一种实数编码量子进化算法及其收敛性

基于量子计算理论和进化理论,提出一种新的量子进化算法---基于实数编码的量子进化算法(RQEA).不同于传统进化算法的单点编码和量子进化算法的量子比特编码,该算法以实数矩形区域表示基因,一条染色体携带多个个体信息.利用量子态叠加和相干机理,通过叠加,变异及自学习来完成进化过程.理论分析证明了算法具有全局收敛性.实验结果表明,该算法在函数优化上具有优异的性能.

     

梯度微粒群优化算法及其收敛性分析

针对标准微粒群优化算法微粒运动轨迹的收敛性进行了分析,给出并证明了微粒运动轨迹收敛的充分条件.提出一种简便的等高线图判别法,该方法能够通过参数的位置判断微粒轨迹是否收敛并衡量收敛速度.为提高算法的收敛速度,构造出一种梯度微粒群优化算法,给出并证明了该方法收敛的充分条件.仿真结果表明,梯度微粒群优化算法具有优良的搜索性能.

     

多目标资源优化分配问题的Memetic 算法

针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto 前沿面的问题, 提出一种新的Memetic 算法. 在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法, 加强了遗传算法的局部搜索能力, 加快了收敛速度. 为了使Pareto 最优解均匀分布在Pareto 前沿面, 在染色体编码中引入禁忌表, 增加了种群的多样性, 避免了传统遗传算法后期Pareto 解集过于集中的缺点. 通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较, 仿真实验表明了所提出算法的有效性, 并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.

     

量子衍生涡流搜索算法

涡流搜索是最近提出的新型优化算法, 具有操作简单且搜索能力强的突出优点, 但在后期容易陷入早熟收敛. 对比, 通过在该算法中引入量子计算, 提出一种量子衍生涡流搜索算法. 首先将涡流中心用量子比特编码; 然后将其在Bloch 球面上实施多次旋转得到多个个体, 将最优个体作为新的涡流中心, 完成一次迭代. 对新的涡流中心再次实施旋转, 直至满足终止条件. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出的方法明显优于普通涡流搜索算法.

     

一种全局收敛的PSO算法及其收敛分析

在分析了速度因子对微粒群算法影响的基础上,针对以往算法的弱点,提出了一种基于Gaussian变异全局收敛的粒子群算法.该算法使用全局变异因子使粒子具有了良好的全局搜索能力,并证明了它能以概率1收敛到全局最优解.同时使用了局部变异因子,使算法在局部搜索过程中具有较高的搜索精度.典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强,搜索精度高,稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题.

     

多假设最大联合概率决策融合准则的自适应算法

为获得多假设最大联合概率决策融合准则的多假设自适应算法,通过对原算法中各权重系数求偏微分,结合简单计数方法,给出了自适应决策融合中的各个系数增量表达式,并进行了收敛性证明. 该算法在系统参数未知及参数发生改变的情况下,均能进行决策融合. 针对两假设自适应决策融合问题,将该算法与Mansouri 的算法进行了比较.最后在多假设情况下对该算法进行了应用,并给出了提高收敛速度的方法.

     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,结合模糊推理,模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法---模糊自适应模拟退火遗传算(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点.实验研究表明,该算法比标准的遗传算(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.

     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

     

一种参数优化的非线性离散系统鲁棒迭代学习控制方法

针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

量子行为引力搜索算法

为提高引力搜索算法的优化能力, 通过在原始算法中融合量子计算, 提出一种量子行为引力搜索算法. 该算法采用类似量子行为粒子群优化的寻优机制, 在每步迭代中, 计算个体适应度, 根据适应度计算个体质量, 取前K 个质量最大的个体作为候选集. 采用轮盘赌方法在候选集中选择一个作为Delta 势阱的中心, 调整其他个体向该中心移动完成一步优化, 在优化过程中使K 值单调下降, 以期达到探索和开发的平衡. 标准函数极值优化的实验表明, 所提出的算法比原算法在优化能力和优化效率两方面都有明显提高.

     

基于粗细粒交叉的搜索算法

针对一种新的群集智能---自由搜索优化的不足,提出了基于粗细粒交叉的搜索算法.该算法定义了粗粒交叉和细粒交叉两种算子.通过粗粒交叉,有利于产生新的优秀个体,提高算法的全局搜索能力;采用细粒交叉,在搜索半径内产生更多的优良基因,提高局部搜索能力.典型函数的实验结果表明:新算法的收敛速度,收敛精度,鲁棒性和稳定性大大优于基本自由搜索优化和标准微粒群算法.

     

基于量子粒子群的全参数连分式混沌时间序列预测

针对传统混沌时间序列预测模型的复杂性、低精度性和低时效性的缺点, 在倒差商连分式基础上提出全参数连分式模型, 并利用量子粒子群优化算法优化模型参数, 将参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题. 以二阶强迫布鲁塞尔振子和三维二次自治广义Lorenz 系统为模型, 通过四阶Runge-Kutta 法产生混沌时间序列, 并利用基于量子粒子群优化算法的全参数连分式、BP 神经网络和RBF 神经网络分别对混沌时间序列进行单步和多步预测. 仿真结果表明, 基于量子粒子群优化算法的全参数连分式结构简单、精度高、效率高, 该预测模型可被推广和应用.

     

一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．

     

一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法

帝国竞争算法是一种已在连续优化问题上取得较好效果的新型社会政治算法. 为了使该算法更好地应用于离散型组合优化问题, 提出一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法. 在传统算法的基础上, 改变初始帝国的生成方式; 同化过程采取替换重建方式, 以提升求解质量; 革命过程中引入自适应变异算子, 以增强搜索能力; 殖民竞争过程中调整了殖民地分配方式; 算法加入帝国增强过程, 以加快寻化速度. 实验结果表明, 新型帝国竞争算法求解质量高、收敛速度快.

     

一种高速收敛粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟问题,提出一种克服早熟的高速收敛粒子群算法．该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置,以增强搜索多样性;其次,在算法中嵌入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,便随机地选择最优解任意一维的分量值,用一个随机值取代它,以扰乱粒子的当前搜索轨迹,使其跳出局部最优．大量仿真实验表明,大多数连续函数的寻优过程只需用几个粒子、迭代几十次便能完成,可实现全局寻优过程的高速收敛．

     

基于随机黑洞和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化算法

提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.

     

离散时间Itˆo 型跳变系统Lyapunov 方程的有限次迭代求解算法

针对离散时间Itˆo 型马尔科夫跳变系统Lyapunov 方程的求解给出一种迭代算法. 经证明, 在误差允许的范围内, 该算法可以在确定的有限次数内收敛到系统的精确解, 收敛速度较快, 具有良好的数值稳定性, 并且该算法为显式迭代, 可避免迭代过程中求解其他矩阵方程对结果精度产生的影响. 最后通过一个数值算例对该算法的有效性进行了验证.

     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSP)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法. 该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在 算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3 类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了算法后期的寻优能力.

     

基于策略迭代的连续时间系统的随机线性二次最优控制

针对模型参数部分未知的随机线性连续时间系统, 通过策略迭代算法求解无限时间随机线性二次(LQ) 最优控制问题. 求解随机LQ最优控制问题等价于求随机代数Riccati 方程(SARE) 的解. 首先利用伊藤公式将随机微分方程转化为确定性方程, 通过策略迭代算法给出SARE 的解序列; 然后证明SARE 的解序列收敛到SARE 的解, 而且在迭代过程中系统是均方可镇定的; 最后通过仿真例子表明策略迭代算法的可行性.