求解函数优化问题的混合进化规划算法

提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.     

一种改进的免疫克隆选择算法

针对传统免疫克隆选择算法收敛速度较慢的问题,结合克隆概率和免疫概率的自适应变换、群体灾变算法以及有无记忆库思想,提出了无记忆库的自适应免疫克隆选择算法与有记忆库的自适应免疫克隆选择算法,并将其应用于TSP问题.群体灾变算法的应用便于使算法尽快摆脱迟钝状态,并使算法能够保持抗体多样性.自适应方法的应用使得算法在进化初期有较强的全局搜索能力和较弱的局部搜索能力,随着进化的进行,全局搜索能力逐渐减弱,局部搜索能力逐渐增强,便于找到全局最优点.仿真实验结果表明,与传统的免疫克隆算法相比,该算法有效克服了早熟问题,保持了抗体的多样性,而且收敛速度较快.     

基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化

应用多种群改进差分进化算法求解环境/经济电力调度(Environmental/Economic Dispatch,EED)这一多目标优化问题。将多种群策略引入差分进化算法,有助于保持群体多样性,有效避免经典差分进化算法的早熟收敛问题。采用自适应变异因子及交叉因子,使算法在搜索初期保持全局搜索能力,在搜索后期增强局部搜索能力,加快收敛速度。将该算法应用到IEEE 30节点-6机组系统的环境/经济调度优化,仿真计算结果以及与其他算法的对比分析验证了该算法的有效性。     

混沌遗传算法优化管网状态神经网络模型

针对BP算法易陷入局部最优，提出将一种新的混沌遗传算法（CGA）用于全局优化给水管网状态神经网络模型的初始权阈值.该算法将混沌搜索与自适应遗传算法相结合，根据混沌运动的初值敏感性、内在随机性以及遍历性的特点，通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群，并利用自适应遗传算法进一步寻优，对混沌映射和遗传进化进行循环计算直至达到最大进化代数，最终获得BP模型的较优权阈值.实例分析结果表明，与自适应遗传算法（AGA）相比，该算法搜索稳健，全局搜索能力强，并且新算法优化模型具有更高的预测性能.     

基于免疫和进化扩散算法的全局优化问题求解算法

在求解全局优化问题时,通常免疫算法、进化扩散算法分别在局部搜索和全局搜索方面表现较弱。针对这一情况,基于免疫和进化扩散算法,提出了一个免疫-进化扩散算法。该算法结合了免疫和进化扩散两种算法的优点,一方面通过引入基于共享机制的小生境算法,保持了群体的多样性,另一方面通过提出一种步长参数动态调整策略,提高了算法效率。实验结果表明,在给定精度下,该算法的效率和稳定性都明显优于Tsui的进化扩散算法和Ingber的自适应模拟退火算法。最后对步长参数动态调整策略进行了分析。     

一种改进的基于进化阶段的自适应遗传算法

为改善遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,对基于进化阶段的自适应策略遗传算法进行了改进.改进的自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别是采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解.实验结果表明,该改进的算法确实延长了算法的搜索阶段,提高了算法的性能.     

一种改进的基于进化阶段的自适应遗传算法

为改善遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,对基于进化阶段的自适应策略遗传算法进行了改进．改进的自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别是采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解．实验结果表明,该改进的算法确实延长了算法的搜索阶段,提高了算法的性能．     

改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

混沌协方差矩阵自适应进化策略优化算法

为了改进进化策略算法的性能,提出了一种混沌协方差矩阵自适应进化策略(ChaosCMA-ES)算法,该算法在协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法的基础上引入了混沌算子,并利用其更新种群中心的位置,使得种群具备良好的全局搜索能力。试验结果表明,本文算法对复杂多峰函数的寻优效果好于其他几种算法。最后,将本文算法用于优化网络安全态势的预测模型,预测结果的精度高于其他方法。     

一种求解约束优化问题的进化规划型文化算法

为了求解复杂约束优化问题,提出了一种新的进化算法——进化规划型文化算法。求解过程中,在基于自适应的文化算法中引入进化规划,有效利用进化过程中相关知识引导种群进化。针对约束优化问题,对这一算法的信念空间进行了设计,并利用基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行了仿真,仿真结果表明该算法具有较好的全局搜索能力,而且大大减少了计算量。     

新型混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对旅行商问题,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的新型混沌离散粒子群方法（CIPSO）。新算法根据此类组合优化问题解的固有地形特征,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点进行求解,其基本思想是在求解过程中对粒子进行混沌扰动避免陷入局部最优,并引入群体间粒子的交叉作用来提高寻优效率。通过与遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等比较以及不同TSP问题的仿真实验发现,该方法是一种能进行有效优化的新方法。     

粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

嵌入式异构多处理器系统有一套具有不同处理能力的处理器构成,任务调度成为改进系统性能的关键因素。该文提出了改进的粒子优化群算法。首先,通过分析每个处理器的计算能力建立性能指标,然后,调整惯性常量的策略用来提高全局收敛速度。仿真结果证明了该文提出的改进算法能够极短的时间内得到较好的调度结果。     

改进的差分演化算法及其在函数优化中的应用

提出了一种改进的差分演化算法，该算法记录下了差分演化算法在对每个个体进行变异操作时的差向量，然后以被变异的个体作为邻域的中心，以所记录的差向量作为邻域的半径，再在这个邻域内进行一次挖掘式的搜索。这一改进增强了原差分演化算法的局部搜索能力。典型多峰函数优化的仿真结果表明，改进后的算法具有比原差分演化算法更快的收敛速度，同时新算法也保持了原差分演化算法良好的全局搜索能力。     

求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性.     

基于拓展性和魔方变换的自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法在求解过程中搜索时间过长、易于出现早熟停滞的缺陷,提出一种具有拓展性的自适应蚁群算法.蚁群综合启发式信息、信息素轨迹和拓展性信息自适应地调整状态转移规则,并采用全局信息素非均匀更新策略,有效增强了蚁群的全局搜索能力.同时,受魔方变换的启发,提出了一种新颖的魔方变异策略,以加快对迭代最优解进行局部优化的速度.旅行商问题仿真验证了文中改进蚁群算法的有效性,其收敛速度、稳定性远高于传统蚁群算法.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类

目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法（PSO）中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

最小二乘支持向量机的参数优选方法及其应用

参数选择是支持向量机研究领域的重要问题,它本质上是一个优化搜索过程.以遗传算法和粒子群算法为基础探讨了基于两者的混合智能算法,将杂交操作、变异操作引入PSO算法中,同时,在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法可以在任何阶段进行精细搜索;在此基础上,提出了基于混合智能的最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),以最小化k-fold交叉验证误差为评价函数,利用混合智能算法优化LS-SVM参数.最后结合实例对该方法进行了实证检验,并对结果进行分析.