求多项式方程全部实根的混合差分进化算法

针对多项式方程求实根问题,提出了一种混合差分进化算法.在该算法中,先对标准差分进化算法进行了一些改进,对计算种群个体的适应度并排序,利用二分之一规则选取个体,并引入自适应变异算子和进化策略重组算子,用改进的差分进化算法对种群进行优化,然后引入模拟退火算法和小生境技术对生成的新个体进一步优化.通过典型算例的数值仿真表明,文中提出的算法克服了标准差分进化算法易陷入局部极优等缺点,可以求任意高次多项式方程的全部实根,而且求解效率高,是一种求解多项式方程全部实根的有效算法.     

基于耗散结构理论的差分进化算法*

差分进化算法是一种新的进化计算技术,为解决其早熟问题,提出了一种基于耗散结构理论的改进差分进化算法。在变异成功的个体数和交叉算子之间建立联系,使变异成功的个体影响交叉算子,提高全局收敛能力。仿真实验表明,通过对三个标准测试函数的测试,并与标准遗传算法和差分进化算法相比,所提出的改进差分进化算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法。     

求解非线性方程组系统的改进差分进化算法

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.     

基于快速自适应差分进化算法的电力系统经济负荷分配

提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE).从矢量运算角度对变异算子进行分析,提出了一种改进的变异算子,大大提高了算法的收敛速率.根据个体的进化过程,引入自学习机制,对个体的变异和交叉概率常数进行自适应地调整,提高了算法的鲁棒性.3个不同规模的算例仿真结果表明,与其他4种典型智能优化算法相比, FSADE具有更好的计算精度和计算速度,是一种求解电力系统经济负荷分配问题的有效方法.     

基于邻域差分和协方差信息的单目标进化算法

复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题.已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效的方法,其中差分信息类似于梯度可以有效的指导算法朝着最优解方向搜索,而协方差则是基于统计的方式来生成较优的子代种群.本文引入了协方差信息对差分算子进行改进,提出了一种基于邻域差分和协方差信息的进化算法（DEA/NC）来处理复杂的单目标优化问题.算法对现有差分算子中通常采用的随机选点或结合当前最优解进行差分的方式进行了分析,当随机选择的差分个体间的差异较大时,差分信息不能作为一种局部的梯度信息来指导算法的搜索;而结合最优解的差分信息又会使得种群朝着当前最优解的方向搜索,导致种群快速的陷入局部最优.基于此,本文采用了邻域差分的方式来提高差分算子的有效性,同时避免种群的多样性丢失.另外,引入了协方差来度量个体变量间的相关度,并利用相关度来优化差分算子.最后,算法对cec2014中的单目标优化问题进行了测试,并将实验结果与已有的较好的差分进化算法进行了比较,实验结果表明了本算法的有效性.     

自适应蚁群差分进化算法

针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略.算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性.对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题.     

差分进化计算研究综述

差分进化计算（DE）是继遗传算法、微粒子群算法、蚁群算法之后的又一个成功的智能算法。它有三个算子即变异算子、交叉算子、选择算子。差分进化利用种群中个体之间的差异信息实现向最优解区域的搜索。实验证明,该算法具有较好的鲁棒性和求解效率。针对该算法的基本思想以及当前的部分研究成果进行了分析介绍。最后对下一步的研究进行了相应的说明和展望。     

基于混合量子进化计算的混沌系统参数估计

混沌系统参数估计本质上是一多维参数优化问题.为精确估计混沌系统的未知参数,本文提出一种混合量子进化算法(HQEA)用于求解该优化问题,该方法采用实数量子角形式表示染色体,用量子比特的概率作为个体的当前位置信息;提出由差分进化计算更新量子位置状态的量子差分进化算法(QDE),并将其与实数编码量子进化算法(RQEA)相融合,以便令算法在解空间的全局探索和局部开发能力之间取得平衡.算法还引入量子非门算子,对当前最佳个体中按某个概率选中的量子比特位,进行变换操作,以便增强算法跳出局部最优解的能力.基准函数测试表明混合算法的全局搜索能力及可靠性都有很大改善.通过Lorenz混沌系统进行数值仿真,结果表明了该混合算法的有效性.     

多模态优化问题的邻域低密度个体差分进化算法

针对多模态优化问题(MultiModal Optimization Problems, MMOPs)的求解,提出了一种基于邻域低密度个体的差分进化算法.该算法在每一代,首先使用密度峰值聚类的方法求得每一个个体的密度,然后,将当前个体邻域范围内密度更低的个体作为变异算子的基向量,随着种群的进化,算法将会自动从探索阶段转化为收敛阶段,进而平衡算法的探索与收敛能力.将提出的算法应用于CEC2013多模态基准测试函数并进行仿真实验,结果表明本文算法在评价指标峰值比和稳定性上与其它基于差分进化的多模态优化算法相比具有明显的优势,并随着测试函数的维度与复杂性的增大,优势就更加明显,其性能优于许多现有的基于差分进化的多模态优化算法.     

差分进化算法马尔可夫链模型及收敛性分析

差分进化算法是一种基于种群差异的优化算法,主要应用于解决连续空间的优化问题。目前,研究人员主要在算法的改进和应用方面研究差分进化算法,很少从理论角度对其进行研究。为了分析差分进化算法的收敛性,定义优化个体、种群的状态转移,并提出种群的最优状态集合。根据差分进化算法的操作算子计算出个体的状态迁移概率,并证明种群状态序列是有限齐次马尔可夫链,进而建立差分进化算法的马尔可夫链模型;最后,证明差分进化算法无法保证全局收敛。理论研究结果表明,适当保证种群的多样性能够提高差分进化算法的性能。     

用双种群进化策略算法求解复函数方程的根

分析了导致进化策略早熟收敛的原因,提出了一种新的双种群进化策略算法,进化分别在两个不同的种群间并行进行,两个种群采用不同的变异算子。将该算法用于求复函数方程的解,该方法具有计算精度高、自适应性强等特点,最后的实例表明该算法优于传统的迭代法、下山法等方法。其目的为求复函数方程的根给出一新算法,该算法在科学与工程计算中有着重要地应用。     

Normalization of Class Hierarchy in Databases

In complex object oriented databases,the purpose of introducing class hierarchy is to express ISA semantics,to realize inheriting and to reuse schema definition codes.The schema defintition and schema evolution,based on the partial order of lattice,often cause the loss o information inheriting and the redundance of schema definition.Based on the fullness of the inheritance shown by class hierarchy,three normal forms of class hierarchy are given in this paper,and a general algorithm of normalization of class hierarchy is presented,following the Boolean algebra model of class hierarchy.The loss of information inheritance can be avoided when they are applied to schema design and schema evolution.     

全局正定径向基函数在图像分割中的应用

将全局正定径向基函数和图像分割中基于偏微分方程水平集方法的发展方程相结合,提出了一种基于全局正定径向基函数的图像分割算法。用全局正定径向基函数插值发展方程中的水平集函数,得到的插值函数具有较高的精度和光滑性,克服了传统水平集方法中复杂费时的重新初始化过程和水平集对初始轮廓位置敏感等缺点,非线性发展方程最终被转化成常微分方程组并用Euler法求解。实验结果表明该算法不需要重新初始化过程,并且在没有初始轮廓时也能够快速正确地分割图像。     

一种改进的多目标约束优化差分进化算法

提出一种新的多目标优化差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题.基于Pareto支配关系,将种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对Non-Pareto子集和Pareto子集分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1变异策略.数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果.     

基于小生境的混沌变异差分进化算法

针对高维复杂函数的优化问题,提出了基于小生境的混沌变异差分进化算法（CNDE）。算法结合小生境策略,使子种群高效独立地进行搜索,并引入混沌变异进行精细的遍历搜索,在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率因子从而使搜索的初始阶段提高种群多样性,而在搜索后期加强局部搜索能力。对3种经典函数的测试表明,新算法不仅具有很强的全局搜索能力,而且能有效避免早熟收敛问题。     

Necessary and Sufficient Conditions for Consensus in Third Order Multi-Agent Systems

We deal with a consensus control problem for a group of third order agents which are networked by digraphs. Assuming that the control input of each agent is constructed based on weighted difference between its states and those of its neighbor agents, we aim to propose an algorithm on computing the weighting coefficients in the control input. The problem is reduced to designing Hurwitz polynomials with real or complex coefficients. We show that by using Hurwitz polynomials with complex coefficients, a necessary and sufficient condition can be obtained for designing the consensus algorithm. Since the condition is both necessary and sufficient, we provide a kind of parametrization for all the weighting coefficients achieving consensus. Moreover, the condition is a natural extension to second order consensus, and is reasonable and practical due to its comparatively decreased computation burden. The result is also extended to the case where communication delay exists in the control input.      

基于高阶近似核和傅里叶系数内插的快速频率估计算法

通过理论分析建立了近似核和量化位数之间的约束关系,并提出无需乘法运算的高阶近似核,用于提高单比特测频算法的动态范围.此算法同时对基于近似核的傅里叶系数实部或虚部最大值附近的DFT系数内插构造频率修正项.可以避免常规测频校正算法的复数运算从而有效减少运算量.此算法简单且宜于硬件快速实现,其有效性得到了理论分析和仿真结果的验证.     

基于差分演化的K-均值聚类算法

传统的K-均值算法,因对初始聚类中心的选择敏感,存在容易陷入局部最优解的缺点,差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了克服K－均值聚类算法的上述缺点,提出基于差分演化的K-均值聚类算法,该方法结合K－均值算法的高效性和差分演化算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题。通过实验结果表明,此算法能够有效改善聚类质量。     

一种自适应差分演化算法

差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了提高差分演化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题,提出了一种自适应的方法来调整控制参数。实验表明,算法的收敛速度和寻优能力得到很大的提高。