基于正交试验设计的克隆选择函数优化

将正交试验设计引入到克隆选择操作中,设计出基于正交试验的克隆选择操作(clonal selection operation based on orthogonal experiment design,简称CSO-OED),并将其加入到典型的克隆选择算法中,设计出并联式的 CSO+CSO-OED(I)算法和串联式的CSO+CSO-OED(II)算法.将新设计的算法用于9 个经典的测试函数和6 个复杂 的测试函数进行对比测试,实验结果表明,CSO-OED 能够有效地保持种群的多样性,避免算法不成熟收 敛.CSO+CSO-OED(I)和CSO+CSO-OED(II)将全局搜索和局部搜索分开进行优化,对比实验表明,这种搜索策略不 但能够保证算法的收敛性,还能有效地提高搜索解的精度,增强算法的鲁棒性.     

基于定向变异策略的改进克隆选择算法

本文针对克隆选择算法(CSA)存在的问题, 如搜索速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优, 提出一种基于定向变异的改进克隆选择算法(DMSCSA). 该算法引入Halton序列来生成均匀分布的初始化种群, 实现对解空间更高效的搜索; 采用黄金正弦变异策略在迭代过程中对优秀抗体定向变异, 提升算法收敛速度; 引入柯西变异策略, 能够在保证种群多样性的前提下提高算法跳出局部最优的能力. 使用CEC2019测试函数集中的8个不同的测试函数并与其他同类型算法进行对比实验, 通过实验结果可知, DMSCSA算法在寻优精度、收敛速度等方面均有提升.     

改进的CSO算法应用于连续优化问题

针对连续优化问题,提出了一种改进的CSO算法。该算法思想借鉴了物学领域的"瀑布效应"原理,通过Fg(foodglo-bal)投射食物,吸引具有简单智慧和行为规则的蟑螂在解空内爬行,完成搜索。实验结果表明,改进的CSO算法寻优率高、收敛速度快,尤其是搜索到了LevyNo.5测试函数的"新解"。     

双精英协同进化遗传算法

针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elite coevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化操作的核心,两个精英个体分别按照不同的评价函数来选择个体,组成各自的进化子种群.两个子种群分别采用不同的进化策略,以平衡算法的勘探和搜索能力.理论分析证明,该算法具有全局收敛性.通过对测试函数的实验,其结果表明,该算法能搜索到几乎所有测试函数的最优解,同时能够有效地保持种群的多样性.与已有算法相比,该算法在收敛速度和搜索全局最优解上都有了较大的改进和提高.     

基于差异进化的克隆选择算法

针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题,将差异进化引入克隆变异操作中,提出了一个新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的克隆选择算法(DECSA),算法将差异进化和克隆超变异相结合,促进了抗体与抗体之间的信息融合,使得子代抗体继承父代抗体的信息的同时,携带着不同父代个体信息,丰富了抗体种群的多样性,实现了在同一父代抗体周围的多个方向同时进行全局和局部搜索。对13个标准测试函数的测试结果及与已有的算法的比较表明,该算法表现出较好的局部搜索和全局搜索能力。     

基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法

针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能.经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能.     

基于改进的人工免疫算法的函数优化

为了提高算法的运行速度和收敛速度,确保算法收敛到全局最优,以及提高群体的多样性和整体品质,提出了基于百分比表示的抗体相似度、期望繁殖率以及克隆选择概率的定义方法和计算公式,并结合精英策略(elitism strategy)提出了一种改进的人工免疫算法,(Artificial Immune Algorithm with Elitism,AIAE).用AIAE对测试函数F15进行仿真实验,结果表明所提算法能以较快的速度搜索到函数的全局最优解,并且解的波动性很小、解的质量很高.因此可将该算法用来优化由本项目设计组设计的智能人工腿中的控制器.     

基于频繁覆盖策略的随机漂移粒子群优化算法

为了进一步提升随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法的全局搜索能力、收敛速度以及在高维问题上的优化能力,提出一种基于频繁覆盖策略的RDPSO(FC-RDPSO)算法,并采用概率统计方法和蒙特卡罗方法分析频繁覆盖策略的可行性.在CEC''2013RPO的测试函数上将FC-RDPSO算法与多种优化算法进行对比,实验结果表明所提算法在收敛速度和全局搜索能力上表现出了突出的性能;在一组被广泛使用的大规模全局优化测试函数上的实验结果表明,FC-RDPSO算法在高维问题上同样表现出了较强的优化能力.     

基于差分演化和克隆选择机制的优化算法

为了解决函数优化过程中的"早熟收敛"和"搜索迟钝"问题,将差分演化算法与克隆选择算法进行了结合,提出了一种新的差分演化克隆选择算法。该算法将克隆选择操作引入到差分演化算法中,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果。实验结果表明该算法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等优点。     

基于动态搜索的自适应猫群算法

针对猫群算法(cat swarm optimization,CSO)中极易陷入局部极值和收敛的速度偏慢等问题,提出一种基于动态搜索的自适应猫群算法(adaptive cat swarm algorithm based on dynamic search,ADSCSO).根据Logistic函数特点对分组率和惯性权重实行有范围的动态变化,提高算法收敛的速度;利用适应值的信息让变异率自适应变化,增加算法跳出局部解的几率.使用5个标准测试函数对CSO、仅加入动态搜索的猫群算法(cat swarm algorithm based on dynamic search,DSCSO)和ADSCSO进行比较测试,仿真数据表明,ADSCSO算法在收敛速度以及求解精度方面都具有一定程度的效果.     

抗独特型克隆选择算法

基于免疫学中的抗体克隆选择学说,通过引入抗独特型结构,提出了一种用于求解复杂多峰函数优化问题人工免疫系统算法——抗独特型克隆选择算法.该算法通过克隆增殖操作、抗独特型变异操作、抗独特型重组操作和克隆选择操作这4 个操作算子来实现抗体种群的进化,能够同时在同一抗体周围的多个方向进行全局搜索和局部搜索,具有较强的搜索能力.理论分析表明,抗独特型克隆选择算法具有全局收敛性.抗独特型结构的引入充分利用了优势抗体的结构信息,加快了抗体种群的收敛速度,从而以更快的速度获得全局最优解,同时降低了算法陷入局部极值点的几率.实验部分采用4 组不同类型的函数对算法性能进行测试.理论分析及实验结果表明,与克隆选择算法等已有算法相比,该算法性能好,求解精度高,鲁棒性强.     

一种改进型克隆选择算法及其几乎处处强收敛性研究

基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出一种改进型克隆选择算法(ICSA).该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.以随机过程理论为数学工具,分析了ICSA所形成抗体种群的平均适应度函数的鞅性质,并由此得出算法几乎处处强收敛性的结论.进而证明了,当状态空间有限时,该算法能在有限步内以概率1收敛到全局最优.仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性.     

Immune clonal selection algorithm for capacitated arc routing problem

In existing metaheuristics for solving the capacitated arc routing problem, traversal local search operators are often used to explore neighbors of the current solutions. This mechanism is beneficial for finding high-quality solutions; however, it entails a large number of function evaluations, causing high computational complexity. Hence, there is a need to further enhance the efficiency of such algorithms. This paper proposes a high-efficiency immune clonal selection algorithm for capacitated arc routing instances within a limited number of function evaluations. First, an improved constructive heuristic is used to initialize the antibody population. The initial antibodies generated by this heuristic help accelerate the algorithm’s convergence. Second, we show how an immune clonal selection algorithm can select in favor of these high-quality antibodies. By adopting a variety of different strategies for different clones of the same antibody, it not only promotes cooperation and information exchanging among antibodies, but also increases diversity and speeds up convergence. Third, two different antibody repair operations are proposed for repairing various kinds of infeasible solutions. These operations cause infeasible solutions to move towards global optima. Experimental studies demonstrate improved performance over state-of-art algorithms, especially on medium-scale instances.     

一种采用克隆选择的免疫差分进化算法

为了解决基本差分进化算法易出现早熟收敛的问题, 提出了一种融合人工免疫系统和差分进化的混合算法。该算法在差分进化过程中引入了克隆选择操作和受体编辑机制, 以增强算法的局部搜索能力和种群多样性。通过对五个标准函数的仿真实验表明, 该算法不仅可有效避免早熟收敛, 而且全局优化能力和收敛速度有显著提高。     

Improved cat swarm optimization algorithm for solving global optimization problems and its application to clustering

This paper presents a cat swarm optimization (CSO) algorithm for solving global optimization problems. In CSO algorithm, some modifications are incorporated to improve its performance and balance between global and local search. In tracing mode of the CSO algorithm, a new search equation is proposed to guide the search toward a global optimal solution. A local search method is incorporated to improve the quality of solution and overcome the local optima problem. The proposed algorithm is named as Improved CSO (ICSO) and the performance of the ICSO algorithm is tested on twelve benchmark test functions. These test functions are widely used to evaluate the performance of new optimization algorithms. The experimental results confirm that the proposed algorithm gives better results than the other algorithms. In addition, the proposed ICSO algorithm is also applied for solving the clustering problems. The performance of the ICSO algorithm is evaluated on five datasets taken from the UCI repository. The simulation results show that ICSO-based clustering algorithm gives better performance than other existing clustering algorithms.     

基于遗传LBG的图像矢量量化改进算法

矢量量化在图像压缩中有着举足轻重的地位。码书的设计是算法的关键,经典的LBG聚类算法由于对初始码书的选择非常敏感会导致不同的量化效果。把遗传算法和LBG算法相结合,充分利用LBG算法的局部搜索能力和遗传算法的全局寻优能力,能够在大大改善码本质量的同时加快算法的收敛速度。     

一种用于函数优化的免疫算法

遗传算法是目前最为广泛使用的可以用于函数优化的寻优方法之一。针对其容易陷入局部极值点等弱点，该文基于生物免疫系统中的学习机理及与其相关的免疫学理论中的克隆选择学说，提出了一种新的用于函数优化的免疫算法。新算法包括选择、克隆扩展、超变异和免疫记忆操作，定义了体现算法学习机制的学习参数和用于保存最优解的免疫记忆集合。提出了根据算法亲合度自适应调节学习参数的方法，以提高算法的全局寻优能力。用不同类型的测试函数进行仿真实验，结果表明该算法是有效的。     

克隆选择算法的优化和品质因数

针对传统的克隆选择算法可能存在的早熟收敛现象和缺少交叉操作问题,提出一种高效的克隆退火优化算法.该算法结合了模拟退火算法与免疫系统的克隆选择机制,并保持全局搜索和局部搜索的平衡,可以有效提高算法的搜索效率,从而加快算法的收敛速度.同时,提出一种品质因数模型来分析该算法的动态性能,并运用Markov链理论对其收敛性进行分析.最后,将该算法应用到关联规则数据挖掘中,取得了较为理想的实验结果.