文化基因算法(Memetic Algorithm)研究进展

文化基因算法(memetic algorithm)是Pablo Moscato提出的建立在模拟文化进化基础上的优化算法,它实质上是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体.文化基因算法的概念被提出后,已被越来越多的研究人员接受和采纳.本文主要介绍了文化基因算法的起源、实现过程,以及在各类优化问题中的应用情况.     

基于数据解析的连退生产过程多因子操作优化

针对连退生产过程中带钢质量波动大和生产能耗过大的问题,基于数据解析方法构建带钢质量的预测模型,进而建立连退生产过程多因子操作优化模型.该模型的任务是求得一个最优工艺参数设定方案,使得模型中所包含的两个相互影响但并不冲突的目标能够实现同时最优化.针对该问题,提出一种改进的自适应多因子进化算法(AdaMFEA),将不同优化目标作为不同类别因子,通过父代解在不同因子上的性能评价指标决定子代解的搜索方向.为了改进算法的鲁棒性和搜索效率,算法使用多种交叉算子,并基于各算子的搜索性能分析提出多种交叉算子的自适应选择机制;同时提出基于回溯直线搜索和拟牛顿法的个体学习策略,对个体进行局部搜索.基于Benchmark问题的实验结果表明,AdaMFEA能够有效提升传统多因子进化算法(MFEA)的求解效率;基于实际工业问题的实验结果表明,AdaMFEA可有效求解连退生产过程多因子操作优化问题,实现多个非冲突目标在一个种群的进化过程中同时达到最优.     

生产调度优化问题文化进化算法研究

许多生产调度优化问题属于NP-hard问题,其求解通常采用智能启发式算法。基于文化算法及文化进化思想设计的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到置换Flow shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试,结果表明此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其全局搜索性能优于一种改进的GA算法。     

类搜索算法

提出利用类结构驱动的群体进化计算方法——类搜索算法(CSA).CSA在个体间构造簇类形态的虚拟连接关系,并通过对类组织的结构和类搜索过程进行动态调节来优化模拟进化系统的计算状态,提高群体的搜索效率.介绍了CSA的基本模型,并基于CSA融合进化算子与差分计算机制设计出数值优化算法CSA/DE.对多个典型高纬函数和复杂混合函数的仿真实验结果说明,CSA/DE是一种对高纬连续问题高效、稳定的搜索优化方法.该工作一方面验证了CSA的可行性和有效性;另一方面则显示:基于类搜索模型可有效融合异构且具有不同计算特性的搜索机制,形成对待求解问题更具针对性且协调性更佳的搜索计算方法.这为高性能优化算法的设计提供了一条新的途径.     

一种改进的微分进化算法

相对于其他优化算法来说,微分进化算法具有控制参数少、易于使用以及鲁棒性强等特点,但在搜索过程中存在着局部搜索能力弱的缺点。针对微分进化算法局部搜索能力弱的缺点,提出了一种基于局部变异的微分进化算法,该算法使个体具有良好快速收敛能力。使用典型优化函数对比较算法进行了测试,算法分析和仿真结果表明,改进以后的算法具有寻优能力...     

一种量子行为进化算法及应用

为了提高进化算法的优化能力,提出一种量子行为进化算法.该算法基于Bloch球面建立搜索机制,首先用量子位描述个体,用泡利矩阵建立旋转轴,用量子位在Bloch球面上的绕轴旋转实现进化搜索;然后用Hadamard门实现个体变异,以避免早熟收敛.这种旋转可使当前量子位沿着Bloch球面上的大圆逼近目标量子位,从而可加速优化进程.以函数极值优化为例,实验结果表明该算法具有较高的优化能力和优化效率.     

多中心联合配送模式下集货需求随机的VRPSDP问题

针对多中心联合配送模式下集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(MDVRPSDDSPJD), 构建了两阶段MDVRPSDDSPJD模型. 预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户分配车辆, 生成预优化方案; 重优化阶段采用失败点重优化策略对服务失败点重新规划路径. 根据问题特征, 设计了自适应变邻域文化基因算法(Adaptive memetic algorithm and variable neighborhood search, AMAVNS), 针对文化基因算法易早熟、局部搜索能力弱等缺陷, 将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到文化基因算法的局部搜索策略中, 增强算法的局部搜索能力; 提出自适应邻域搜索次数策略和自适应劣解接受机制平衡种群进化所需的广度和深度. 通过多组算例验证了提出模型及算法的有效性. 研究成果不仅深化和拓展了VRP (Vehicle routing problem)相关理论研究, 也为物流企业制定车辆调度计划提供一种科学合理的方法.     

基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化计算

个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模种群集合进化策略.建立基于灰支持向量回归机的适应值预测模型,给出4种集合进化个体比较测度,同时提出新的集合进化个体自适应交叉和变异概率.基于上述策略,采用NSGA-II范式设计一种交互式集合进化优化算法.将该算法应用于RGB颜色One-max优化问题,以表明所提出个体适应值预测方法和集合进化策略的有效性.     

自适应分区多代理模型交互式遗传算法

为提高交互式遗传算法的性能.提出一种自适应分区多代理模型交互式遗传算法.该算法基于关键维分割进化初期的搜索空间,同时基于进化进程、逼近精度以及用户评价敏感度,自适应地分割进化中后期的搜索空间.在子空间上,采用多类代理模型学习用户对进化个体评价,并用于评价后续进化的部分或全部个体.将该算法应用于服装进化设计系统,实验结果表明,算法在种群多样性、减轻用户疲劳及用户对优化结果满意度等方面均具有优越性.     

一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用

为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型,从提高全局寻优能力和解的精度出发,提出一种基于改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法.数值仿真验证了该进化算法具有较好的收敛性和求解精度;典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性,以及所提出算法的有效性.     

基于模式学习的文化遗传算法研究

针对遗传算法的缺陷,提出了一种基于模式学习的文化遗传算法,该算法将遗传算法纳入文化算法框架,组成基于GA的主群体空间和信念空间两大空间,主群体空间在进化过程中定期组织最差个体向信念空间提供的种群最优模式学习,从而充分利用了优秀个体所包含的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度。实验结果表明,该算法是一种提高遗传算法性能的有效算法。     

一种求解高维多模态复杂问题的差分文化算法

针对在求解高维多峰值复杂问题时种群容易陷入局部搜索、求解精度低的问题,提出了一种基于自适应差分进化算法和小生境高斯分布估计的文化算法。将差分进化算法用于种群空间的优化,利用动态小生境识别算法在种群空间中识别小生境群体。信度空间利用高斯分布估计算法在小生境内进行局部优化,并将小生境特征存入进化知识库,进化知识库进一步引导种群空间,有效地保证了种群的多样性,避免了局部的重复搜索。最后,通过仿真实验测试表明,算法具有收敛速度快、求解精度高、稳定性高和全局搜索能力强等优势。     

文化算法应用研究

文化算法模拟了人类社会文化的进化过程,在进化的群体空间上建立动态的信仰空间,用来指导数据的搜索。介绍了文化算法的原理和流程,根据问题的特点对文化算法进行了分类,并给出了不同类型问题的求解步骤。根据对文化算法进行的仿真实验结果,得出该算法不仅收敛速度快,而且所得结果更优,表明文化算法是一种全局优化搜索的进化算法,具有广泛的应用前景。     

基于文化算法的混合聚类方法

文化算法是一种新的进化计算方法,文化进化过程除了具有传统的进化计算模型的群体空间外,还增加了一个知识空间和支持这两个空间通信的机制。以文化算法为框架,采用K-均值模型为聚类模型,针对聚类问题设计适用于该问题的知识空间、群体空间、接受函数和影响函数,提出一种混合聚类算法KCAGA。实验证明,该算法对解决聚类问题初始化敏感以及容易陷入局部优化取得很好的效果,适用于聚类问题的解决。     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。     

基于状态空间模型进化算法的全局收敛性分析

基于状态空间模型进化算法(SEA)是一种新颖的实数编码进化算法,在工程优化问题中具有广阔的应用前景。为了完善SEA的理论体系,促进SEA在工程优化问题中的应用研究,利用齐次有限Markov链对SEA的全局收敛性进行分析, 证明了SEA不是全局收敛的。通过限定SEA状态进化矩阵内元素的取值范围,同时引入弹力搜索得到改进型弹力状态空间模型进化算法（MESEA）。分析结果表明,弹力搜索能提高SEA的搜索效率。最后得到了MESEA全局收敛的结论,为算法在工程优化问题中的应用提供了理论依据。     

文化蛙跳算法性能分析研究

基本混合蛙跳算法收敛速度较慢,优化精度较低。为进一步提高混合蛙跳算法的优化速度和精度,将文化算法模型引入到混合蛙跳算法中,提出了一种文化蛙跳算法。利用混合蛙跳算法良好的全局协同搜索能力和文化算法模型中的遗传操作,提高了算法的收敛精度,增强了算法的群体多样性。通过对3个测试函数进行优化实验,并与文中文化蛙跳算法和相关文献中的改进算法进行比较,实验结果表明文中提出的改进文化蛙跳算法具有更好的优化性能。     

作业车间调度问题的文化算法

构造用于作业车间调度问题的文化算法,模拟文化的进化实现对问题的寻优,通过算法中信念空间和种群空间的相互联系和相互促进实现求解。算法采用固定优先表编码方式,其种群空间采用遗传算法作为进化手段,采用较独特的信念提取方式构造算法的信念空间并促使其进化。将该算法应用于作业车间调度问题标准实例,证明其有效性。     

基于个体优化的自适应小生境遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题,提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算法。在自适应小生境的基础上,利用进化过程中相邻个体的信息产生的试探点标记的算法进化方向,缩短邻域搜索的区间,提高算法的局部搜索能力。对复杂多峰问题进行的优化实验结果证明,该算法能快速可靠地收敛到全局最优解,其收敛速度和解精度均优于简单遗传算法和其他小生境算法。