一种带交叉因子的双向寻优粒子群优化算法

针对传统粒子群算法易早熟、精度低、后期收敛速度慢等问题,结合反向学习理论,提出了一种基于交叉因子的双向寻优粒子群优化算法(CBMPSO)。该算法使初始种群在搜索区域均匀分布,计算粒子及其反向粒子的适应值,取最优作为初始种群;迭代过程增加对全局最差粒子的跟踪,随机开启基于交叉因子的双向学习机制。对几种典型函数的测试结果表明,CBMPSO算法的寻优能力及收敛速度有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。     

一种求解QoS约束组播路由问题的遗传算法*

针对多维QoS约束的组播路由问题,提出了一种基于遗传算法的解决方案QCMRA-GA(GA of QoS Constraints Multicast Routing Algorithm).该算法对经典遗传算法的三大算子进行了重新设计,有效地克服了遗传算法的早熟现象.对染色体进行Prufer树型编码,可以避免回路的产生,并根据编码特性,进行基于叶子节点和Steiner节点的解空间压缩,提高了算法的收敛速度.实验表明QCMRA-GA的正确性和效率性.     

MQPSO: 一种具有多群体与多阶段的QPSO算法*

提出了一种改进的QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法,即一种具有多群体与多阶段的具有量子行为的粒子群优化算法.在该算法中,粒子被分为多个群体,利用多个阶段进行全局搜索,这样可以有效地避免粒子群早熟,提高了算法的全局收敛性能.对几个重要测试函数的测试结果证明,MQPSO算法的收敛性能优于标准粒子群算法(Standard Particle Swarm Optimization, SPSO)以及QPSO算法.     

具有自学机制和退火选择的教学优化算法

为了克服教学优化(TLBO)算法容易早熟,解精度低的弱点,提出一种具有教师自学和学生选择学习的改进教学优化算法。在每次迭代过程中教师个体首先通过反向学习(OBL),实现教师的自我提高,加强优秀个体周围邻域的搜索,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,保证算法具有较好的平衡和探索能力。学生个体通过随机执行反向学习进行自学习,同时亦向教师个体进行学习,计算两种学习方法后的状态相对教师个体的突跳概率,并以此概率为基础进行轮盘赌产生子个体。通过在多个标准测试函数上的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度。     

差分演化算法在约束优化问题中的应用

差分演化算法的变异机制没有充分利用种群的信息,导致变异是盲目的。受到粒子群算法信息共享机制的启发,文中提出了一种多群体差分演化算法,新算法将整个种群分成多个子种群,每个子种群通过借鉴本种群的内部经验与整个种群的外部经验对变异进行指导。一方面,由于变异操作借鉴了子种群的局部信息和整个种群的全局信息,提高了算法收敛的速度;另一方面,多个子群体增强了种群的多样性,提升了算法的全局搜索能力。数值实验表明新算法具有很强的稳定性和全局搜索能力,在相同计算复杂度情况下的全局搜索能力较原始差分演化算法有明显提升,可以有效求解约束优化问题。     

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

研究自动组卷优化问题,由于题库组卷的随机性,难度很大.在自动组卷研究中,遗传算法(GA)容易出现早熟、收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷算法(IGA).IGA算法在传统遗传算法的基础上,用符合组卷问题特点的实数编码、条件初始种群和分段交叉和变异算子来保证种群的多样性,防止早熟现象,采用加权误差的适应度函数加快收敛速度.通过进行仿真,结果表明,IGA相对于自适应遗传算法和标准遗传算法,提高了组卷有效性、稳定性和计算效率,能有效解决自动组卷问题.     

基于变异的紧凑遗传算法

紧凑遗传算法(CGA)具有存储成本低的优点,但是其容易出现早熟。该文提出一种基于变异的紧凑遗传算法(MBCGA)。MBCGA在CGA的基础上,引进变异算子,完整地体现生态进化中的选择、遗传和变异,提高了局部寻优以及算法克服早熟的能力。试验结果表明,MBCGA保留存储成本低的优点,具有较快的收敛速度。变异算子的局部寻优作用明显。     

自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。     

解决移动计算位置管理问题的差分进化算法

提出了一种解决位置管理问题的差分进化算法,给出了一种将采用浮点编码的种群个体映射为问题解的方法、基于问题特性的种群初始化启发式方法,以及早熟收敛问题的解决策略.基于随机生成的数据对算法进行了模拟实验,将该算法的结果与遗传算法、禁忌搜索算法及蚁群算法进行了对比.