强化狼群等级制度的灰狼优化算法

针对灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves, GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明：与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。     

一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法*

针对标准灰狼优化算法在求解复杂工程优化问题时存在求解精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出一种新型灰狼优化算法用于求解无约束连续函数优化问题。该算法首先利用反向学习策略产生初始种群个体,为算法全局搜索奠定基础;受粒子群优化算法的启发,提出一种非线性递减收敛因子更新公式,其动态调整以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;为避免算法陷入局部最优,对当前最优灰狼个体进行变异操作。对10个测试函数进行仿真实验,结果表明,与标准灰狼优化算法相比,改进灰狼优化算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。     

基于Cubic映射的灰狼优化算法及应用

针对标准的灰狼优化算法GWO对于复杂优化问题的求解易陷入局部最优的缺点,从混沌初始化和非线性控制策略2个角度,提出一种基于Cubic映射和反向学习的灰狼优化算法COGWO。首先,利用Cubic映射和反向学习策略对种群进行初始化,并通过非线性参数控制策略来调节寻优过程中的参数;然后,对6种基准测试函数进行寻优实验,实验结果表明,COGWO算法具有更好的收敛精度、收敛速度和稳定性;最后,将COGWO算法应用到了实际的工程优化问题中。     

改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法

在分析灰狼优化算法不足的基础上,提出一种改进的灰狼优化算法（CGWO）,该算法采用基于余弦规律变化的收敛因子,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,同时引入基于步长欧氏距离的比例权重更新灰狼位置,从而加快算法的收敛速度。对8个经典测试函数进行仿真实验,结果表明CGWO算法的求解精度更高,稳定性更好。最后以预测谷氨酸菌体生长浓度为例,利用CGWO算法估计Richards模型的参数,以均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,与PSO算法、GA算法和VS-FOA算法的结果进行比较,CGWO算法可以有效地估计Richards模型中的参数。     

个体扰动的混沌对立学习与差分进化灰狼算法

针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO。引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰狼的局部开发与邻近区域的搜索能力;引入个体扰动机制增加种群多样性,改进灰狼的全局搜索能力。8个单峰和多峰基准函数优化求解的测试结果表明,CODEGWO算法可以有效提升寻优精度和收敛速度。     

基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置,为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础;同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度;最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比,该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。     

改进灰狼算法及其应用

为提高灰狼算法的探索与开发能力,提出一种改进的多策略灰狼算法。在标准灰狼算法基础上加入对立搜索策略,提高算法收敛速度;引入正弦余弦搜索策略,提高算法的寻优精度;引进自适应局部搜索策略,避免算法陷入局部最优解,提升算法全局勘探开发能力。8个Benchmark函数的仿真实验结果表明,改进算法显著提升了算法的寻优精度和收敛速度。将改进的灰狼算法结合最小二乘支持向量机应用于加氢裂化数据建模问题,仿真取得了较好的结果,进一步验证了改进算法的有效性。     

引入莱维飞行与动态权重的改进灰狼算法

针对求解复杂优化问题时,灰狼（GWO）算法存在全局搜索能力不足、容易陷入局部最优值等问题,提出一种引入莱维飞行与动态权重策略的改进灰狼算法（LGWO）。基于Singer混沌映射初始化灰狼个体位置,增加种群多样性;收敛因子采用新的非线性更新策略,在种群迭代全期平衡全局搜索与局部搜索能力;在种群位置更新公式引入莱维飞行与动态权重策略,增加种群跳出局部最优值的概率,提升寻优准确度。通过8个基准函数的测试,并与其他优化算法和改进算法进行对比,LGWO取得了最优的收敛速度与预测精度,并验证了LGWO算法优化高维复杂问题的有效性。     

求解高维复杂函数的遗传-灰狼混合算法

高维函数优化一般是指维数超过100维的函数优化问题,由于"维数灾难"的存在,求解起来十分困难.针对灰狼算法迭代后期收敛速度慢,求解高维函数易陷入局部最优的缺点,在基本灰狼算法中引入3种遗传算子,提出一种遗传-灰狼混合算法(hybrid genetic grey wolf algorithm,HGGWA).混合算法能够充分发挥两种算法各自的优势,提高算法的全局收敛性,针对精英个体的变异操作有效防止算法陷入局部最优值.通过13个标准测试函数和10个高维测试函数验证算法的性能,并将优化结果与PSO、GSA、GWO三种基本算法以及9种改进算法进行比较.仿真结果表明,所提算法在收敛精度方面得到了极大改进,验证了HGGWA算法求解高维函数的有效性.     

An algorithm for computerized automatic tuning of power system stabilizers

The main objective of this paper is to relieve the power system engineers from the burden of the complex and time-consuming process of power system stabilizer (PSS) tuning. To achieve this goal, the paper proposes an automatic process for computerized tuning of PSSs, which is based on an iterative process that uses a linear matrix inequality (LMI) solver to find the PSS parameters. It is shown in the paper that PSS tuning can be written as a search problem over a non-convex feasible set. The proposed algorithm solves this feasibility problem using an iterative LMI approach and a suitable initial condition, corresponding to a PSS designed for nominal operating conditions only (which is a quite simple task, since the required phase compensation is uniquely defined). Some knowledge about the PSS tuning is also incorporated in the algorithm through the specification of bounds defining the allowable PSS parameters. The application of the proposed algorithm to a benchmark test system and the nonlinear simulation of the resulting closed-loop models demonstrate the efficiency of this algorithm.     

融合多策略的增强海鸥优化算法

针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性;其次,设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置;最后,针对海鸥的最优位置,采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的14个函数作为基准测试函数,将ESOA与麻雀算法(SSA)、飞蛾扑火算法(MFO)、灰狼算法(GWO),以及改进的GSCSOA、CCSOA进行性能对比。实验结果表明ESOA在统计学意义上具有显著的性能优势。     

Intelligent control of photovoltaic system using BPSO-GSA-optimized neural network and fuzzy-based PID for maximum power point tracking

The maximum power point tracking (MPPT) technique is applied in the photovoltaic (PV) systems to achieve the maximum power from a PV panel in different atmospheric conditions and to optimize the efficiency of a panel. A proportional-integral-derivative (PID) controller was used in this study for tracking the maximum power point (MPP). A fuzzy gain scheduling system with optimized rules by subtractive clustering algorithm was employed for tuning the PID controller parameters based on error and error-difference in an online mode. In addition, an Elman-type recurrent neural network (RNN) was used for inverse identification of the PV system and for estimating the solar radiation intensity to determine the MPP voltage. The optimum number of neurons in the single hidden-layer of the RNN was determined by binary particle swarm optimization algorithm. The weights of this RNN were also optimized by using a hybrid method based on the Levenberg-Marquardt algorithm and gravitational search algorithm (GSA). In the proposed fitness function for optimization, both the RNN size and its convergence accuracy were considered. Thus, the algorithm for RNN optimization attempts to minimize both the structural complexity and the mean square error. Simulation results revealed superior performance of GSA in comparison with particle swarm, cuckoo, and grey wolf optimization algorithms. The performance of the proposed MPPT method was evaluated under four different ambient conditions. Our experimental results show that the proposed MPPT method is more efficient than the three competitive methods presented in recent years.     

Enhanced whale optimization algorithm for maximum power point tracking of variable-speed wind generators

This paper proposes an enhancement of the meta-heuristic whale optimization algorithm (WOA) for maximum power point tracking (MPPT) of variable-speed wind generators. First of all, twenty-three benchmark functions tested the enhanced whale optimization algorithm (EWOA). Then the statistical results of EWOA compared with the results of other algorithms (WOA, salp swarm algorithm (SSA), enhanced SSA (ESSA), grey wolf optimizer (GWO), augmented GWO (AGWO), and particle swarm optimization (PSO). Also, the non-parametric statistical test and convergence curves proved the superiority and the speed of the EWOA. After that, the EWOA and WOA are implemented to design optimal Takagi–Sugeno fuzzy logic controllers (FLCs) to enhance the MPPT control of variable-speed wind generators. Moreover, real wind speed data has confirmed the robustness of optimal EWOA-MPPT. In conclusion, the simulation results revealed that the EWOA is a promising algorithm to be applied for solving different engineering problems.     

融合教育心理学理论的分组教学优化算法

针对分组教学优化算法（group teaching optimization algorithm,GTOA）存在求解精度不高、易陷入局部最优的不足,提出了一种融入教育心理学理论的分组教学优化算法（educational psychology group teaching optimization algorithm,EPGTOA）。在杰出组学生的教师教学阶段融入支架式教学理论,教师在教学过程中帮助学生构建知识体系,更快地提高该组学生的学习能力,从而加强算法的局部搜索能力;在学生学习阶段融入建构主义发展观理论,学生逐渐形成自己独特的认知结构,吸收教师传授的知识,提高学习能力,从而增强算法的全局搜索能力。为验证EPGTOA的有效性,选取21个标准测试函数,将EPGTOA与GTOA和基于信息共享的分组教学优化算法、灰狼算法、蜉蝣算法、飞蛾扑火算法、教与学算法算法进行仿真实验,同时采用Wilcoxon检验和平均绝对误差对改进算法所得的数据进行统计分析,结果表明在5%的水平上是显著的。在算法稳定性、求解精度和收敛速度上,EPGTOA都比GTOA有所增强,尤其在求解高维问题上,改进算法有更好的性能。     

一种引入Nelder-Mead算子的改进狼群搜索算法*

为了克服狼群搜索算法(WSA)存在的不足,提出一种新的混合优化算法,称之为引入Nelder-Mead算子的改进狼群搜索算法。该算法使每只狼在搜索中可利用群体信息和个体记忆来指导其搜索猎物,以提高算法的全局搜索能力;让每只狼在搜索中可使用Nelder-Mead方法,以弥补WSA算法在局部搜索能力上的不足。针对12个基准测试实例的实验结果表明, 该算法能够寻得更优的最优解,且鲁棒性更强。     

一种动态调整加速因子的微粒群优化算法

提出了一种动态调整加速因子的微粒群优化算法。针对微粒群算法中不同搜索时期的微粒所需要的搜索能力不同,引入余弦函数来动态调整加速因子,平衡算法的全局和局部搜索能力。利用三个Benchmark函数进行数值试验,仿真结果表明,算法稳定,具有较好的收敛性能。     

Comparable investigation of backtracking search algorithm in automatic generation control for two area reheat interconnected thermal power system

This paper concentrates on the validation of metaheuristic algorithms like backtracking search optimization algorithm (BSA) and fruit fly optimization algorithm (FFA) for tuning a optimal PID controller for automatic generation control. For this purpose, a two area reheat interconnected thermal system with nonlinearities like generator rate constant (GRC), deadband and time delay are considered. The proposed work is implemented using MATLAB Simulink for various load conditions with objective functions for metaheuristic algorithms capturing signals from various positions of proposed model. The results obtained using two algorithms are compared and explored.     

一种动态调整加速因子的微粒群优化算法

提出了一种动态调整加速因子的微粒群优化算法。针对微粒群算法中不同搜索时期的微粒所需要的搜索能力不同,引入余弦函数来动态调整加速因子,平衡算法的全局和局部搜索能力。利用三个Benchmark函数进行数值试验,仿真结果表明,算法稳定,具有较好的收敛性能,     

自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法

针对算术优化算法（arithmetic optimization algorithm, AOA）存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法（t-CAOA）。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。对10个单模态和多模态函数进行寻优实验,并与鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm）、灰狼优化算法（grey wolf optimizer）等算法进行对比,实验结果表明,经过改进的算术优化算法具有更高的寻优精度和稳定性。进一步对t-CAOA进行求解大规模优化问题的实验,实验结果表明改进过的t-CAOA可以有效地解决大规模优化问题。     

一种新型的樽海鞘群算法及其应用

为了解决樽海鞘群算法SSA在寻优过程中存在收敛速度慢、计算精度差等问题,提出一种新型的樽海鞘群算法NSSA.首先分析SSA中樽海鞘在追随领导者过程中的不足,然后借鉴灰狼优化算法中追随头狼的思想来改进樽海鞘追随领导者的方式.在23个基准函数上对NSSA与其他算法进行性能比较,并把该算法应用于图像匹配之中.所有实验结果表明...