基于混合演化的自适应建模及其应用

针对传统的遗传规划方法收敛效率低、模型精度不高等缺点,将进化策略应用于模型参数的全局最优搜索,在遗传规划建模的基础上使用进化策略修正模型参数,以实现对模型结构和参数的同时优化,通过2种演化算法的结合提高建模精度,同时采用最优保持策略加速优化过程,改善算法的收敛效率.将该方法应用于某型船用汽轮机组的仿真建模中,通过和传统演化建模的对比,证明采用混合演化策略的建模方法具有更快的求解速度和更好的全局搜索能力.     

岩体渗透系数反演的混合优化算法

采用反演的方法确定岩土介质的渗透系数,通过优化模型对渗透系数反演问题进行建模.在具有全局搜索能力的遗传算法的基础上,采用Powell局部搜索算法对遗传算法的变异算子进行改进.基于遗传算法和Powell局部搜索算法的基础上,构造混合优化方法,所提出的算法在保证全局搜索能力的同时,具有较快的收敛速度.结合工程实例检验了所提出算法的全局最优能性和快速收敛性.     

基于遗传算法和梯度算法的结构动态形体优化

提出了一种基于遗传算法和梯度算法并考虑动态需求的结构形体优化方法,该方法同时具有遗传算法的全局优化搜索能力和梯度算法的局部优化搜索能力.算例证明该方法具有良好的工程应用价值.     

求解0-1背包问题的改进树种优化算法

针对已有算法在求解0-1背包问题方面的不足,提出了一种改进的树种优化算法.基本树种优化算法中,算法容易早熟,难以搜索到全局最优解.改进算法中树木位置没有更新的迭代数超过某个阈值就会被重新初始化,树种会根据新的树木位置进行进一步搜索,提高了种群的多样性和算法的全局搜索能力.为了提高局部搜索能力,改进算法在计算适应度之前都引入贪婪策略来修复不可行解和对可行解局部优化.对4个测试案例进行仿真实验的数据表明,改进树种优化算法比其他4种算法具有更强的全局搜索能力,更高的稳定性和更快的收敛速度.     

基于混合遗传免疫粒群优化的网络拥塞控制方法

微粒群优化算法具有搜索速度快、易于实现等优点,然而在解决实际问题中它容易陷入局部最优.笔者通过给出一种混合的策略——遗传免疫粒群算法,将遗传算法,免疫算法引入到微粒群算法中,既能提高全局搜索能力,避免在搜索过程中陷入局部最优,又使算法保留了种群多样性的特点,提高算法的收敛速度.将该算法应用于网络拥塞控制中,提出一种基于混合遗传免疫粒群优化的网络拥塞控制方法来解决网络拥塞问题,通过仿真研究,验证了该方法的可行性.     

基于混合学习策略的教与学优化算法

为了提高教与学优化算法(TLBO)的搜索能力,解决算法易陷入局部最优的问题,提出基于混合学习策略和扰动的教与学优化算法.在教与学算法的学阶段融合差分进化算法变异策略,提出混合学习策略,使学员在学习后期具有更好的学习能力,提高算法的收敛性能;在算法后期提出新的扰动策略,减小学员在算法后期陷入局部最优的可能,保证算法全局最优性.基于标准测试函数的实验结果表明,相比于目前性能优异的同类4种算法,改进算法可有效提高算法的收敛速度和收敛精度,优化性能明显提高.     

多角色多策略多目标粒子群优化算法

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS). 该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最优粒子选取方法,帮助种群执行各种搜索策略. 不同的学习参数使各角色粒子获得不同的搜索策略,以调整粒子的探索和开发能力. 不同的全局最优粒子使各角色粒子搜索不同区域,提高种群的搜索效率. 为了避免算法陷入局部最优,引入带有高斯函数的变异算子,使粒子根据其角色朝向不同的全局最优粒子变异,提高算法的求解精度. 实验结果表明,对比其他改进多目标算法,MOPSO_RS具有良好的收敛性和多样性,并验证了所提策略的有效性.     

双层协同进化克隆选择算法及其应用

为解决克隆选择算法收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出了双层协同进化克隆选择算法,该算法的每一层使用不同的进化方案进行寻优搜索,并通过信息共享实现了层间的协同进化,形成层内竞争与层间协作的进化模式.通过构建基于多种进化策略的混合协同进化机制,实现了不同进化策略在优化过程中的优势互补与信息增值,达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也较好避免了算法的早熟收敛问题.用10个标准测试函数来验证所提出算法的可行性与有效性,仿真实验结果表明:相比克隆选择算法及其两个改进的算法,本文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,且测试函数维度的增加对本文算法的收敛性能影响不大,其优势更加凸显.针对混沌系统控制与同步中的系统参数估计问题,以Lorenz混沌系统的参数估计为例,进行了未知参数估计的数值仿真,结果显示本文算法实现了混沌系统参数的高精度估计,是一种有效的混沌系统参数估计方法.     

基于混合智能算法的电力系统无功优化研究

研究了电力系统的无功优化功问题,给出了结合电力市场实行的无功优化目标函数。在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,将遗传算法与蚁群算法融合,利用遗传算法的交叉、变异操作产生蚁群算法新的搜索路径,以此提高混合智能算法的全局搜索能力和收敛速度,并将混合智能算法应用于实例进行仿真。仿真结果表明,该混合智能算法具有快速的收敛速度和优良的全局优化能力。     

解全局优化问题的差分进化策略

以进化策略算法为框架,提出一种求解连续函数,特别是高维连续函数问题的优化算法--差分进化策略.该算法利用进化策略快速收敛的优点,融入了差分演化算法中具有较强全局搜索能力的变异算子.经数值实验分析表明,差分进化策略在函数优化过程中具有较强稳健性,可提高全局搜索能力,保持快速收敛优势,能用于研究生物进化、机器学习、人工智能、模糊系统及人工神经网络训练等领域.     

基于动态扰动项的禁忌粒子群优化算法

针对粒子群优化算法后期收敛速度慢,且容易陷入局部最优解的缺点,在算法中加入动态扰动项,改变了速度的更新公式,使粒子可以跳出局部极值.后期引入禁忌搜索算法,充分利用禁忌搜索的记忆能力和爬上能力,能够快速搜索到全局最优解.通过对测试函数的仿真实验表明,采用动态扰动项的禁忌粒子群优化算法更能提高收敛速度,获得全局最优解.     

基于随机黑洞和自适应策略的引力搜索算法

针对引力搜索算法过于随机、全局搜索能力差、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于随机黑洞策略和自适应策略的改进引力搜索算法。引入比例系数n来自适应调节引力常量,使算法在运算初期加大搜索力度,有效避免算法陷入局部最优。将随机黑洞理论中,粒子在黑洞附近容易被黑洞捕获的现象引入算法中,即在黑洞半径内的粒子将会被黑洞捕获,但又有一定的概率逃逸。这样既提高了局部搜索能力,又不失全局搜索能力,且提高了收敛速度。与标准的搜索算法相比,改进后的引力搜索算法具有较快的收敛特性和较好的优化性能。     

模拟退火算法求解指派问题新探

模拟退火算法是一种随机搜索算法,能渐进地收敛于全局最优解.指派问题是组合优化问题中的一种,可用模拟退火算法来解此问题.模拟退火算法解决指派问题时,需要考虑实现此算法的技术问题,例如解的形式、初始温度的计算等.实验结果表明,该方法能够以一定的概率跳出局部最优,从而实现全局寻优.     

Drilling Path Optimization Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

This paper presents a new approach based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm for solving the drilling path optimization problem belonging to discrete space.Because the standard PSO algorithm is not guaranteed to be global convergence or local convergence,based on the mathematical algorithm model,the algorithm is improved by adopting the method of generate the stop evolution particle over again to get the ability of convergence to the global optimization solution.And the operators are improved by establishing the duality transposition method and the handle manner for the elements of the operator,the improved operator can satisfy the need of integer coding in drilling path optimization.The experiment with small node numbers indicates that the improved algorithm has the characteristics of easy realize,fast convergence speed,and better global convergence characteris- tics.hence the new PSO can play a role in solving the problem of drilling path optimization in drilling holes.     

基于FA-IACS算法的车辆路径问题优化

针对传统蚁群系统算法在解决有容量约束的普适性车辆路径优化中易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群系统算法.采用改进的距离启发函数因子调整蚂蚁状态转移概率,利用改进编码方式的萤火虫算法作为搜索机制,改善蚁群系统的全局搜索能力,应用信息素震荡程序探索新路径的信息素,避免陷入局部最优.结果表明,该算法提高了全局搜索能力,能够节约寻找最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性.     

几何约束求解的BFGS混沌混合算法

为了提高约束求解的效率和鲁棒性，提出了一个将混沌方法嵌入BFGS算法的约束求解混和算法.将
约束求解问题转化为优化问题，并对多变量函数求全局极值，用混沌算法跳过局部搜索陷阱.算法分析确
定几何元素的初始搜索范围，并利用BFGS方法的超线性收敛速度和混沌优化方法的内在特点进行求解.对
Camel函数极值和正五边形约束求解的实验结果表明，该混合算法能够处理欠/过约束问题，有效克服BFGS
算法容易陷入局部最优以及无法越过临界点的情况，可以高效鲁棒地进行约束求解.     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

一种求解非线性方程组的混沌优化算法

针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。     

入侵杂草优化算法用于阵列天线方向图综合简

For overcoming the problem of slow convergence speed and local optimum by using the existing intelligent optimization algorithms in the pattern synthesis of antenna arrays with nulls, notches and sidelobe reduction, a novel invasive weed optimization(IWO) algorithm is presented, and an adaptive IWO is designed to improve the convergence speed and make a balance between the global and local searching ability. Simulation results show that, compared with other existing algorithms, the proposed algorithm performs better, with higher convergence speed and better computation accuracy.     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．