混合变异克隆选择多目标优化算法

研究多目标优化问题,针对提高算法的快速性,提出一种混合变异克隆选择多目标优化算法.进化在三个抗体群中进行,不同的抗体群采用不同的变异算子,并通过外部记忆抗体群的更新,来保留进化的最优抗体,避免算法进化后期出现退化现象.算法采用的三种变异算子:高频大尺度高斯变异算子带有振荡性质,能够对Pareto最优解区域进行勘探,单基因小尺度衰减的高斯变异算子能够使优化结果逼近Pareto最优解,均匀变异算子使算法具有局部逃逸能力,能够保证解的多样性.将算法和经典的NSGA -Ⅱ、ε- MOEA算法以及单一变异的多目标克隆选择算法(MCSA)进行性能比较,结果证明新算法具有较好的快速搜索性能和鲁棒性.     

基于改进多目标差分进化算法的诺西肽发酵过程优化

诺西肽发酵存在着产量较低和生产效率不高的问题, 多目标优化是解决此类问题的有效途径. 将差分进化算法引入多目标优化, 构建了改进的多目标差分进化算法((IDEMO). 根据Pareto优劣等级和拥挤距离对种群进行选择操作, 并引入自适应变异算子和棍沌迁移算子以改善算法性能. 在诺西肽分批发酵动力学模型的基础上建立了多目标优化的模型, 并利用IDEMO对此优化问题进行了求解, 优化结果表明了算法的有效性.     

进化信息引导的烟花差分混合多目标算法

烟花算法是一种有效启发式群智能算法,但基本的烟花算法只能解决单目标问题,个体间缺乏信息交流,进化过程中有用信息没有得到充分利用。为提高烟花算法的综合性能,并使其能够应用在多目标优化问题(multi-objective optimization problems,MOPs)上,提出一种基于粒子进化信息引导的自适应多目标烟花差分混合进化算法(multi-objective hybrid optimization algorithm of fireworks and differential guided by evolutioninformation,MOHFWDE)。利用Pareto前沿个体的进化信息引导种群进化,加快算法收敛速度;在烟花算法中引入差分算法的变异算子、交叉算子替换原有高斯变异算子,增强个体间的信息交流。与其他算法进行对比仿真实验,结果表明MOHFWDE具有良好的收敛性、分布性和逼近性。     

基于多策略排序变异的多目标差分进化算法

针对多目标差分进化算法求解多目标优化问题时收敛慢和均匀性欠佳等不足,提出了一种基于多策略排序变异的多目标差分进化算法。该算法利用基于排序变异算子快速接近真实的Pareto最优解,同时引入多策略差分进化算子以保持算法的多样性和分布性。通过自适应策略,动态调整控制参数以提高算法的鲁棒性。从理论证明的角度分析了所提算法的收敛性。仿真实验结果表明,本文所提算法相对于近期相关文献中的改进算法具有更好的收敛性与多样性,从而表明了所提算法的有效性。     

求解多目标作业车间调度问题的混合变异杂草优化算法

针对多目标作业车间调度问题,提出一种混合变异杂草优化算法。该算法采用基于各子目标熵值权重的欧氏贴近度作为适应度值计算方法,引导种群向Pareto前端进化。在进化过程中,运用快速非支配排序策略构建Pareto档案,并利用进化种群中最优个体实时更新Pareto最优解集,提升算法的优化性能;同时通过引入变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。最后,基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。     

基于网格的E-占优新型NSGA-II算法

为了提高基于E-占优的NSGA-Ⅱ算法的优化效果,针对其在保持种群的多样性和分布性上的不够完善以及变异算子性能比较弱的问题,提出基于网格的E-占优新型NSGA-Ⅱ算法,根据算法所存在的问题采用网格来保持进化种群的多样性、分布性和采用非均匀变异来改善变异算子的性能。新算法与NSGA-Ⅱ和基于E-占优的NSGA-Ⅱ进行比较,结果表明新算法性能得到了提高,在处理多目标问题时多样性和分布性上均有了明显的改善。     

基于动态拥挤距离的自适应变异演化算法

多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域。根据个体的非支配排序级数设计了一种自适应变异步长的柯西变异算子,对变异越界处理进行了改进;并定义和使用动态拥挤距离来保持群体中个体的均匀分布。最后通过对测试函数的实验,验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进拥挤距离的多目标进化算法

针对多目标进化算法的拥挤距离截断算子的分布度保持不足以及在二进制编码情况下较难收敛的缺点,提出一种改进的多目标进化算法,使用改进的拥挤距离截断算子和自适应变异算子,与经典的多目标进化算法进行对比,实验表明,该算法得到的Pareto解集具有良好的收敛性和分布性。     

一种基于正态分布交叉的ε-MOEA

实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,简称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,简称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的?-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-II.     

一种改进的基于NSGA-II和DE的多目标混合进化算法

为提高非支配排序遗传算法（NSGA-II）的搜索精度和多样性,本文借鉴差分进化中加强局部搜索的策略,提出了一种改进的NSGA-II算法（LDMNSGA-II）。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化,保证种群的初始分布能够均匀,采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-II的交叉算子,加强局部搜索能力和提高搜索精度,同时保留NSGA-II中的变异算子,保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法LDMNSGA-II在解决多目标优化问题中表现出良好的综合性能。     

基于局部协同与竞争变异的动态多种群粒子群算法

针对粒子群算法在处理复杂优化问题时,出现多样性较差、收敛精度低等问题,提出了基于局部协同与竞争变异的动态多种群粒子群算法(Dynamic Multi-population Particle Swarm Optimization Based on Local Cooperative and Competitive M utation,LC-DM PPSO).LC-DM PPSO算法设计了一种局部协同的方法,该方法划分种群成多个子种群,划分后的子种群再通过非支配排序、差分变异的方法选择出一对领导粒子.同时,对粒子的更新方法进行改进,让各个目标优化更加均衡,增强LC-DM PPSO算法的局部搜索能力,提高收敛精度.在LC-DM PPSO算法中,为了防止出现"早熟"收敛的情况,引入竞争变异来增加种群多样性.最后,通过选择一系列标准测试函数将LC-DM PPSO算法与3种进化算法进行比较,验证所提算法的有效性.实验结果显示,所提算法的多样性和收敛性比其他3种进化算法更好,优化效果更佳.     

Optimization techniques for improving power quality data mining using wavelet packet based support vector machine

This paper aims at automatic classification of power quality events using Wavelet Packet Transform (WPT) and Support Vector Machines (SVM). The features of the disturbance signals are extracted using WPT and given to the SVM for effective classification. Recent literature dealing with power quality establishes that support vector machine methods generally outperform traditional statistical and neural methods in classification problems involving power disturbance signals. However, the two vital issues namely the determination of the most appropriate feature subset and the model selection, if suitably addressed, could pave way for further improvement of their performances in terms of classification accuracy and computation time. This paper addresses these issues through a classification system using two optimization techniques, the genetic algorithms and simulated annealing. This system detects the best discriminative features and estimates the best SVM kernel parameters in a fully automatic way. Effectiveness of the proposed detection method is shown in comparison with the conventional parameter optimization methods discussed in literature like grid search method, neural classifiers like Probabilistic Neural Network (PNN), fuzzy k-nearest neighbor classifier (FkNN) and hence proved that the proposed method is reliable as it produces consistently better results.     

改进正余弦算法优化特征选择及数据分类

针对传统正余弦算法（SCA）处理复杂优化问题时存在易得局部最优和收敛慢的不足,提出一种基于惯性权重与柯西混沌变异的改进正余弦算法IWCCSCA。首先设计了基于指数函数的曲线自适应振幅调整因子更新方法,用于均衡个体的全局搜索与局部开发能力;接着设计了自适应递减惯性权重更新机制,以改进个体位置更新方式,加快算法收敛;还设计了基于精英柯西混沌变异的个体扰动机制,以提升种群多样性,避免局部最优。利用8种基准函数寻优测试验证了IWCCSCA能够有效提升收敛速度和寻优精度。此外,将IWCCSCA应用于数据原始特征集中的特征子集选取问题,提出了基于IWCCSCA的特征选择算法IWCCSCA-FS。通过将正余弦函数的连续优化转换为特征选择的二进制优化,实现了个体位置与特征子集间的映射关系,以同步考虑特征选择量与分类准确率的适应度函数来评估候选解质量。UCI基准数据集的测试结果表明,IWCCSCA-FS算法可以有效选择最优特征子集,降低特征维度,提高数据分类准确率。     

一种改进的多目标约束优化差分进化算法

提出一种新的多目标优化差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题.基于Pareto支配关系,将种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对Non-Pareto子集和Pareto子集分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1变异策略.数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果.     

混合正交遗传算法及其在函数优化上的应用

在分析和研究正交遗传算法的基础之上,依据混合优化策略及混合遗传算法的构造原则,通过对自适应正交局部搜索算子的改进提出了一种新的变异算子。该算子具备自适应全局搜索和局部搜索的能力,能够保证算法的变异概率取值为1.0时,算法的搜索效率最高;结合正交交叉算子之后,又能保证算法的交叉概率也取值为1.0时,算法的搜索效率最高;由此解决了交叉概率和变异概率参数的匹配问题。而使用的截断选择和负相关配对、最优交叉策略、精英选择和重复个体剔除策略等组合算子,一方面能够保证算法的收敛速度;另一方面也能有效地保持种群的多样性,这样在保证算法快速收敛的同时避免出现早熟现象;由此解决了＂全局最优＂和＂快速收敛＂的矛盾。因此,提出的改进型新算法在处理一些常用的测试函数上具有较高的效率。     

基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标, 其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大. 针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题, 基于直接数据驱动控制思想, 提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法. 首先, 基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization, CFDL)无模型自适应控制(Model free adaptive control, MFAC)技术确定铁水质量的多变量数据驱动控制器结构; 然后, 针对CFDL-MFAC众多可调参数对控制器性能影响大, 同时对众多参数整体优化非常耗时且效果不理想的问题, 基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)技术, 提出基于大规模变异与精英局部搜索遗传优化的CFDL-MFAC控制器参数整定方法; 最后, 将参数整定后的CFDL-MFAC控制器应用到高炉炼铁过程多元铁水质量控制, 并与基于递推子空间辨识的数据驱动预测控制进行比较研究, 验证所提控制方法的有效性和先进性.     

防御缓冲区溢出攻击的数据随机化方法

代码注入式攻击方法已经成为针对内存攻击的典型代表,缓冲区溢出攻击是其中最常用的一种代码注入攻击方法。它依靠修改程序的控制流指向,使程序转向预先注入的恶意代码区,以取得系统权限。提出了一种基于数据保护的随机化方法,即通过保护程序内的指针和数组来有效地防御缓冲区溢出攻击的方法。     

基于新变异算子的改进粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法。本文在介绍PSO算法基本原理和流程的基础上,分析了该算法在处理一些复杂问题时容易出现的早熟收敛、收敛效率低和精度不高等问题,提出了一种基于新变异算子的改进粒子群优化算法(NMPSO)。NMPSO算法将产生的变异粒子与当前粒子进行优劣比较,选择较优的粒子,增强了种群的多样性,有效地避免算法收敛早熟。用5个常用基准测试函数对两种算法进行对比实验,结果表明:新提出的NMPSO算法增强了全局搜索能力,提高了收敛速度和收敛精度。     

A two-phase optimization procedure for integer programming problems

This paper presents a simple two-phase method for optimizing integer programming problems with a linear or nonlinear objective function subject to multiple linear or nonlinear constraints. The primary phase is based on a variation of the method of steepest descent in the feasible region, and a hem-stitching approach when a constraint is violated. The secondary phase zeros on the optimum solution by exploring the neighborhood of the suboptimum found in the first phase of the optimization process. The effectiveness of this method is illustrated through the optimization of several examples. The results from the proposed optimization approach are compared to those from methods developed specially for dealing with integer problems. The proposed method is simple, easy to implement yet very effective in dealing with a wide class of integer problems such as spare allocation, reliability optimization, and transportation problems.     

一种求解约束优化问题的遗传算法

提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异和对不可行解的非均匀变异,并通过维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果说明该算法的有效性。