采用改进差分进化算法的防空导弹火力分配

针对目前采用差分进化算法求解防空导弹火力分配问题需要人工确定惩罚系数,从而增大模型建立复杂性的问题。采用一种处理约束条件的改进差分进化算法求解该问题;该方法在解是否可行的基础上采用三种选择准则用于搜索可行解区域,并增加了一个整数变量用于保存整数解。实例结果表明,与采用惩罚函数的方法相比,该方法在同等的求解效率下,能够获得较好的最优值。由于该方法不用人为确定惩罚系数,减少了模型的确定难度和时间,可用于求解火力分配问题。     

基于改进差分进化算法求解连续矩阵问题

矩阵分析在控制中可以对系统的稳定性和控制观测性能进行改善。传统的约旦递推法和Kronocker积算法是基于大量的数值分析、矩阵转换的基础上进行的,过程繁冗,求解效率低;在工具箱求解的基础上提出改进的差分进化算法,并加入边界约束对典型的若干连续矩阵求解,启发式的特点引导搜索的智能进行同时对违约变量进行处理,简化了求解过程,提高了求解精度。通过对矩阵方程的仿真结果对比,证明了该智能算法为矩阵状态参数估计提供了新的解决途径。     

基于改进差分进化鲸鱼算法的经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种将改进差分进化算法和鲸鱼算法相结合的优化算法。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了非线性的收敛变化策略,加速寻优算法的迭代;再利用差分进化算法的交叉和选择,丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时引入一种淘汰机制,将适应度较好的个体信息更快地保留用于下一次鲸鱼优化算法的迭代,提高了求最优解的速度和精度;最后,对多个经济负荷分配问题进行了测试,将该算法与标准鲸鱼算法、标准差分进化算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置电力系统的经济负荷,能够有效找到可行解,避免陷入局部最优,能实现经济负荷的合理分配。     

结合机械设计约束处理的差分进化算法

在机械设计当中,因为非线性问题广泛的存在于材料性能设计、零件几何结构设计、尺寸设计以及传动干涉等机械设计当中,需要进行机械设计的最优化设计方案的选择。在机械的优化设计当中,有很多的设计方法被广泛的应用,但无论是那种设计方法,对于约束处理的优化设计则是影响整个优化设计的成功与否的关键所在。本文将结合机械设计中运用差分进化算法来处理约束处理问题进行研究。     

差分进化算法在双指数拟合中的应用

利用差分进化算法较好地解决了一元四参数双指数和两元三参数双指数拟合问题。与传统优化算法相比,不受初值的影响,并具有全局收敛性,与PSO算法相比,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法。     

一种改进的约束优化差分进化算法

提出一种改进的差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对可行个体与不可行个体分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1策略,以提高算法的全局收敛性能和收敛速率.用几个标准的Benchmark问题进行了测试,实验结果表明该算法是一种求解约束优化问题的有效方法.     

改进自适应变空间差分进化算法

在基本差分进化算法的基础上融入自适应变空间思想,提出自适应变空间差分进化算法,在进化代数达到预设周期整数倍时,按变空间算法自动扩展或收缩搜索空间,实现了自动寻找合适搜索空间、提高收敛速度和精度的目的.此外为了进一步的加快收敛速度,对原变空间算法进行了改造,对其上下限的变化规则进行了修改和添加,提出了改进的变空间算法.仿真结果表明改进方法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法和基于原变空间算法的差分进化算法.最后将其应用到热连轧机精轧机组负荷分配优化计算中,为其提供了一种有效的优化手段.     

用于求解露天矿运输问题的改进差分进化算法

针对露天矿运输问题,以露天矿开采能力和运输能力为约束条件,以运输费用最小为目标函数,建立了露天矿运输问题的数学模型。针对智能优化算法用于求解露天矿运输问题时容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进差分进化算法。该算法通过在差分进化算法中引入归一化操作,使得运输问题中的等式约束能自动成立,有利于跳出局部最优解。应用结果表明,该算法具有较好的可重复性,利用该算法对露天矿运输问题进行优化后,运输成本明显降低。     

基于改进差分进化的车辆路径优化算法

差分进化算法是一种具有记忆个体最优解和种群内部信息共享的特点的新型进化算法,本质上可看做是一种基于实数编码的、具有保优思想的贪婪遗传算法。针对具有NP难的车辆路径优化问题,提出了一种改进的差分进化算法。利用贪心算法产生初始种群,定义合法化修复变异个体的方法,采用改进的顺序交叉,并在变异操作之后,加入新的选择机制。使用Matlab进行了算法的实现,实验结果表明了改进DE算法能够高效地解决VRP问题。     

用于约束多目标优化问题的双群体差分进化算法

首先给出一种改进的差分进化算法,然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法.该算法同时使用两个群体,其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解,另一个用于记录在搜索过程中得到的部分具有某些优良特性的不可行解,避免了构造罚函数和直接删除不可行解.此外,文中算法、NSGA-Ⅱ和SPEA的时间复杂度的比较表明,NSGA-Ⅱ最优,文中算法与SPEA相当.对经典测试函数的仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ相比较,文中算法在均匀性及逼近性方面均具有一定的优势.     

A differential evolution algorithm to solve redundancy allocation problems

To improve system reliability without changing its nature, three methods are proposed. The first method uses more reliable components and the second method provides redundant components within the system. The third method is a combination of these two methods. The redundancy allocation problem (RAP) finds the appropriate mix of components and redundancies within a system to maximize its reliability or minimize its cost due to several constraints, such as cost, weight, and volume. This paper presents a methodology to solve the RAP, which is an NP‐hard problem, modeled with discrete variables. In this paper, we use a metaheuristic to solve the RAP of a series–parallel system with a mix of components. Our metaheuristic offers a practical method with specific solution encoding, and combines a penalty function to solve large instances of the relaxed RAP, where different types of components can be used in parallel. The efficiency of the algorithm was tested through a set of well‐known benchmark problems from the literature. Testing of the algorithm achieved satisfactory results in reasonable computing time.     

求解背包问题的改进差异演化算法

提出一种求解0-1背包问题的改进差异演化算法。首先对差异演化算法的选择操作进行修改,得到的改进差异演化算法可以直接有效地处理约束优化问题。其次,利用一种新的区间编码映射机制,将差异演化算法扩展到求解离散领域优化问题。仿真实验结果表明,与其他进化算法相比,改进差异演化算法求解经典背包问题时,求解精度高,收敛速度快,是求解经典背包问题的一种高效算法。     

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。     

基于模运算的新颖离散差分演化算法求解多背包问题

多背包问题（MKP）是一个求解难度极大的背包问题。为了基于差分演化（DE）求解MKP,首先建立了MKP的整数规划模型,在利用模运算构造简单且有效的新型传递函数基础上,提出了一个新颖离散差分演化算法MODDE;基于贪心策略提出了消除MKP不可行解的一个有效算法GROA,由此利用MODDE给出了求解MKP的一种新方法。最后,利用MODDE求解30个国际通用的MKP实例,通过与四个代表性演化算法的比较表明,MODDE不仅计算结果优,而且算法的稳定性强,是求解MKP的一个高效算法。     

Cold-standby redundancy allocation problem with degrading components

Components in cold-standby state are usually assumed to be as good as new when they are activated. However, even in a standby environment, the components will suffer from performance degradation. This article presents a study of a redundancy allocation problem (RAP) for cold-standby systems with degrading components. The objective of the RAP is to determine an optimal design configuration of components to maximize system reliability subject to system resource constraints (e.g. cost, weight). As in most cases, it is not possible to obtain a closed-form expression for this problem, and hence, an approximated objective function is presented. A genetic algorithm with dual mutation is developed to solve such a constrained optimization problem. Finally, a numerical example is given to illustrate the proposed solution methodology.     

改进差分进化算法求解整数任务分配

针对0-1任务规划模型存在维数灾维的问题,提出了一种基于改进差分进化算法的整数任务分配算法。将任务分配的0-1规划模型转化整数规划模型,不仅大幅降低了优化变量的维数,还减小了整式约束条件;将差分进化算法常用的变异算子DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin结合起来组成新的变异算子,使得DE既保持了种群的多样性,又有较快的收敛速度和搜索精度,并用改进的差分进化算法求解整数规划;通过典型的任务分配实例验证了该算法在优化大规模任务分配的有效性和快速性。     

混合差异演化算法在背包问题中的应用

提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。     

求解互补问题的极大熵差分进化算法*

针对传统算法无法获得互补问题多个最优解的困难, 提出了求解互补问题的差分进化算法。首先利用NCP函数, 将互补问题转换为一个非光滑方程组问题, 然后用凝聚函数对其进行光滑化, 进而把互补问题的求解转换为无约束优化问题, 利用差分进化算法对其进行求解。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现, 数值结果表明了该方法在求解互补问题中的有效性。     

An improved differential evolution algorithm for the task assignment problem

An improved differential evolution algorithm (IDE) is proposed to solve task assignment problem. The IDE is an improved version of differential evolution algorithm (DE), and it modifies two important parameters of DE algorithm: scale factor and crossover rate. Specially, scale factor is adaptively adjusted According to the objective function values of all candidate solutions, and crossover rate is dynamically adjusted with the increasement of iterations. The adaptive scale factor and dynamical crossover rate are combined to increase the diversity of candidate solutions, and to enhance the exploration capacity of solution space of the proposed algorithm. In addition, a usual penalty function method is adopted to trade-off the objective and the constraints. Experimental results demonstrate that the optimal solutions obtained by the IDE algorithm are all better than those obtained by the other two DE algorithms on solving some task assignment problems.     

求解VSPSTW问题的混合差分演化算法

在描述带软时间窗车辆调度问题数学模型基础上,提出将模拟退火算法与差分演化算法相结合的混合优化算法求解该问题。该算法利用了模拟退火算法具有的较强局部搜索能力和差分演化算法的强全局搜索能力,克服了差分演化算法的“早期收敛”问题。实验结果表明,该算法比单一的差分演化算法计算效率高,收敛速度快,计算结果也比较稳定,是解决车辆调度问题的有效方法。