝇优化算法

传统的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）容易陷入局部最优,而且传统果蝇个体味道浓度判定值S是非负数,不能解决最优解是负数的优化问题。针对以上问题,多重改进策略被应用到果蝇优化算法中。为了解决味道浓度判定值不能是负数的问题,对味道浓度公式进行了修正;为了避免高维函数维间互扰问题,迭代优化的过程中对果蝇个体在最优值附近寻优采取逐维扰动的方法;为了避免陷入局部最优,迭代过程中加入了收敛判断因子,如果多次迭代没有改善,说明陷入了局部最优。此时,一部分果蝇个体继续在最优解附近寻优,另外一部分个体在解空间混沌扰动寻找全局最优解。收敛判断因子阈值的取值会影响优化的速度和精度,通过实验确定了收敛判断阈值。通过对测试函数结果验证表明,改进的果蝇算法比FOA算法具有更高的搜索精度和更快的收敛速度。