快速求解巡回施行商问题的遗传算法策略

传统的遗传算法收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对矛盾.该文提出一种新的遗传算法的控制策略--精英子空间算子、变交叉概率Pc和变异概率Pm算子和变维子空间算子.实例计算表明该算法收敛速度快,可以进一步改善遗传算法的性能.     

基于改进的遗传算法航班进港排序模型研究

根据不同飞机间尾流间隔建立了以航班总延误时间为目标函数的排序模型,提出了基于精英策略下“截断＋锦标赛”的复合选择算子、均匀交叉算子等策略的遗传算法,并按自适应的交叉、变异概率计算和十进制直观编码方式对其进行了改进。基于这种改进的遗传算法,仿真模拟得到进港航班总延误时间为1571s,比先到先服务方法（FCFs算法）和传统的遗传算法得到的总延误时间分别减少了465s和187s。说明该改进方法能明显提高求解性能,减少航班延误时间。     

利用改进的郭涛算法求解函数优化问题

对郭涛算法做了两点改进:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;自适应搜索子空间使得群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。数值试验表明:新算法正确高效,求解精度高;指出并更正了文献中的两处错误,所用测试函数全局最小值均刷新了文献中记载的最好结果。     

利用改进的郭涛算法求解函数优化问题

对郭涛算法做了两点改进一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间.高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;自适应搜索子空间使得群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的.数值试验表明新算法正确高效,求解精度高;指出并更正了文献中的两处错误,所用测试函数全局最小值均刷新了文献中记载的最好结果.     

一种改进的信号子空间聚焦宽带DOA估计算法

信号子空间聚焦（FSS）算法可实现宽带相干信号的波达方向（DOA）估计,但其在短快拍条件下存在估计精度差、分辨率低的问题。提出一种改进的信号子空间聚焦（MFSS）算法。根据波长间隔与阵元间距的匹配度选取最佳参考频点及子频带,通过Hankel矩阵奇异值分解重构子频带的协方差矩阵,并利用信号子空间聚焦法构造聚焦协方差矩阵,使用Root-正交传播算子实现DOA估计。实验结果表明,相比FSS、MTOPS、LR-MUSIC算法,MFSS算法复杂度较低,能够有效提高估计精度和速度。     

基于开放读码框架的GEP遗传算子

基因表达式编程（GEP）采用的已有单点重组、两点重组、插串等遗传操作有很大概率发生在基因的非编码区,导致搜索过程中遗传操作前后的基因解码成相同的表达式树,这在一定程度上影响了GEP的搜索性能。为解决这一问题,提出了一类基于开放读码框架的遗传算子,这类算子从基因的编码区中选取作用点,以保证遗传操作将改变编码区中的基因片段,从而使遗传操作后的基因能解码成不同的表达式树。实验结果表明,与已有的同类遗传算子相比,提出的遗传算子缩短了GEP算法进化代数,提高了算法的成功率。     

基于协同变异与莱维飞行策略的教与学优化算法及其应用

针对教与学优化（TLBO）算法在处理优化问题时存在搜索不均衡、易陷入局部最优、综合求解性能弱等缺陷，提出一种基于均衡优化与莱维飞行策略的改进教与学优化算法ELMTLBO。首先设计精英均衡引导策略，通过种群中多个精英个体的均衡引导提高算法的全局寻优能力；其次在TLBO算法的学习者阶段后，利用自适应权重策略对莱维飞行产生的步长进行自适应缩量，以提高种群局部寻优能力，增强个体对复杂环境的自适应性；最后设计了变异算子池逃逸策略，通过多个变异算子的协同引导，提升算法的种群多样性。为验证算法改进的有效性，将EMLTLBO算法与侏儒猫鼬优化算法（DMOA）等先进的智能优化算法以及平衡教与学优化（BTLBO）算法、标准TLBO等同类型算法在15个国际测试函数上进行综合收敛性能比较。统计实验结果表明，与先进的智能优化算法和TLBO算法变体相比，ELMTLBO算法能够有效平衡其搜索能力，不但有效求解单峰和多峰问题，而且在复杂多峰问题上仍有显著的寻优能力。在不同策略的共同作用下，ELMTLBO算法的综合优化性能突出，全局收敛性能较为稳定。此外，ELMTLBO算法成功应用于基于隐马尔可夫模型（HMM）的多序列...     

基于高对比度子空间的改进孤立森林方法

针对孤立森林通过随机选择属性进行数据空间分割,在面对高维数据时具有不可靠性这一问题,提出了一种基于高对比度子空间的改进孤立森林算法 （high contrast subspace isolation forest,HiForest）。首先,该方法基于子空间各属性边缘概率与联合概率间的偏差值,选取具有高对比度值的子空间;其次,在相关子空间中构建离群点检测能力更优的隔离树,多棵隔离树集成为隔离林,通过遍历数据点在隔离森林中的平均路径长度从而得到异常分数。基于ODDS数据集的实验表明,与传统的异常检测算法相比,HiForest在曲线下面积、查准率、召回率和F1-score评价指标上均有较明显的提升。因此,HiForest算法是一种适用于中高维数据集,检测精度更高的异常检测算法。     

多策略融合的改进萤火虫算法

针对传统萤火虫算法（FA）中存在的易陷入局部最优及收敛速度慢等问题,把莱维飞行和精英参与的交叉算子及精英反向学习机制融入到萤火虫优化算法中,提出了一种多策略融合的改进萤火虫算法——LEEFA。首先,在传统萤火虫算法的基础上引入莱维飞行,从而提升算法的全局搜索能力;其次,提出精英参与的交叉算子以提升算法的收敛速度和精度,并增强算法迭代过程中解的多样性和质量;最后,结合精英反向学习机制进行最优解的搜索,从而提高FA跳出局部最优的能力和收敛性能,并实现对于解搜索空间的迅速勘探。为验证所提出的算法的有效性,在基准测试函数上进行了仿真实验,结果表明相较于粒子群优化（PSO）算法、传统FA、莱维飞行萤火虫算法（LFFA）、基于莱维飞行和变异算子的萤火虫算法（LMFA）和自适应对数螺旋-莱维飞行萤火虫优化算法（ADIFA）等算法,所提算法在收敛速度和精度上均表现得更为优异。     

基于子空间跟踪的修正MMSE多用户检测算法

在研究基于子空间跟踪的最小均方误差（MMSE）多用户检测器（MUD）的基础上，为解决原算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题，设计了一种改进的算法——修正的MMSE多用户检测器．采用正交性能优良的OPAST算法跟踪子空间，提出一种基于OPAST的修正MMSE多用户检测算法．仿真结果显示,与基于OPAST的MMSE MUD相比，基于OPAST的修正MMSE MUD算法收敛速度快，输出信干比和误码率性能逼近SVD MUD算法，并且计算复杂度较低．     

一种改进的GEP方法及其在演化建模预测中的应用

为了提高预测的准确性,结合基于突变算子的基因表达式和一种基于群体搜索技术的演化算法,提出了改进的GEP方法,并用其对数据进行演化建模。实例测试的结果表明,使用改进的GEP方法得到的模型要优于GP和单纯的GEP方法得到的模型,本方法具有良好的拟合度和预测精度。     

求解函数优化问题的一种高效混合演化算法

在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。测试函数表明,该算法正确高效,求解精度极高,指正了文献[3]中的错误,所求函数全局最小值优于文献[3]记录的最好结果。     

一种改进的生物地理学优化算法

生物地理学优化算法（BBO）作为一种新型的智能算法,在其提出不到十年的时间内受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进,该算法在将差分优化算法（DE）中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上,针对迁移算子和变异算子分别进行改进,提出了二重迁移算子和二重变异算子,使得栖息地个体在进化过程中得到更高的进化概率,从而使得算法的寻优能力得到进一步提升。通过6个高维函数的测试,结果表明该算法在优化高维优化问题时,较其他几种生物地理学优化算法具有更好的收敛性和稳定性。     

一种基于信息熵的子空间聚类算法

结合传统的Parzen窗方法并引入一种更加合理的历史数据丢弃策略,在此基础上,通过计算可以得到整个数据集在低维空间投影的信息熵,利用信息熵实现了一种适用于高维数据流的子空间聚类算法(PStream)。理论及实验均表明,与传统的算法相比,该算法可以在一次遍历的前提下,完成对数据流的高精度聚类,虽然其运行效率与现有的方法(如HPStream)相比差别不大,但是却明显地改善了聚类效果。     

基于克隆选择原理的基因表达式程序设计

提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP).基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支.GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操作的特点,提高GEP的群体搜索能力是研究较少的一个重要内容.CS-GEP方法借鉴免疫克隆选择原理重新设计了一种克隆选择学习策略替代原GEP算法的遗传算法搜索策略,数值实验结果表明,CS-GEP较GEP具有更好的问题求解能力.     

基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法①

针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点,从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度,分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进,并将二者组合应用,构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法,避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取,保证了算法的全局收敛性。实验结果表明,该算法具有更好的整体搜索性能,对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。     

基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法①

针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点,从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度,分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进,并将二者组合应用,构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法,避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取,保证了算法的全局收敛性。实验结果表明,该算法具有更好的整体搜索性能。对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。