一种改进混沌鱼群算法及其在四旋翼滑模控制中的应用

针对四旋翼飞行器滑模控制参数难以确定的问题,提出使用一种结合混沌策略的改进鱼群算法对参数进行优化;将Tent映射和鱼群算法结合,参考目标函数值对步长进行修正,获得了改进混沌鱼群算法,并将算法运用到滑模控制器参数整定过程中;结合四旋翼飞行器模型,进行了数据仿真实验,获得的控制器参数在响应速度和能耗方面都优于常规方法整定的参数,可实现飞行器的稳定控制;结果表明,改进的混沌鱼群算法能够有效收敛到全局最优解,在维度为10的算例中,能够实现多目标全局优化。     

基于几何约束求解的完备方法

针对参数化CAD在约束求解中的应用,提出了基于智能连杆的算法,该算法在扩充几何作图范围、改善算法复杂度方面都有明显的优势.将其同LIMO算法、几何变换方法、C-Tree算法、数值求解方法等方法相互融合,能够组成一套非常完备的几何约束求解框架,来完成对平面和空间几何约束问题的自动求解与图像生成.将该算法应用于智能动态几何软件的设计中,实验显示可以取得令人满意的结果.     

非线性0-1规划问题的人工鱼群算法*

对于非线性 0-1规划问题,给出一种新的智能寻优方法——人工鱼群算法。利用罚函数将约束问题转换为相应的无约束问题,给出了人工鱼群算法的具体步骤,并用MATLAB软件实现编程。通过对多个非线性0-1规划问题的算例进行测试,并将测试结果与其他算法进行比较,结果表明,人工鱼群算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力,可以作为求解非线性 0-1规划问题的一种实用方法。     

求解约束优化问题的人工鱼群算法

在利用人工鱼群算法求解约束问题时,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键。引入了半可行域的概念,并结合人工鱼群算法(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)本身的特点,设计了基于竞争选择和惩罚函数的适应度函数,从而得到了一个利用ASFA算法求解约束优化问题的新的进化算法。实验证明了算法的有效性。     

云人工鱼群算法

借鉴人工鱼群算法的思想,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种新的人工鱼群算法——云人工鱼群算法,并用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题。计算机仿真结果表明,云人工鱼群算法具有计算精度较高,搜索速度较快等特点,具有一定的参考和应用价值。     

一类非线性极小极大问题的改进粒子群算法

针对一类非线性极小极大问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用改进的粒子群算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新的有效算法。首先利用极大熵函数将无约束和有约束极小极大问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,将此光滑函数作为粒子群算法的适应值函数;然后用数学中的外推方法给出一个新的粒子位置更新公式,并应用这个改进的粒子群算法来优化此问题。数值结果表明,该算法收敛快﹑数值稳定性好,是求解非线性极小极大问题的一种有效算法。     

基于混沌优化与人工鱼群算法的混合算法研究

针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。     

求解机组组合问题的改进型人工鱼群算法研究

提出了改进型人工鱼群算法。采用线性递减的函数取代标准人工鱼群算法（BAFSA）中的固定视野;在觅食行为中,利用粒子群算法（PSO）中的惯性权重线性递减的视野来加速算法的收敛速度;同时用混沌现象代替BAFSA中的随机现象。给出了算法的全局收敛性证明,并将算法应用于求解电力系统机组组合问题,分别对基准测试函数、三机组和十机组系统进行仿真计算,结果均表明新算法能有效跳出局部极值,收敛速度快且具有更高的精度。因此,改进型算法可以作为求解机组组合问题的有效算法。     

竞选优化算法求解非线性方程组的应用研究

针对非线性方程组的求解在工程上具有广泛的实际意义,经典的数值求解方法存在其收敛性依赖于初值而实际计算中初值难确定的问题,将复杂非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,引入竞选优化算法进行求解。同时竞选优化算法求解时无需关心方程组的具体形式,可方便求解几何约束问题。通过对典型非线性测试方程组和几何约束问题实例的求解,结果表明了竞选优化算法具有较高的精确性和收敛性,是应用于非线性方程组求解的一种可行和有效的算法。     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

基于改进人工鱼群算法在无线传感网络覆盖优化中的研究

针对无线传感网中的节点存在冗余以及网络成本增加等问题,本文提出了一种改进的人工鱼群算法的覆盖优化.本文首先建立以节点的利用率和覆盖率的数学模型,其次对人工鱼群算法进行改进,一是在初始化阶段使用概率密度函数来对鱼群个体的初始位置进行分布,有效的避免鱼群个体初始无序的状态;二是在觅食阶段中使用混沌算法对鱼群位置个体进行干扰,有效的减少鱼群个体向局部最优解的靠近的时间;三是在聚群行为中使用高斯变异,从而减少全局最优解的产生的时间.改进后的人工鱼群算法对模型求解,得到最优的覆盖方案,仿真实验表明能够有效的提高网络覆盖效果,以及节点的利用率,降低网络成本消耗.     

动态种群划分量子遗传算法求解几何约束

几何约束问题的约束方程组可转化为优化模型,因此约束求解问题可以转化为优化问题。针对传统量子遗传算法个体间信息交换不足,易使算法陷入局部最优的缺点,提出了动态种群划分量子遗传算法（dynamic population divided quantum genetic algorithm,DPDQGA）,并将其应用于几何约束求解中。该算法种群中的个体按照一定规则自发地进行信息交换。在每一代进化的开始阶段,分别对两个初始种群中的个体计算个体适应度。将两个种群合并,使用联赛选择的方法为种群中的个体打分,并按照得分对种群进行排序。最后将合并的种群重新划分为两个子种群。实验表明,基于动态种群划分的量子遗传算法求解几何约束问题具有更好的求解精度和求解速率。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

一种基于图分解的几何约束求解方法

为了提高几何约束求解的效率和鲁棒性 ,对基于图的构造方法进行了改进 ,即加入虚约束进行扩展和过约束问题的一致性判定 ,提出了一种基于图分解的方法 ,用此方法可以处理包括完全约束、过约束和欠约束等多种情况的约束求解问题 ,另外 ,在该方法中还通过引入分解树将约束求解的范围由整体下降到局部 ,使大部分求解过程能够采用几何求解实现 ,提高了求解和后续修改的效率 ,通过实验数据测试证明 ,该方法对于大型约束求解问题可以达到实时处理的效果 ,具有较强的实用性     

求解置换流水线调度问题的改进萤火虫优化算法

针对最小化最大完成时间的置换流水线调度问题,提出了一种改进的离散萤火虫优化算法。在传统萤火虫优化算法的基础上,采用基于升序排序的随机键编码方式对萤火虫种群进行离散化处理,使用NEH算法对萤火虫种群进行初始化处理,结合遗传算法的交叉变异思想改进位置更新策略,采用个体变异方式解决孤立个体问题,提高算法的寻优能力。最后通过典型算例对改进算法进行仿真测试,实验结果表明该算法求解置换流水线调度问题时具备很强的寻优能力和鲁棒性,明显优于传统萤火虫优化算法和遗传算法,是解决置换流水线调度问题的一种有效算法。     

基于复合粒子群算法的几何约束求解技术研究

在将几何约束问题的约束方程组转化为优化模型的时候,需要找到一种方法来跳出局部最优解,进而找到全局最优解。为了兼顾算法的快速性和全局性,几何约束求解时,考虑使用复合粒子群算法。这种粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,不仅在所有的进化算法中都包括控制其自身特性的启发式参数,而且这些参数通常是与特定的问题相关,并可由用户自己定义。虽然合适的参数选择需要用户丰富的经验和对研究问题所提供信息的正确判断,更重要的是,这些启发式参数会影响到算法的收敛特性,但是即便是很有经验的用户也可能选择不恰当的参数,从而使问题得不到有效地解决,这就越来越需要对这些参数进行研究。为此可将将粒子群算法中的控制参数的选取作为一个优化问题,以便用常规遗传算法来控制粒子群算法中的启发式参数,即形成了复合粒子群优化算法,通过把复合粒子群算法成功地应用到几何约束求解技术的实验表明,该方法可以在很短的时间内找到最优解。     

基于免疫粒子群算法的广义Nash均衡问题求解

针对广义Nash均衡求解问题, 提出了一种免疫粒子群算法。首先利用非线性互补问题, 将广义Nash均衡问题转换为非线性方程组问题, 然后把免疫算法中抗体的免疫记忆功能和抗体浓度抑制机制引入基本粒子群算法, 设计了一种免疫粒子群算法。最后通过数值实验表明, 该算法保持了粒子群种群多样性, 增强了粒子群算法的全局寻优能力, 加快了算法的收敛速度, 具有较好的性能。     

配送中心选址问题的BFO-AFSA算法研究

以细菌觅食算法改进的人工鱼群算法为工具,提出了一种新的解决配送中心选址问题的群智能算法。细菌觅食算法改进的人工鱼群算法主要针对基本人工鱼群算法后期容易陷入局部最优的缺点,利用细菌觅食算法局部搜索能力强的特点,将细菌觅食算法中的趋化思想应用到基本人工鱼群算法中。通过算法测试可以看出,改进人工鱼群算法在搜索精度、可靠性、优化速度及稳定性方面相对于基本鱼群算法更有效。通过选址实例仿真可以看出,改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题上相对于基本鱼群算法更具优越性,改进人工鱼群算法能够寻找到更低的成本。     

一种混沌人工鱼群优化算法

人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,存在陷入局部极值和效率低的不足,结合混沌搜索的特点,提出一种混沌人工鱼群优化算法,该算法是用混沌初始化来初始化鱼群,在聚群和追尾行为后进行混沌的遍历性和随机性扰动来使鱼群局部搜索同时摆脱局部极值点。仿真实验结果表明,该算法比基本人工鱼群算法全局能力更强,搜索效率更高。     

求解TSP问题的人工鱼群算法

人工鱼群算法在函数优化问题中取得了较好的应用,但在组合优化问题中的应用相对较少。因此,文中用人工鱼群算法来求解TSP问题,并与标准粒子群算法和基本遗传算法进行了比较分析。通过仿真实验对公认的TSP测试数据中算例Oliver30进行测试并与目前已知最优解进行了对比,结果表明,人工鱼群算法解决TSP问题时可以收敛到已知最优解,并且解的质量要优于标准粒子群算法和基本遗传算法。