基于Oracle罚方法的混合约束差分进化算法

为有效求解复杂约束优化问题,提出了一种基于Oracle的混合约束差分进化算法OBHSaDE.在OBHSaDE算法中,首先对Oracle罚方法进行了改进,并符合约束优化问题的求解要求.利用改进后的Oracle罚方法来快速找到问题的可行域,借助无约束优化算法SaDE能对可行域进行有效搜索,利用序列二次规划的超线性的收敛速度来减少评估次数和提高解的质量.仿真结果表明,改进算法不仅减少了评估次数、提高了解的质量,且具有很好的鲁棒性,还具有较少的用户参数,提高了算法的实用性.OBHSaDE是求解约束优化问题的一种具有竞争力的新方法.     

动态罚函数法求解约束优化问题

针对罚函数法在求解约束优化问题时罚系数不易选取的问题,提出一种基于动态罚函数的差分进化算法.利用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题.为平衡种群的目标函数和约束违反程度,结合ε约束法设计了一种动态罚系数策略,其中罚系数随着种群质量和进化代数的改变而改变.采用差分进化算法更新种群直到搜索到最优解.对IEEE CEC...     

一种关于目标罚参数的精确罚函数法

罚函数法是一种将约束优化问题转化为无约束问题的重要方法.对于一般的约束优化问题,通过加入新参数,给出了一种改进的精确罚函数和这种罚函数的精确罚定理证明,提出了求解这种罚函数的算法.实验表明该算法是有效的.     

基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法

改进差分进化算法不能有效利用进化过程中的知识,传统文化算法进化后期收敛速度较慢。针对这些问题提出一种基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法,并将这一算法应用于约束求解问题。对基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行仿真,结果表明该混合算法具有较好的实用性和稳健性,在寻优效率和优化结果方面都优于与之比较的算法,并降低了计算量。     

基于差分算法的反渗透海水淡化优化调度

以系统运行费用为目标的反渗透海水淡化优化调度是一类带有约束的非线性优化问题。针对这一问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法对基本差分进化算法中的变异因子和交叉因子进行改进;定义约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束的优化问题。以24小时为一个周期,通过改进的差分进化算法对系统模型进行优化调度。仿真结果表明,改进的算法可以对机组进行优化操作,有效的降低了系统的生产成本。     

基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划

为解决三维复杂环境下无人机动态航迹规划问题,提出一种基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划方法,以满足对实时性及动态搜索精度的要求.首先,根据无人机航迹规划特点将其描述为包括飞行约束及威胁约束在内的约束优化问题,并构造目标代价函数和约束限制函数;其次,将广义反向学习和自适应排序变异操作引入到约束差分进化算法中,以提高算法的多样性、收敛速度和寻优精度;最后,利用自适应权衡模型对各状态下的约束限制进行处理,充分利用“精英”个体信息,实现对目标适应值的合理转换.通过仿真实验以及与3种先进约束差分进化算法比较表明:所提方法能够有效实现静态及动态威胁回避,规划出安全适航的飞行路径,实现地形跟随;相较于其他3种算法,所提方法具有寻优性能好、鲁棒性强、收敛速度快和可靠性高等优势.     

求解高维多模优化问题的正交小生境自适应差分演化算法

针对传统优化算法在求解高维多模态优化问题时存在收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于正交设计与小生境精英策略的自适应差分进化算法ONDE。首先利用正交表产生初始种群,然后采用小生境精英策略来产生小生境种群(NP),并用小生境种群更新精英个体;接着应用拥挤裁剪避免种群陷入局部搜索,最后利用自适应差分变异算子改进了差分进化(DE)算法。通过对7个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面都有较大优势。     

基于Laplace分布变异的改进差分进化算法

为了提高差分进化算法(DEA)的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入了基于Laplace分布的变异算子,并且能根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率以适应不同阶段的进化。通过5个典型Benchmark函数的测试结果表明,该算法的收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。     

多变异策略融合的约束优化问题求解算法

在约束优化问题中,多目标方法是一种约束处理技术,但这种方法易产生高额计算成本以及难以兼顾多样性和收敛性等问题.融合多种差分进化算法的变异策略,提出了一种多变异策略融合的差分多目标进化算法,用于约束优化问题求解.该算法引入改进的贪婪变异搜索策略,构建自适应变异因子控制变异算子的贪婪性和扰动性;基于切比雪夫距离进行变异策略的切换.该方法可提高算法收敛速度和求解质量,最终达到降低计算成本和兼顾多样性和收敛性的目的.与多种优秀算法相比,改进算法整体上具有更好的收敛速度、收敛精度以及处理不同复杂程度问题的能力.     

求解约束优化问题的粒子进化变异遗传算法

设计一种求解约束优化问题的粒子进化变异遗传算法(IGA_PSE).首先,分析候选解约束条件离差统计信息与约束违反函数之间的关系及其性质,基于约束条件离差统计信息提出一种改进约束处理方法;其次,基于粒子进化策略提出3种新变异算子;然后,讨论该算法早熟收敛的3种情况,并提出相应的种群多样化维持策略;最后,通过数值实验表明所提出的算法能够有效求解约束优化问题.