进化策略自主选择的改进混洗蛙跳算法

针对经典混合蛙跳优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,本文提出一种基于进化策略自主选择的混洗蛙跳算法。算法中最差个体根据不同知识来源采取4种进化策略,每次迭代通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定最差个体的进化方式,并通过个体进化策略概率变异算法来提升寻优速度和避免陷入局部最优解。利用10个Benchmark函数对本文算法与8种进化算法进行性能比较。实验表明:所提的算法能较好地平衡全局探索能力和局部挖掘能力,可以用较少的迭代次数获取较优结果,具有很好的收敛速度和精度。     

一种改进的人工蜂群算法

人工蜂群算法是近年来提出的一种受生物行为启发的优化算法,该算法主要通过模拟蜜蜂的觅食来实现问题的求解。作为一种全局优化算法,人工蜂群算法有着较好的探寻能力,但其探索能力相对较弱。针对人工蜂群算法收敛速度缓慢的问题,提出基于scout蜂交叉觅食的改进人工蜂群算法。该算法通过交叉策略来指导scout蜂的觅食行为,避免了随机觅食带来的算法收敛速度缓慢的问题,提高算法的收敛速度。通过五个基准测试函数进行对比实验,结果表明新算法无论是在收敛速度、解的质量方面都优于标准人工蜂群算法,是一种有效的优化算法。     

一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法

针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.     

自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题

提出一种自适应混合文化蜂群算法求解连续空间优化问题。算法中群体空间采用最优觅食理论改进群体更新方式;信念空间通过云模型算法和最优排序差分变异策略对知识进行更新;利用混沌算法和反向学习算法进化外部空间;3种空间通过自适应的影响操作来实现知识的交换。典型复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度,特别适宜于多峰值函数寻优。     

基于单纯形的改进精英人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢,求解精度不高,易陷入局部最优等问题,基于受粒子群启发的多精英人工蜂群优化算法,引入了蜂群中的精英个体和全局最优个体来增强开发全局最优解的能力.文章中,在雇佣蜂阶段借助精英个体引导蜜源搜索,并利用蜂群中蜜源的质量排序重新构造蜜源的选择概率公式;在跟随蜂阶段,选择种群最优蜜源引领蜂群,加强算法对全局最好解的局部开采能力,同时将随机选择邻居蜜源变为最优定向选择.最后利用单纯形算法对精英解集进行再次更新,进一步平衡蜂群的全局搜索和局部寻优能力.数值实验表明改进的新算法的寻优精度和收敛速度均有明显提高.     

基于自适应选择策略的人工蜂群算法

由于适应度比例选择法在进化过程中使得蜜源的多样性受限和早熟收敛.因此,按照蜜源当前的性状提出了一种基于自适应选择策略的蜂群算法(SABC)来动态地调节选择压力,使算法的全局搜索和局部搜索能力达到平衡.从测试函数的仿真结果表明:改进的人工蜂群算法很大地提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度上优于基本蜂群算法.     

基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法

为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。     

集成学习人工蜂群算法

为了抑制人工蜂群算法中的早熟收敛问题,提出一种集成学习框架,挖掘种群中的有用信息来抑制早熟。当个体产生候选解的时候,通过对所有好于当前解的个体线性组合,产生一个集成最优解;然后利用相应的人工蜂群算法的搜索公式产生候选解,该公式中的全局最优解被集成最优解代替。该框架通过产生更有希望的个体带领算法进化,帮助算法逃离局部最优解。实验表明,新的集成学习框架显著地提高了全局最优解引导的人工蜂群算法的性能,而没有增加算法的计算复杂度,且该框架可提高全局最优解引导的差分、粒子群算法的性能。     

基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法

为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。     

基于多目标驱动人工蜂群算法的疏散仿真模型

提出一种基于多目标驱动蜂群算法的疏散仿真模型。在人工蜂群算法的基础上, 对跟随蜂设置视野搜索半径, 将视野范围内适应值最优个体作为其视觉引领蜂, 从而减少跟随蜂选择引领蜂的盲目性。提出多目标驱动人工蜂群算法, 即由惯性引领蜂、全局最优蜂、个体历史最优蜂、视觉引领蜂共同对跟随蜂的移动方向进行引导, 从而使跟随蜂的移动路径得到进一步优化。试验结果表明, 多目标驱动人工蜂群算法疏散效率较高, 在疏散总人数较多的情况下性能更优, 且人员分布更为合理。本研究的模型和算法能够有效提高疏散效率, 适合多障碍物场景下的疏散问题。     

一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法

人工蜂群算法具有鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异等优点,但其局部搜索能力不足.为了克服此缺陷,提出了一种改进的混沌局部搜索的人工蜂群算法.新算法在每一代的所有个体的平均值附近利用混沌函数进行局部搜索,然后在搜索到的解和原食物源之间采用贪婪选择的原则确定下一代种群.基于6个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效地加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能优于已有的人工蜂群算法.     

基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优值、进化后期收敛速度慢等问题,为提高蜂群的多样性和搜索的遍历性,该文在人工蜂群算法中引入混沌思想,提出了一种混沌人工蜂群算法,并将其应用到色彩图像量化当中.仿真结果表明混沌人工蜂群算法改善了人工蜂群算法摆脱局部最优值的能力,提高了算法的收敛速度和精度,同时量化后的图像也具有更高的信息熵,保...     

An effective discrete artificial bee colony algorithm for flow shop scheduling problem with intermediate buffers

An effective discrete artificial bee colony(DABC) algorithm is proposed for the flow shop scheduling problem with intermediate buffers(IBFSP) in order to minimize the maximum completion time(i.e makespan). The effective combination of the insertion and swap operator is applied to producing neighborhood individual at the employed bee phase. The tournament selection is adopted to avoid falling into local optima, while, the optimized insert operator embeds in onlooker bee phase for further searching the neighborhood solution to enhance the local search ability of algorithm. The tournament selection with size 2 is again applied and a better selected solution will be performed destruction and construction of iterated greedy(IG) algorithm, and then the result replaces the worse one. Simulation results show that our algorithm has a better performance compared with the HDDE and CHS which were proposed recently. It provides the better known solutions for the makespan criterion to flow shop scheduling problem with limited buffers for the Car benchmark by Carlier and Rec benchmark by Reeves. The convergence curves show that the algorithm not only has faster convergence speed but also has better convergence value.     

基于马尔可夫链的人工蜂群算法

分析了人工蜂群算法及部分国内外学者提出的改进算法,针对局部搜索能力差和容易陷入局部最优解的缺点,根据马尔可夫链预测已知解空间的发展趋势,提出了一种基于马尔可夫链的改进人工蜂群算法（MABC）,通过伪代码给出了算法的运行过程,从收敛性能和算法复杂度2个方面分析了人工蜂群算法、一种典型的改进算法和MABC算法的性能.最后以10个典型函数为测试用例,从结果精度、收敛速度、分割参数和运行时间4个方面进行验证,实验结果表明,MABC算法在求解精度和收敛速度上高于ABC算法,但运行时间略长,验证了理论分析的结果.     

基于IABC-RBF神经网络的地下水埋深预测模型

为了验证基于改进人工蜂群算法的径向基函数（RBF）神经网络模型在地下水埋深预测中的可行性和优越性,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,优化初始蜜源位置,设计建立基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型（IABC-RBF）. 通过输入泾惠渠灌区的年降雨量、年渠首引水量、年田间灌溉用水量、年地下水开采量和前一年的地下水埋深共5个相关影响因子的数据,对地下水埋深进行预测,与实测的地下水埋深数据进行比较,误差很小. 与RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法训练的RBF神经网络模型（ABC-RBF）的预测结果进行比较,结果表明,基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快,预测结果误差最小,精度最高.     

考虑能耗的再制造系统多目标调度方法

为充分发挥再制造产业的潜力,在保证商业利益的同时提升其对于环境保护的贡献,针对带有流水线型重加工线的再制造系统的特点,在混合流水线调度决策研究中加入对节约能源因素的考虑,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,并应用机器闲时判断开关机策略进一步减少能源消耗.以最小化最大完工时间与最小化能源消耗量为优化目标,建立双目标数学模型;修改经典单目标人工蜂群算法为双目标算法后引入了精英策略、双重邻域搜索,保证改编算法的收敛速度,加入局部最优逃脱算子,加强改编算法的局部搜索能力.由于产品组装具有成套要求,产品的分解与重加工工序可发生变动,产生大量机器闲时,通过判断开关机策略节能,并利用带有精英策略的改进模拟退火算法求解能源消耗量计算子问题.对算法进行数值计算并与已有代表性算法比较,结果表明该方法是有效、可行的,在目标系统中应用此方法能够在保证完工时间的同时取得可观的节能效果.     

一种改进的人工蜂群算法

从经典人工蜂群算法机制出发,针对原始算法在初始种群构造、子种群分组、步长更新和种群淘汰方面的不足进行了改进.新算法运用均匀设计理论构造初始种群,提出了一种种群交叉的Z型分组方法,设计了一种对数函数自适应步长代替原来的随机步长,引入了小生境技术及时淘汰陷入局部最优的个体.实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛、搜索速度较慢等问题,并提高了解的精度.     

基于改进人工蜂群优化算法的PID参数整定

针对传统的PID控制器参数整定方法中存在的整体效率低、控制效果差等问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,在标准算法的搜索方程中引入差分进化算法的变异算子,并添加自适应调整参数,提升算法的收敛速度、增强局部寻优效果的同时,平衡了算法的全局探索和局部开发能力。实验表明,改进后的算法对PID控制器的参数整定优化有明显效果。