基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

结合JADE和CoDE差分算子的人工蜂群算法

人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱。与此相反,差分进化(DE)具有良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱。鉴于此,提出了ABC和DE结合算法——AMDABC。AMDABC遵循人工蜂群算法的框架,包括雇佣蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段。在雇用蜂阶段引入了两个DE算子(JADE算子、CoDE算子),同时给出两个控制参数,根据控制参数的值自适应地交替执行CoDE算子、JADE算子或ABC搜索方程,以达到全局探索能力和局部利用能力的平衡。在跟随蜂阶段,同样结合JADE差分算子产生候选解,以更好地解决ABC算法局部利用能力弱的问题。在19个标准函数上的实验结果表明,AMDABC算法性能优于典型ABC算法、典型DE算法、典型ABC和DE结合算法。     

求解函数优化问题的改进人工蜂群算法

标准人工蜂群算法由于局部搜索能力差,收敛精度低,容易陷入早熟收敛等缺陷,从而求解最小值函数优化问题的能力受到限制。为了解决标准人工蜂群算法的以上问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将混沌算子引入雇佣蜂和跟随蜂基于当前最优解的局部搜索策略中,并赋予跟随蜂细菌的趋药性,从而
　　提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。在6个测试函数上的仿真结果表明,该算法能有效地避免陷入局部最优,并使收敛精度得到显著提高。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

基于改进蜂群算法的波浪发电最大功率跟踪

在波浪发电装置最大功率点跟踪中,浮子受到水动力的非线性导致传统群智能算法收敛速度不佳,易陷入局部最优。为此提出纵横交叉优化的人工蜂群算法(CABC)控制方案。引入纵横交叉算法(CSO)横向交叉算子的个体间变量全交叉思想,优化引导蜂、采蜜蜂搜索方式,增强CABC算法局部搜索能力。引入CSO纵向交叉算子优化侦查蜂,使侦查蜂能利用已知蜜源信息探索未知可行解域,提升CABC算法全局搜索能力。优化蜜源选择概率和人工蜂群结构,进一步改善CABC算法性能。仿真表明,CABC算法全局寻优能力强,收敛速度快,适用于波浪发电装置最大功率点跟踪。     

增强寻优能力的自适应人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

改进人工蜂群优化的极限学习机

针对极限学习机(ELM)在训练过程中需要大量隐含层节点的问题,提出了差分进化与克隆算法改进人工蜂群优化的极限学习机(DECABC-ELM),在人工蜂群算法的基础上,引入了差分进化算法的差分变异算子和免疫克隆算法的克隆扩增算子,改进了人工蜂群收敛速度慢等缺点,使用改进的人工蜂群算法计算ELM的隐含层节点参数.将算法应用于回归和分类数据集,并与其他算法进行比较,获得了良好的效果.     

具有自适应趋向性和引导因子的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法中存在的收敛速度慢、寻优精度低的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将自适应趋向性加入雇佣蜂的搜索方案中,同时在观察蜂的搜索方案中加入引导因子。通过雇佣蜂对优秀蜜源的动态趋向搜索以及观察蜂在引导因子引领下的协同搜索,显著提高了算法的局部搜索能力。基于八个标准测试函数的仿真结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法在寻优精度和收敛速度方面均有明显提升。     

基于改进人工鱼群算法的图像边缘检测①

提出了一种基于带混沌差分进化变异算子的人工鱼群算法的图像边缘检测方法,该算法通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后利用人工鱼群搜索图像梯度最大值,达到快速、准确检测图像边缘的目的。在差分变异算子中引入调节因子加强搜索能力,并且动态调整人工鱼的视野,使鱼群能快速跳出局部极值。通过仿真实验表明,该算法用于图像边缘检测是可行的和有效的。     

求解高维函数优化问题的混合蜂群算法

为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bcc colony algorithm, HABC) 。 HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。     

一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法*

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。     

Artificial bee colony algorithm solution for optimal reactive power flow

Artificial bee colony (ABC) algorithm is an optimization algorithm based on the intelligent foraging behavior of honeybee swarm. Optimal reactive power flow (ORPF) based on ABC algorithm to minimize active power loss in power systems is studied in this paper. The advantage of ABC algorithm is that it does not require these parameters, because it is very difficult to determine external parameters such as cross over rate and mutation rate as in case of genetic algorithm and differential evolution. The other advantage is that global search ability of the algorithm is implemented by introducing a neighborhood source production mechanism which is similar to mutation process. Because of these features, ABC algorithm attracts much attention in recent years and has been used successfully in many areas. ORPF problem is one of these areas. In this paper, proposed algorithm is tested on both standard IEEE 30-bus test system and IEEE 118-bus test system. To show the effectiveness of proposed algorithms, the obtained results are compared with different approaches as available in the literature.     

基于改进差分进化的K-均值聚类算法

针对K-均值算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法。该算法通过引入基于Laplace分布的变异算子和Logistic变尺度混沌搜索来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服传统K-均值算法的缺点,具有较好的搜索能力,且算法的收敛速度较快,鲁棒性较强。     

基于混沌局部搜索算子的人工蜂群算法

在求解函数优化问题时,为了提升人工蜂群算法局部搜索能力,提出了一种新颖的混沌蜂群算法。新算法设计了一种混沌局部搜索算子,并将其嵌入蜂群算法框架中;该算子不仅能够实现在最优食物源周围局部搜索,还能够随着进化代数增加使搜索范围不断缩小。仿真实验结果表明,与人工蜂群算法相比,新算法在Rosenbrock函数上,求解精度和收敛速度明显占优;此外新算法在多模函数Griewank和Rastrigin上,收敛速度明显占优。     

A modified artificial bee colony algorithm

Artificial bee colony algorithm (ABC) is a relatively new optimization technique which has been shown to be competitive to other population-based algorithms. However, there is still an insufficiency in ABC regarding its solution search equation, which is good at exploration but poor at exploitation. Inspired by differential evolution (DE), we propose an improved solution search equation, which is based on that the bee searches only around the best solution of the previous iteration to improve the exploitation. Then, in order to make full use of and balance the exploration of the solution search equation of ABC and the exploitation of the proposed solution search equation, we introduce a selective probability P and get the new search mechanism. In addition, to enhance the global convergence, when producing the initial population, both chaotic systems and opposition-based learning methods are employed. The new search mechanism together with the proposed initialization makes up the modified ABC (MABC for short), which excludes the probabilistic selection scheme and scout bee phase. Experiments are conducted on a set of 28 benchmark functions. The results demonstrate good performance of MABC in solving complex numerical optimization problems when compared with two ABC-based algorithms.     

A grey artificial bee colony algorithm

Artificial bee colony (ABC) algorithm is a very popular population-based algorithm. Unfortunately, there exists a shortcoming of slow convergence rate, which partly results from random choices of neighbor individuals regarding its solution search equation. A novel scheme for the choice of neighbors is introduced based on grey relational degrees between a current individual and its neighbors to overcome the insufficiency. Then, the chosen neighbor is used to guide the search process. Additionally, inspired by differential evolution, a solution search equation called ABC/rand/2 is employed to balance the previous exploitation and a new perturbation scheme is also employed. What is more, solution search equations using information of the best individual, an opposition-based learning method and a chaotic initialization technique are also integrated into the proposed algorithm called grey artificial bee colony algorithm (GABC for short). Subsequently, the effectiveness and efficiency of GABC are validated on a test suite composed of fifty-seven benchmark functions. Furthermore, it is also compared with a few state-of-the-art algorithms. The related experimental results show the effectiveness and superiority of GABC.     

多目标强度Pareto 混沌差分进化算法

提出一种多目标强度Pareto混沌差分进化算法(SPCDE).首先利用Tent映射进行种群的混沌初始化,采用一种基于均匀排挤机制的截断排挤操作和混沌替换操作进行种群的环境选择操作;然后基于一种变缩放因子的差分变异策略进行变异操作,通过计算支配关系得到变异个体;最后通过支配关系的计算和环境选择操作进行进化选择操作并得到子代个体.以上操作不仅提高了算法的收敛性能,而且保证了Pareto最优解的均匀分布性.数值实验结果表明了该算法的有效性.     

一种基于JADE改进的差分演化算法

差分演化算法有局部搜索能力不足、容易跌入局部最优等缺点,其搜索性能主要依赖于对杂交概率和缩放因子的设置。为了改善上述缺陷,对带归档的自适应差分演化算法JADE进行深入的研究与分析,提出了改进的自适应差分演化算法ZJADE。该算法采用斜帐篷混沌映射函数初始化种群,在每次迭代中为每个个体分别产生满足正态分布、柯西分布的杂交概率和满足正态分布的缩放因子,并且记录成功变异个体的杂交概率和缩放因子,引入统计杂交概率,采用两种策略自适应地更新杂交概率。在13个经典测试函数上将ZJADE算法与多种经典自适应差分演化算法进行对比,实验结果表明,ZJADE算法在解的精度与收敛速度上更优,具有更好的搜索性能。     

解决混合整数非线性规划问题的混沌局部搜索差分进化算法

为提高差分进化算法的局部搜索能力和避开罚函数方法中罚参数选择问题,提出一种混沌局部搜索策略的差分进化算法(CLSDE)用于解决非线性混合整数规划问题.CLSDE中,只对目标函数中的变量进行编码,约束条件函数中的变量随机产生,每代进化完毕后,对最优个体进行混沌局部搜索.6个基本的测试函数实验结果证明CLSDE比MIHDE具有较好的寻优能力.