新授粉方式的花授粉算法

为了解决因花授粉算法搜索方程存在的不足所导致的易早熟、后期收敛速度慢和寻优精度低的问题,提出了一种新授粉方式的花授粉算法（Flower Pollination Algorithm with New pollination Methods,NMFPA）。该算法把惯性权重和两组随机个体差异矢量融入到全局搜索,组成新的全局授粉,以保持种群的差异性,提高算法的全局探索能力;利用信息共享机制与两种新的变异策略构建新局部授粉策略,增强算法的局部开发能力;为了减少个体进化的盲目性,提高算法的收敛速度和精度,采用基于高斯变异的最优个体来引导其他种群个体的进化方向,并且引入非均匀变异机制增加种群的多样性,避免算法易陷入局部极值点,提升算法的全局优化性能。在22个测试函数上进行数值仿真实验,实验结果和统计分析验证了新算法较标准FPA算法,在收敛精度和速度上有明显提升,且能够较好地解决早熟问题。此外,与已有改进的FPA算法从多角度进行对比分析,实验结果表明改进算法是一种富有竞争力的新算法。同时,运用NMFPA算法求解置换流水车间调度问题,实验结果验证了新算法用于解决实际工程问题是可行的,且具有一定的优势。     

基于多策略的改进花授粉算法

花授粉算法是近年来提出的一种新型的、简单高效的优化算法,已在各个领域得到广泛应用,但其搜索策略存在的不足,制约着其应用范围.为此,提出一种改进的基于多策略的花授粉算法.首先,新全局搜索策略通过利用两组随机个体差异矢量和莱维飞行机制来增加种群多样性并扩大搜索范围,使算法更易跳出局部最优,提升其开采能力;其次,在局部搜索部分引入精英变异策略,并与随机个体变异机制组合成一种新的局部授粉策略,利用精英个体对其他个体的演化方向进行引导,提高算法的搜索速度;通过随机个体变异策略来保持种群的多样性,增强算法的持续优化能力;同时,通过一种线性递减概率规则调节这两种变异策略,使其取长补短,以提高算法的优化能力;最后,对进化中没有得到改善的解,利用余弦函数搜索因子策略产生一个新解加以替换,从而提高算法解的质量.通过5类经典测试函数的仿真实验和采用统计学上的分析,证明了该算法的稳定性和有效性;与现有经典的和知名的改进算法进行了对比,实验结果表明,所提出的改进算法是一种富有竞争力的新算法.同时,利用改进算法对军事领域中的无人作战飞行器航线规划问题进行求解,测试结果表明,改进算法在解决实际工程问题时,同样具有一定的优势.     

基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法

针对基本花授粉算法（FPA）收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。     

自适应变异的量子花授粉算法北大核心CSCD

花授粉算法是计算智能领域的一个新方法,但该算法也存在收敛精度较低、收敛速度较慢等问题。针对此类问题,提出了一种自适应变异的量子花授粉算法。该算法首先将量子搜索机制引入花授粉算法,利用量子的随机性,提升算法的全局搜索能力;然后给出基于前后两次群体平均位置标准差的群体多样性评判准则,并在此基础之上,对失活个体进行变异操作,改善群体多样性的同时,引导群体向最优解方向搜索;最后在10个标准测试函数上进行实验,结果表明,自适应变异的量子花授粉算法具有较快的收敛速度与良好的收敛精度,优于基本花授粉算法及其他群体智能算法,是解决复杂函数优化问题的有效方法。     

一种新颖的差分混合蛙跳算法

在使用智能优化算法处理函数优化问题时,保持种群的多样性及加快种群的收敛速度可以提升一个算法的性能.针对混合蛙跳算法在寻优过程中易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,本文提出了一种新颖的差分混合蛙跳算法.该算法借鉴差分进化中的变异交叉思想,在前期利用子群中其他个体的有用信息来更新最差个体,增加局部扰动性,以提高种群的多样性;在后期为加快收敛速度使用最好个体的信息进行变异交叉操作.同时本文使用归档集进一步保留种群的多样性.仿真测试结果表明:该算法在求解优化问题时较基本蛙跳算法和平均值蛙跳算法具有更好的寻优性能.     

自适应变异的蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法(BA)寻优精度不高、收敛速度慢和易早熟收敛的问题,提出一种改进的具有自适应变异机制的蝙蝠算法,用以求解复杂函数问题;利用K-means聚类对蝙蝠种群进行初始化,使种群在搜索空间分布更为均匀;采用根据迭代次数自适应变化的控制概率Pt判断算法是否进行高斯变异,增强种群多样性,促使蝙蝠个体跳出局部极值点;将自然选择思想引入BA,提高算法搜索速度,避免早熟收敛;选取几个典型函数进行测试,结果表明改进算法优化性能有了显著提高,具有较快的收敛速度,较高的寻优精度、收敛稳定性和收敛可靠性,验证了改进蝙蝠算法(IBA)的有效性及优越性。     

合蜂群杂草算法及其在灌溉制度优化中的应用

首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有个体,提高了算法的收敛精度。然后,通过对几个标准测试函数进行实验,验证了改进算法的优化性能。最后,将该算法应用到灌溉制度优化问题中,为制定灌溉水量分配方案提供了一种新的工具。     

基于改进狼群算法的三维OTSU阈值法

三维OTSU阈值法引入了邻域中值及均值信息,抗噪性明显提高,但仍存在分割效果不佳的现象,而且阈值维度的增加导致算法运算量庞大、运行时间过长。为提高算法的计算效率和寻优准确率,利用改进的狼群优化算法来搜寻最佳分割阈值。采用花授粉算法优化后计算的最佳阈值调节狼群算法的初始阈值,使狼群在算法初期具有较高的全局探索能力,提高求解速度。为避免算法后期种群聚集的现象,将高斯变异引入围攻行为,设置变异函数,将满足变异条件的个体狼进行变异,避免算法陷入局部最优,提高寻优精度。将改进的算法与传统三维OTSU算法以及CWPA算法优化的三维OTSU法进行图像分割对比,实验显示,改进的算法使分割时间显著降低,并提高了计算阈值的准确度。     

一种改进的新型元启发式花朵授粉算法

最近,受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法。该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变异能力,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力和避免种群个体陷入局部最优。通过十个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法的寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及改进的粒子群算法     

双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法

针对平衡优化算法易陷入局部最优以及收敛速度慢等缺点,提出双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法.首先,将双曲正切函数与黄金分割系数融入高斯分布动态调整算法的全局搜索能力,提高算法寻优精度;其次,为了缓解迭代中种群多样性减少,对种群个体执行遗传算法中交叉和变异操作,使种群最大程度上避免多样性减少;然后,通过两阶段反向学习,种群个体能够通过一般反向学习或随机反向学习增强算法逃离局部最优的能力和加快算法收敛的速度;最后,使用12个基准测试函数、CEC2014函数集、Wilcoxon秩和检验及Friedman秩检验测试改进算法的综合性能,并与其他改进群智能算法进行对比,实验结果表明改进算法优势明显.     

动态高斯变异和随机变异融合的自适应细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法在高维函数优化上性能较差和普适性不强的问题,提出一种动态高斯变异和随机变异融合的自适应细菌觅食优化算法.首先,将原随机迁徙方案修改为动态高斯变异与随机变异融合的迁徙方法,即搜索前期利用随机迁徙有利于增加解的多样性,获得全局最优解,搜索后期改用动态的高斯变异来提高算法的收敛速度;然后,对趋化操作中的步长参数使用动态调整和自适应调整来增强算法的普适性;最后,构建全局极值感应机制使优化更有效,从而获得了一种高性能的自适应BFO算法,以便能够高效解决高维函数的优化问题.14个高维函数优化的仿真结果表明,提出的算法不仅优化效果好、普适性强,而且能以更快的速度找到全局最优解,性能优于SBFO、POLBBO、BFAVP和RABC算法.     

融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法

针对花授粉算法（FPA）具有寻优精度较低,稳定性不高的问题,提出了一种融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法（SCA-EFPA）。针对花授粉算法的局部授粉过程,授粉范围小且易陷入局部最优值的问题,利用正弦余弦算法的“局部开发”和“全局搜索”特性,并作简化改进后引入;针对其全局授粉过程,搜索范围较大且寻优精度低的问题,引入精英花粉算子以提高寻优精度并且进行变异和交叉操作以保持种群多样性。达到整个改进后的算法具有提高寻优精度的目的。选取多组标准测试函数来测试改进算法的各项性能。结果表明,与基本花授粉算法、粒子群算法和差分变异算法等相比,融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法具有更高的寻优精度,更好的稳定性和收敛性。     

混合策略改进的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法.首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优.对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力.     

基于混合策略改进的花朵授粉算法

针对传统花朵授粉算法(FPA)在解决复杂问题时搜索精度低和收敛速度慢等问题,提出了一种基于混合策略改进的花朵授粉算法(HSFPA)。采用自适应转换概率策略改进转换概率,动态平衡全局授粉和局部授粉之间的关系;在全局授粉阶段,提出一种动态全局搜索策略,既可以加快算法收敛速度,又能增加花粉种群的多样性,防止花粉陷入局部最优;局部搜索增强策略使得花粉能够充分开发当前优质花粉周围的搜索空间,提高收敛精度;花粉越界修正策略进一步加强了算法的探索能力。通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,HSFPA算法在搜索速度和寻优精度方面具有更好的效果。     

基于反向学习和种群引导的多目标蝗虫优化算法

为了解决多目标优化的相关问题,提出了求解多目标的蝗虫优化算法,结合单个目标的蝗虫优化算法的搜寻机制、帕累托优势以及拥挤度策略,并在算法中应用种群引导和高斯变异算子,加入了反向学习机制。将所提出的算法与经典的MOPSO、MOCS、MOGOA和MOWOA算法进行了比较,比较结果表明,所提出的改进多目标蝗虫优化算法具有良好的鲁棒性,所求得的解分布更均匀,收敛更快速,是一种有着良好应用前景的多目标进化算法。     

t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法

为了解决传统花授粉算法(FPA)收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,提出了一种t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法(t MFPA).首先利用混沌映射初始化花朵个体的位置,然后在全局授粉过程中,利用t-分布扰动的随机个体和莱维飞行共同实现个体位置更新,加快收敛速度的同时提高搜索空间的多样性;在局部授粉过程中,加入具有两个差分向量的变异策略和小概率策略,结合两种策略使算法能够跳出局部最优.实验结果表明,t MFPA相比于FPA和其他启发式智能算法具有更好的寻优精度和收敛速度,相对于其他改进算法具有更好的收敛性能.     

基于混沌优化策略的SFLA算法

针对基本混合蛙跳算法的缺陷, 提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制, 平衡了算法搜索深度, 并利用高斯变异算子代替随机更新操作, 提高了算法搜索速度; 在全局迭代中借鉴混沌优化策略思想, 以概率形式对最优个体进行优化, 避免了族群陷入局部最优, 并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解。最后用MATLAB对测试函数进行了仿真, 仿真结果表明改进的混合蛙跳算法在收敛速度、优化精度上有较大改善。     

自适应变异尺度系数和混合选择的回溯搜索算法

回溯搜索算法（Backtracking Search Optimization Algorithm,BSA）是一种基于种群的进化算法。该算法有良好的全局搜索性能,但存在收敛速度慢的缺点。针对这一缺点,提出了自适应变异尺度系数和混合选择的改进的回溯搜索算法。改进的变异尺度系数是基于Metropolis准则提出的,它的总体趋势自适应减小。改进的选择策略是整体[q]%择优法与锦标赛选择法的混合选择机制,在选择过程中使一定比例的优秀个体优先进入下一代,剩余个体对位选取适应度较高的个体。对5个复杂的约束优化问题进行仿真实验,得到的实验结果分别与原算法和众多同类算法进行了比较,实验结果表明了改进算法的有效性和良好竞争力。