基于差分演化和克隆选择机制的优化算法

为了解决函数优化过程中的“早熟收敛”和“搜索迟钝”问题,将差分演化算法与克隆选择算法进行了结合,提出了一种新的差分演化克隆选择算法。该算法将克隆选择操作引入到差分演化算法中,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果。实验结果表明该算法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等优点。     

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。     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

一种基于输运理论的多目标演化算法

提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法(MOPEA).由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche适应值函数,使得种群中的所有个体都有机会参与演化操作,以达到快速、均匀地求出多目标优化问题的Pareto最优解.数据实验显示,利用该算法求解多目标优化问题不仅能够使算法快速地收敛到全局Pareto前沿,同时由于该算法要求所有的粒子都要参与杂交和变异等演化操作,从而避免问题早熟现象的出现,并通过与传统演化算法的性能指标分析比较说明,使用该算法求解多目标优化问题具有明显的优越性.     

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。     

一种多染色体交叉的小生境遗传算法

生物进化一般只在两个个体间进行交配,传统的遗传算法也仅在两个染色体之间进行交叉操作。使用在三个以上的染色体进行交叉操作,并设计了多染色体交叉的算子。多染色体交叉算法可显著提高算法局部寻优能力和收敛速度,但由于收敛速度过快容易产生早熟现象。因此,设计了一种带子种群淘汰策略的小生境算法,可避免算法产生早熟现象。通过几种遗传算法的实验结果比较,证明多染色体交叉算法在多峰优化中的效果要优于传统遗传算法。     

多目标柔性作业车间调度问题的混合差分算法

多目标柔性作业车间调度问题属于NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,并改进了多目标函数,使其更符合实际需要。提出了一种求解该问题的混合差分演化算法,该算法针对差分演化算法易陷入局部最优现象,提出了算法早熟收敛判定方法,并且利用混沌搜索解决早熟收敛问题,突破了局部极值的限制以再次寻优计算。仿真结果表明,该算法效率高,寻优速度快,有效地解决了收敛性能和早熟之间的矛盾。     

面向多峰函数优化的PASFLI算法及应用

针对基本混合蛙跳算法在高维多峰函数优化时早熟及难以找到所有全局极值的问题,提出了一种具有混合智能的多态子种群自适应混合蛙跳免疫算法,证明了算法以概率1收敛于全局最优解。该算法采用双层进化模式,融合了混合蛙跳、免疫克隆选择技术。在低层混合蛙跳操作中,加入了多态自适应子种群机制,提高了子种群多样性,有效抑制了早熟现象;在算法进化后期,提出了全局极值筛选策略,将子种群极值点提升到高层免疫克隆选择操作,进一步提高了全局寻优能力。通过复杂多峰函数仿真实验,表明该算法能够快速有效地给出全部全局最优解。     

利用Alopex改进的动力学演化算法

通过将动力学演化算法(Dynamical Evolutionary Algorithm,DEA)与一种随机优化方法——Alopex算法相结合,提出一种改进的动力学演化算法。改进的算法改善了动力学演化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

基于共享机制的自适应混合遗传算法

共享机制小生境遗传算法常由于保持算法种群的多样性而减缓了全局收敛速度.针对共享机制的这个缺陷,提出了一种基于共享机制的自适应混合遗传算法.将熵的概念引入共享机制,提出了用以度量种群多样性的小生境熵的概念;构造了小生境半径和进化参数(交叉、变异概率)的自适应计算方法;设计了用于增强算法局部搜索寻优能力的扩展突变算子.最后实验表明,该算法对于解决多模态函数优化问题具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够有效避免早熟收敛.     

基于粒子群算法的遗传算法研究

针对传统遗传算法存在的早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于粒子群算法的遗传算法,其原理是用粒子群算法来构造变异算子和进行种群分割.通过对三个典型多峰值函数的优化来评估算法性能.实验结果表明,该算法能很好地保持种群的多样性和克服早熟现象,显著提高遗传算法的收敛速度.     

基于多级搜索区域的协同进化遗传算法*

针对传统多种群协同进化算法仍然存在收敛速度慢、计算复杂性不能随进化过程有效降低等问题,提出了一种基于多级搜索区域的协同进化遗传算法,给出了一种衡量种群进化停滞的标准。通过聚类分析将搜索区域划为三个等级,对于较高等级的区域加强搜索粒度,逐步缩小搜索范围,提高了收敛速度并降低了算法复杂度。实验结果表明,该算法是求解最优化问题的一种有效方法。     

周期变异概率的免疫克隆算法

在传统免疫克隆算法的基础上提出了一种新的基于周期变异概率的免疫克隆算法,该算法进一步提高了收敛速度,有效地克服了早熟现象,很好地解决了类似高维函数优化等复杂问题.通过对比计算实验表明:种群的初始分布对该算法的性能影响很小,且对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和自适应遗传算法等优化算法.     

灾变式均匀布种遗传算法

遗传算法作为近年来的热点在各个方面都得到了广泛的应用.但是遗传算法有其固有的缺陷,即易早熟,局部寻优能力差.为了改善这两方面的性能,该文从传统遗传算法（SGA）的原理出发,讨论了在初始种群中均匀布种的优越性.在此基础上引入了灾变操作,设计了对这种操作的控制方法.然后对传统的遗传操作（包括交叉操作和变异操作）进行了改进,提高了这两种操作的效率.最后应用C/C＋＋实现了新算法,并对2个著名优化方法测试函数进行优化计算.计算结果证明新算法具有很强的摆脱局部极值的能力和比较快的收敛速度.     

基于权重学习的高维多目标进化算法

在多目标进化算法解决多目标优化问题的过程中,随着目标个数的增加,种群个体进化方向的盲目性逐渐显露出来,同时还存在着收敛性和多样性难以平衡的问题。针对以上两个问题,以基于参考点策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ为框架,分别从产生候选解和选择候选解两个角度进行算法改进,从而得到一个新的进化算法WL-NSGAⅢ。在新算法的匹配选择阶段,设计了一种基于权重的个体学习策略,即利用种群信息构建代内关系为种群个体提供进化方向并增加候选解集的收敛性。同时,在新算法的环境选择阶段,利用权重信息对小生境选择策略进行改进。为了验证新算法的有效性,通过模拟实验将新算法与现有算法在DTLZ问题测试集中进行比较。仿真结果表明,新算法在大多数基准问题上具有良好的效果。     

多点交叉学习组织进化算法

为了提高组织进化算法(organizational evolutionary algorithm,简称OEA)在高维多模函数全局优化中陷入局部极值,分析了OEA 算法早熟收敛的原因,提出了多点交叉学习组织进化算法(mOEA).设计了一个多个组织的领导交叉学习策略来提高组织领导种群多样性,避免早熟收敛;结合社会群体认知和学习的习性,改进OEA 中的吞并算子,使得同一组织内的个体成员有的在其领导周围爬山运动,有的在搜索范围内随机变异,既提高成员群体的适应度值,又增强成员群体的多样性,不易陷入局部极值.与OEA     

独立自适应调整参数的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法。算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力。为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子。最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性。     

一种有效的解无约束全局优化的进化算法

为了解决进化算法在求解全局优化时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,设计了一个杂交算子,利用种群中最好点与其他点间的关系确定搜索方向,从而快速地找到实值函数的下降方向,一旦算法找到优于种群中最好点的点,利用所构造的两条直线交点的投影对其进行进一步优化,使函数值更迅速地下降.提出了适合杂交算子的初始种群生成方法.设计了一个既能提高收敛速度又能摆脱局部最优的变异算子以增强算法的效果.在此基础上,提出了一个求解全局优化问题的高效进化算法,并从理论上证明了全局收敛性,从数值上验证了有效性.     

一种面向多模函数改进的果蝇优化算法

为将果蝇优化算法有效应用在多模函数优化问题中,设计了一种优化多模函数的果蝇优化算法—基于佳点集和小生境技术的混合果蝇优化算法。首先引入数论中的佳点集概念构造初始种群,使其较均匀地分布在可行域中并且产生的模式多样性比随机分布更好,提高了算法的搜索能力及效率和稳定性;其次用小生境技术改进算法的搜索模式,更好地维持了种群的多样性使种群能快速定位较多的峰;再通过小生境熵来量化群体的多样性并选择进化方向,当小生境熵低于设定的阈值时,结合佳点搜索产生新群体给以扰动,以维持种群的多样性,否则对各个峰进行精细搜索。对七个测试函数分别进行两类仿真,结果表明,该算法不仅能够高效且高精度地找到全局极值而且能够以较高的精度定位到所有全局极值和多个次优极值,显示了较强的多峰搜索能力。