自适应搜索区域的微粒群优化算法

基于基本微粒群优化算法搜索后期,众多微粒都拥挤在历史最优位置周围进行重复性无效搜索这一现象,提出一种改进的微粒群算法--自适应搜索区域的微粒群优化算法,其主要思想为:每当搜索进行到当前设定的一个最大迭代次数时(即,微粒在全局历史最优位置周围徘徊进行无效搜索时),在原搜索区域的基础上,重新构造一个较小的搜索区域,并重新初始化微粒,继续进行搜索,最终获得最优解.对3个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明,该算法具有比基本微粒群优化算法更好的优化性能.     

基于动态邻域和自适应惯性权重的微粒群算法

针对微粒群优化解决复杂优化问题时易陷入局部收敛、效率不高的缺点,提出一种基于动态邻域和自适应惯性权重的微粒群优化算法.通过定义动态邻域及其最优维值,提出种群个体的动态邻域最优维值学习策略,使微粒跟踪个体极值和邻域的最优维值进行搜索,以增加学习样本的多样性,避免局部收敛;提出一种基于个体适应度的惯性权重动态调整方法,提高算法的寻优效率.通过优化5个典型测试函数验证了本文所提方法的有效性.     

基于SQP和自适应搜索的混沌粒子群算法

针对基本粒子群优化算法（PSO）算法易陷入局部最优的缺点,提出混沌自适应粒子群-序列二次规划算法（CAPSO-SQP）。在基本PSO算法的基础上,加入混沌搜索和自适应惯性权重提高全局收敛能力,并在PSO算法每一代的迭代过程中,引入SQP策略,加快局部搜索并提高对约束优化问题的计算可靠性。测试函数仿真结果表明,CAPSO-SQP算法计算精度高,稳定性好,收敛速度快。将所提出算法应用于悬臂梁结构优化设计,求解结果表明算法在结构优化计算方面的可行性,而且相对于CPSO算法求解更加准确,具有较高的计算可靠性和实用价值。     

一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法

该文研究了基于种群演化的微粒群优化算法,针对此算法在迭代的过程中陷入局部极小点而产生群体演化停滞的现象,提出了一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法。此混合方法利用混沌迭代的遍历性来增强算法的局部精确搜索能力从而达到全局搜索性能和局部搜索性能的平衡,使群体快速脱离停滞状态。实验结果表明,相比于其他演化搜索算法如标准微粒群算法,标准遗传算法和改进微粒群算法,嵌入局部混沌搜索的混合微粒群算法在收敛性和鲁棒性方面得到了较大的改善,很大程度上避免了演化停滞现象的发生,是一种高效的搜索方法。     

自适应搜索空间的混沌蜂群算法

针对人工蜂群（ABC）算法的不足,以种群收敛程度为依据,结合混沌优化的思想,提出一种改进的人工蜂群算法—自适应搜索空间的混沌蜂群算法（SA-CABC）。其基本思想是在原搜索区域的基础上,根据每次寻优的结果自适应地调整搜索空间,逐步缩小搜索区域,并利用混沌变量的内在随机性和遍历性跳出局部最优点,最终获得最优解。基于六个标准测试函数的仿真结果表明, 本算法能有效地加快收敛速度,提高最优解的精度, 其性能明显优于基本ABC算法,尤其适合高维的复杂函数的寻优。     

多峰搜索的动态微粒群算法

对多峰搜索问题提出了一类动态微粒群算法。该算法通过变换函数将多峰问题中的所有峰变为等高峰,从而保证每个峰都有同等机会被找到;在搜索过程中采用群体规模动态可调的进化方式,使得初始群体可以任意指定,从而克服了标准微粒群算法由于无法事先知道多峰函数峰值点个数而很难确定合适群体大小的困难。实验表明了该算法可以尽可能多地找到峰值点。     

考虑容量约束的电缆敷设变邻域搜索优化算法

针对一类考虑容量约束的电缆敷设优化问题,提出一种新的变邻域搜索优化算法。首先,分析电缆敷设问题的优化要求,基于图论给出具有容量约束的电缆敷设优化问题的数学描述;然后,结合问题特征提出基于Dijkstra算法的初始解生成策略,构建依据解间距离的邻域结构和局部启发式搜索策略,在此基础上给出电缆敷设变邻域搜索优化算法;最后通过实例求解结果表明,该算法能在短时间内获得问题的最优解或近优解,验证了算法的有效性和优越性。     

基于混沌搜索的自适应差分进化算法

提出一种基于混沌搜索的自适应差分进化算法（CADE）,该算法在计算过程中自适应地调整交叉率,在搜索初期保持种群多样性的同时增强算法的全局收敛性。具有较强局部遍历搜索性能的混沌搜索的引入使得算法具有较好的求解精度,增加搜索到全局最优解的概率。对几种典型的测试函数对CADE进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟收敛,具有良好的全局收敛性。     

具有群活性感知的自适应微粒群算法

算法结构和对信息的利用能力是影响算法性能的重要因素.标准微粒群算法简洁易用,然而在其寻优过程中,每个粒子仅仅向自身历史最优经验和种群历史最优经验学习,未能有效利用寻优过程中其他粒子的经验和状态信息;另外,单纯的基于二阶差分方程的迭代寻优方式在算法结构上增大了算法陷入局部最优的概率.为了从算法结构上减少微粒群算法早熟收敛和陷入局部最优的情况,本文提出了一种具有群活性感知的自适应微粒群算法:通过引入群活性对当前的寻优状态进行描述,然后根据群活性自适应地改变粒子的拓扑结构和搜索模式,在一定程度上增强了微粒群算法的全局收敛能力.基准函数测试结果证明了本算法的有效性和特点.     

二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

针对BP神经网络在学习算法中的不足,将BP神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法。其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的BP神经网络、RBF网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

一种改进的自适应邻域粒子群优化算法

在对粒子群优化(PSO)算法进行深入分析的基础上,建立了自适应邻域更新机制,再对惯性权重更新机制进行自适应化,分别从拓扑邻域结构和惯性权重两个角度对局部版PSO算法进行了改进,提出了一种实用、高效的自适应邻域粒子群优化算法,经7个标准测试函数验证,该算法具有较高效率和精度。     

基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent 映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整方法。该方法可以有效避免计算的盲目性,还能够快速搜寻到最优解。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类改进算法。     

基于混沌PSO算法的选择性神经网络集成方法

提出基于十进制粒子群优化算法（DePSO）和二进制PSO算法（BiPSO）的选择性神经网络集成(NNE)方法,通过PSO算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度,减小"多维共线性"和样本噪声的影响。为有效保证PSO算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异。试验表明,混沌PSO算法是组合优化权值的有效方法,同已有方法比较可以有效提高神经网络集成的泛化能力。     

一种结合混沌和逃逸的自适应粒子群优化方法

考虑到粒子群早熟收敛现象,提出了一种基于逃逸和混沌的自适应粒子群优化算法。该算法引入一个新的惯性系数来改进原有的速度更新公式,并在粒子陷入早熟之后,调整相应的速度参数。同时,选取适应度最差的10%的粒子,利用混沌的方法对它们的位置进行更新,并且格栅化。产生了充分多的点,使粒子群跳出了当前的局部最优并获得更优的群体最优值。数值仿真表明,该算法粒子群能有效地跳出局部极值,获得精度更高的优化值。     

混沌布谷鸟搜索算法在谐波估计中的应用

针对布谷鸟搜索（CS）算法存在后期收敛速度慢、计算精度不高和陷入局部最优等缺点,提出了混沌布谷鸟（CCS）算法。首先,通过混沌理论初始化种群来增加种群多样性;然后,对局部最优值引入混沌扰动算子来跳出早熟收敛,提高计算精度,进而完成全局优化。对4个单目标基准函数进行仿真测试,对比最优值、最差值、平均值、中位数值及标准差值,结果表明,基于CCS算法比CS算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度。在电力系统中谐波问题成分引起电流波形畸变,电网不稳定。精确分析谐波成分是解决谐波污染的重要前提。将性能更好的CCS算法应用于谐波估计,通过比较估计均值及标准偏差,结果显示在分析谐波电流时CCS算法相比粒子群优化（PSO）算法具有更好的性能。     

基于自适应认知域的粒子群性能改进方法

为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法：搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。     

基于混沌云模型的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化（PSO）算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化（CCMPSO）算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置;应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。     

Skewed general variable neighborhood search for the cumulative capacitated vehicle routing problem

The cumulative capacitated vehicle routing problem (CCVRP) is a relatively new version of the classical capacitated vehicle routing problem, and it is equivalent to a traveling repairman problem with capacity constraints and a homogeneous vehicle fleet, which aims to minimize the total arrival time at customers. Many real‐world applications can be modeled by this problem, such as the important application resulting from the humanitarian aid following a natural disaster. In this paper, two heuristics are proposed. The first one is a constructive heuristic to generate an initial solution and the second is the skewed variable neighborhood search (SVNS) heuristic. The SVNS algorithm starts with the initial solution. At each iteration, the perturbation phase and the local search phase are used to improve the solution of the CCVRP, and the distance function in acceptance criteria phase is used to improve the exploration of faraway valleys. This algorithm is applied to a set of benchmarks, and the comparison results show that the proposed algorithms provide better solutions than those reported in the previous literature on memetic algorithms and adaptive large neighborhood search heuristics.