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。     

具有双重认知能力的人工蜂群算法及性能分析

针对人工蜂群算法在解决单峰问题时收敛速度过慢而在优化多峰问题时易陷入局部最优值的问题,依据群体动力学原理,引入"自我认知能力"和"社会认知能力"对蜂群觅食时的蜜源搜索策略进行改进,提出了具有双重认知策略的人工蜂群算法。用经典的标准测试函数进行了实验并与其他改进算法进行了比较,结果表明,改进的搜索策略提高了算法的优化能力,优于其他改进的人工蜂群算法。     

具有混沌差分进化搜索的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法的不足,结合差分进化算法中的变异思想,提出一种改进的人工蜂群算法。其基本思想是在标准人工蜂群算法中观察蜂更新蜜源的阶段,使用差分进化算子对蜜源进行更新,在差分变异算子中引入混沌序列,以提高观察蜂在此阶段的局部搜索能力,最终获得最优蜜源。仿真结果表明,引入混沌差分进化搜索的蜂群算法无论在解的求解精度上还是算法的收敛速度上均优于标准人工蜂群算法,适合于复杂函数的全局优化问题。     

基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入早熟收敛等不足,引入文化算法双层进化结构和多种群并行进化思想,提出基于双层进化的多种群并行人工蜂群算法(PMABC)。将采蜜蜂群划分为具有不同搜索策略的子种群并行进化,平衡全局开发能力与局部搜索能力,避免算法过早陷入局部最优。采用双层进化结构,采蜜蜂群作为种群空间寻找可行解,追随蜂群作为信仰空间,记忆采蜜蜂群搜索的优质蜜源并继续搜索。将其搜索结果用于指导蜂群寻优,可加速算法收敛,提高收敛精度。通过6个经典的适应度测试函数仿真验证了该算法能够有效避免陷入局部最优,具有较快收敛速度和较高收敛精度。     

基于细菌趋药性和当前最优解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收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8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。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法

为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法.针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic混沌映射进行均匀化优化,并运用熵谱分析以及NIST随机性测试的方法验证其随机程度,使得由其生成的初始蜜源可以随机且均匀地分布在整个解空间,为算法的全局寻优奠定基础;其次,依据由近及远的搜索策略,改进邻域搜索方式,利用均匀化时间序列查找蜜源最优位置,提高算法的遍历速度和收敛精度;最后,所提算法对9个标准测试函数进行了实验仿真,并与其他改进人工蜂群算法和优化算法从收敛曲线和寻优结果上进行了综合比较,进而将6种算法合理引入到物流配送问题中以寻找最短路径.实验结果表明,所提优化算法不仅加强了初始蜜源的均匀性,而且优化效果更为显著,能跳出局部最优且能准确快速地找到全局最优解.     

自扰动人工蜂群算法

人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法是一种模仿蜂群寻找蜜源的新型算法,因具有参数简单、灵活性强等优点而被广泛用于解决工程问题。但该算法在早熟、收敛速度慢和个体越界等缺点。为此,提出一种自扰动人工蜂群算法(Novel Artificial Bee Algorithm with Adaptive Disturbance,IGABC)。该算法采用轴对称策略处理蜂群中的越界个体,提高了算法的搜索效率。通过改进全局搜索方程的结构,同时加入带阈值的线性递增策略,提出一种全新的自适应搜索方程。自适应搜索方程提高了算法的收敛精度并加快了速度。为了获得更好的全局最优解,提出一种自扰动方法对全局最优解进行扰动。选取18个基准测试函数以及近4年提出的6个改进ABC算法进行对比实验,结果表明,该算法在收敛速度和精度上均有较大的优势,尤其在处理Rosenbrock等很难寻优的复杂函数时,收敛精度提高了16个数量级。     

改进蜂群算法的图像阈值分割方法

为快速高效地进行图像分割,针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法分割二维OTSU图像的新方法。通过对蜜源更新过程中向当前最优蜜源方向进行引导,可以加快算法的收敛速度;为避免算法陷入局部最优并加快收敛速度,在局部搜索过程中逐步缩减了搜索范围并加入了放弃机制;针对较大梯度值无意义的问题,限定了蜜源范围,以提高算法的效率。最后结合具有不同直方图分布的图像进行了实验,结果表明了算法稳健、高效、快速的特性。     

基于动态评价选择策略的改进人工蜂群算法

针对标准人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极值的问题,对标准ABC算法的轮盘赌选择机制进行了修改,提出了一种基于动态评价选择策略的改进人工蜂群(DSABC)算法。首先,根据到当前为止一定迭代次数内蜜源位置的连续更新或停滞次数,对每个蜜源位置进行动态评价;然后,利用所得的评价函数值为蜜源招募跟随蜂。在6个经典测试函数上的实验结果表明:与标准ABC算法相比,动态评价选择策略改进了标准ABC算法的选择机制,使得DSABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于两种不同维数的Rosenbrock函数,所得最优值的绝对误差分别由0.0017和0.0013减小到0.000049和0.000057;而且,DSABC算法克服了进化后期因群体位置多样性丢失较快而产生的早熟收敛现象,提高了整个种群的收敛精度及解的稳定性,从而为函数优化问题提供了一种高效可靠的求解方法。     

基于最优高斯随机游走和个体筛选策略的差分进化算法

针对差分进化算法开发能力较差的问题, 提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法. 首先, 利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力; 然后, 采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力; 最后, 通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优. 12 个标准测试函 数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明, 所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、SaDE、JADE、BSA、CoBiDE、GSA和ABC等算法, 在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.

     

一种改进的全局粒子群优化算法

为了改善粒子群优化算法的优化性能, 提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO) 算法. 该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略, 使算法减少陷入局部极值的可能性, 同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作, 加快算法收敛. 与其他智能算法相比较, 测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO 算法的有效性.

     

具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法

针对差分进化算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法.利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力,对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点.此外,为了提高算法的全局收敛速度,采用一种基于反学习的初始化方法.通过对12个标准测试函数进行仿真实验并与其他算法相比较,表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.     

一种自适应全局和声搜索算法

针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO 算法和GA算法进行性能测试, 测试结果表明AGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.

     

一个用于一阶逻辑自动定理证明的新算法

本文提出一个用于一阶逻辑(FOPC)自动定理证明的并行算法,它基于分治的思想,把原问题子句集S划分成两个独立的子句集S1和S2,并通过并行地证明S_1和S_2的不可满足性。本文首先讨论了子句集的划分问题,引入了导出子句集及划分因子的概念;然后,在此基础上,提出了FOPC定理证明的并行算法;最后,给出了算法的有效性和完备性证明。文中还讨论了子句集的化简及算法性能评价等问题。     

一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法

帝国竞争算法是一种已在连续优化问题上取得较好效果的新型社会政治算法. 为了使该算法更好地应用于离散型组合优化问题, 提出一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法. 在传统算法的基础上, 改变初始帝国的生成方式; 同化过程采取替换重建方式, 以提升求解质量; 革命过程中引入自适应变异算子, 以增强搜索能力; 殖民竞争过程中调整了殖民地分配方式; 算法加入帝国增强过程, 以加快寻化速度. 实验结果表明, 新型帝国竞争算法求解质量高、收敛速度快.

     

Pathological lung segmentation based on random forest combined with deep model and multi-scale superpixels

Accurate segmentation of lungs in pathological thoracic computed tomography (CT) scans plays an important role in pulmonary disease diagnosis. However, it is still a challenging task due to the variability of pathological lung appearances and shapes. In this paper, we proposed a novel segmentation algorithm based on random forest (RF), deep convolutional network, and multi-scale superpixels for segmenting pathological lungs from thoracic CT images accurately. A pathological thoracic CT image is first segmented based on multi-scale superpixels, and deep features, texture, and intensity features extracted from superpixels are taken as inputs of a group of RF classifiers. With the fusion of classification results of RFs by a fractional-order gray correlation approach, we capture an initial segmentation of pathological lungs. We finally utilize a divide-and-conquer strategy to deal with segmentation refinement combining contour correction of left lungs and region repairing of right lungs. Our algorithm is tested on a group of thoracic CT images affected with interstitial lung diseases. Experiments show that our algorithm can achieve a high segmentation accuracy with an average DSC of 96.45% and PPV of 95.07%. Compared with several existing lung segmentation methods, our algorithm exhibits a robust performance on pathological lung segmentation. Our algorithm can be employed reliably for lung field segmentation of pathologic thoracic CT images with a high accuracy, which is helpful to assist radiologists to detect the presence of pulmonary diseases and quantify its shape and size in regular clinical practices.

     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

     

基于小波精英解学习和多角度搜索的新型阴阳平衡优化算法

针对基本阴阳平衡优化算法计算精度低和优化速度慢等问题,提出一种新型阴阳平衡优化算法.首先,设计小波精英解学习策略,充分利用精英解的进化信息产生高质量的解,用于算法的全局勘探和局部开发;然后,将搜索角度引入解更新方程中,以实现对算法搜索空间的全方位搜索,并对所提出算法的收敛性进行理论分析;最后,采用连续优化测试函数和瓶颈旅行商问题进行数值实验,并将所提出算法与多种智能优化方法进行比较.实验结果表明,所提出算法具有更好的优化性能.     

Cooperative search stategies of multi-UAVs for random targets

针对目标在空间上随机均匀分布,在时间上动态随机产生的搜索环境,提出一种基于质心 V 图划分(CVP)的无人机搜索决策方法对多架无人机进行搜索空间分配.首先建立了 CVP 数学模型,在此基础上提出了基于 CVP 的目标分配算法,并证明了算法的收敛性;最后进行了仿真实验,仿真结果表明所提出的 CVP 策略能有效进行随机目标搜索,且算法具有良好的自适应能力.