改进的群搜索优化算法在结构优化中的应用

针对桁架结构优化设计问题,对群搜索优化算法(GSO)进行了算法修改和参数调整,并将修改后的算法应用到10杆、17杆和200杆共3个桁架结构截面优化设计算例中,同时与另一种GSO改进算法(IGSO)进行了对比分析。对于每个算例,该文改进算法和IGSO算法各运行了10次,从10次运行的统计结果可以看出,改进算法的优化效果和稳定性均好于IGSO算法。另外,改进算法也与目前结构优化中较好的其它几个算法进行了比较,总体来说,改进算法的最佳优化结果与这些算法的最佳结果相当。     

群搜索优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍一种改进的群搜索优化算法（IGSO）及适用于它的一种约束处理方法,并将其应用到两个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于每个算例,IGSO和HPSO算法各运行10次,从10次运行的统计分析中可以看出,IGSO算法的优化效果和稳定性稍逊于HPSO算法,但其收敛速度比HPSO算法快,且其使用的约束处理方法大大减少有限元分析的次数,提高程序运行的速度。     

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化（PSO）算法的一种改进算法：用于约束优化问题的启发式粒子群优化（HPSO）算法。针对HP-SO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析。对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍。     

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化(PSO)算法的一种改进算法:用于约束优化问题的启发式粒子群优化(HPSO)算法.针对HPSO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析.对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍.     

遗传算法在结构优化中的应用

采用遗传算法求解桁架结构优化设计问题,建立了平面桁架结构优化的数学模型,应用改进的自适应遗传算法对其进行求解。为了加快遗传算法进化过程,本文采用精英选择与轮盘赌选择相结合的策略,鲁棒性更好,收敛速度更快,拥有较强的寻优能力。算例表明,该遗传算法可用于桁架结构的优化设计,优化速度快,效率高,优化结果更加可靠。     

基于改进萤火虫优化算法的多阈值彩色图像分割

为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略,提出了一种改进的萤火虫优化(IGSO)算法。IGSO算法根据步长和萤火虫的移动方向对萤火虫算法收敛性的影响,在萤火虫移动过程中引入全局信息,采用随着迭代次数和搜索空间维数自适应变化步长的策略,来提高收敛性能。实验结果表明,该方法能够较好地对彩色图像进行分割,其性能优于基本的萤火虫优化(GSO)算法、改进的量子行为粒子群优化算法(CQPSO)和改进的细菌觅食算法(MBF)。     

基于改进萤火虫算法的多模函数优化

为了提高萤火虫算法GSO(Glowworm Swarm Optimization algorithm)多模函数优化性能,针对GSO峰值发现率低、收敛速度慢和求解精度不高的缺点,提出萤火虫个体可自适应搜索峰值且移动步长可变的改进萤火虫算法IGSO(Improved Glowworm Swarm Optimization algorithm)。IGSO引入尝试性移动策略以增强算法的搜索能力,同时,以邻域平均距离为参考,对个体移动步长进行调整。采用典型多模函数进行测试,实验结果表明,IGSO峰值发现率高,收敛速度快且求解精度高,比GSO具有更优的多模函数优化性能。     

智能优化算法在配电网规划中的应用研究

配电网规划对于提升电力系统运行效率以及节约生产成本有着重要的作用。针对该类复杂优化问题，研究提出了一种基于改进群搜索优化算法(Group Search Optimization, GSO)的规划方法，其利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm, AFS)对传统群搜索优化算法进行改进，从而结合了两者的优点。研究结果显示，对于小规模配电网络而言，三种算法均能取得较好的规划效果，且改进GSO算法的性能更优。而面对较大规模配电网络时，GSO算法与AFS算法易陷入局部最优。在仿真测试实验中，改进GSO算法的平均费用值、标准差、方差分别为948.17万元、5.61、34.89,均低于另外两种算法。除此之外，改进GSO算法的总有功损耗也均低于GSO算法和AFS算法。其优异的性能对于提升配电网规划效率、节约成本有着重要的意义。     

改进的群搜索优化算法在MATLAB中的实现

文章介绍了一种改进的带趋势预测的群搜索优化（Group Search Optimizer,GSO）算法,描述了此算法在MATLAB中的程序实现。同时根据函数优化的概念,举例说明了改进算法在函数优化中的应用方法。     

桁架形状优化的一种改进模拟退火算法研究

通过设计一种产生可行解的状态发生器,由该状态发生器产生的新状态均满足所有的约束条件,从而方便地处理约束条件,并提出一种求解桁架形状优化设计问题的改进的模拟退火算法。算例表明该方法能获得较高质量的解,具有现实的工程意义,同时指出改进的SA算法用于桁架形状优化问题得不到全局最优解。     

改进萤火虫算法性能分析及其在WSNs网络覆盖中的应用

对改进萤火虫算法性能及其在WSNs网络覆盖优化中的应用问题进行了研究。分析了基本萤火虫算法的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,给出了算法改进策略,并证明了改进的萤火虫算法以概率1收敛于全局最优解,在此基础上,提出了基于萤火虫优化的网络覆盖算法,建立了以网络均匀度及网络覆盖率为准则的数学模型,推导了节点冗余度与网络覆盖率之间的关系,给出了节点休眠策略,并将节点部署划分成不同的阶段,在每个阶段,分别采用改进的萤火虫算法对模型进行求解,进而得到无线传感器网络最优覆盖,最后对经典测试函数和WSNs网络覆盖问题进行实验仿真,仿真结果表明改进的算法具有更加理想的运算结果,而且能有效地给出WSNs网络覆盖优化方案。     

An improved group search optimizer with operation of quantum-behaved swarm and its application

Group search optimizer (GSO) is a novel swarm intelligent (SI) algorithm for continuous optimization problem. The framework of the algorithm is mainly based on the producer-scrounger (PS) model. Comparing with ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO) algorithms, GSO emphasizes more on imitating searching behavior of animals. In standard GSO algorithm, more than 80% individuals are chosen as scroungers, and the producer is the one and only destination of them. When the producer cannot found a better position than the old one in some successive iterations, the scroungers will almost move to the same place, the group might be trapped into local optima though a small quantity of rangers are used to improve the diversity of it. To improve the convergence performance of GSO, an improved GSO optimizer with quantum-behaved operator for scroungers according to a certain probability is presented in the paper. In the method, the scroungers are divided into two parts, the scroungers in the first part update their positions with the operators of QPSO, and the remainders keep searching for opportunities to join the resources found by the producer. The operators of QPSO are utilized to improve the diversity of population for GSO. The improved GSO algorithm (IGSO) is tested on several benchmark functions and applied to train single multiplicative neuron model. The results of the experiments indicate that IGSO is competitive to some other EAs.     

基于改进的萤火虫优化算法的混合语音盲分离

针对传统盲源分离优化算法对分离性能影响较大的局限性,提出了一种基于改进的萤火虫优化的混合语音盲分离算法。将萤火虫的飞行跨度由固定取值变为由新构造的函数自适应调整,在加快收敛速度的同时避免算法早熟现象的发生。实验结果表明,与基于自然梯度、标准萤火虫和粒子群优化的盲分离算法相比,新算法对混合语音信号的分离效果较好,在收敛速度和分离能力方面都有所提升。     

一种改进的变步长自适应GSO算法

基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。     

萤火虫群优化算法在越库调度问题中的应用

萤火虫群优化算法是一种新兴的群体智能优化算法,目前在组合优化领域中的应用比较少。提出萤火虫群优化算法（Glowworm Swarm Optimization,GSO）求解越库调度问题的优化方法。越库调度问题是一类极为复杂的NP难题,是影响越库配送效率的关键问题。依据算法和问题特点,设计基于随机键的两段式最大顺序值编码方法。为了解决GSO算法优化精度低、收敛速度慢等问题,提出逐维移动,贪婪接受的搜索策略。基于社会心理学原理,对位置更新公式进行改进。通过实验仿真,结果表明改进的GSO算法是求解越库调度问题的有效方法。     

混沌萤火虫优化算法的研究及应用

针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛,易陷入局部最优值,求解精度不高等问题,提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群,获得了质量较高且分布较均匀的初始解;同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化,以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验,结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中,结果表明了改进算法的有效性。     

求解高维函数的改进萤火虫群优化算法

针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法。该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率。集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度;同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围。通过8个典型的基准函数测试,结果表明：改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率。     

一种具有区域影响的人工萤火虫算法

受到自然界中萤火虫通过荧光进行信息交流的群体行为的启示,萤火虫算法被提出。它是一种新颖的仿生群智能优化算法。基本的萤火虫算法中,萤火虫个体间存在协作不足,易陷入局部最优的缺陷;考虑到萤火虫个体的区域影响作用,提出一种更接近社会上信息传递系统的萤火虫算法。该算法综合考虑了萤火虫个体的历史最优位置和萤火虫群体的历史最优位置对当前位置的影响作用,使相距较近的萤火虫个体能很快地得到信息并受其影响。实验仿真结果表明,区域影响下的萤火虫算法性能有了显著提高。     

基于改进萤火虫优化算法的视频监控图像增强

针对视频图像增强问题中连续多帧图像序列中的像素相关性,建立了一种有效的视频图像增强模型,将视频连续图像增强问题转化为从原始低质量图像像素序列到高质量增强图像像素序列的寻优问题。基本萤火虫(GSO)算法具有容易陷入极值振荡和局部最优的缺陷,为了解决这个问题,在位置更新策略中引入了全局最优个体影响因子与局部最优个体影响因子,同时为了保证迭代过程中荧光素更新的多样性,对萤火虫荧光素的挥发及增益系数进行改进,提出了改进萤火虫(IGSO)算法。结合视频图像增强问题特性,重新定义了算法的群体的输入、萤火虫的荧光素和位置更新运动方程,设定了优化目标函数准则。最后典型的道路和室内监控视频图像增强实例验证了所提出的模型和算法的可行性。