电力系统PMU最优配置问题的混合优化算法

针对电力系统潮流计算方程直接可解的PMU最优配置问题,提出了一种引入小生境技术的遗传禁忌搜索混合算法。混合优化算法以小生境遗传算法为主体,避免传统遗传算法“早熟”和解的多样性不足的问题;结合禁忌搜索思想,使用TSR算子进行交叉操作,解决传统遗传算法局部搜索能力较差和收敛速度有待提高的问题。用该算法与其他两种传统算法进行了对比验证,结果表明该混合算法不仅能寻得全局最优解,而且提供了解的多样性,提高了优化效率,具有广阔的应用前景。     

一种结合混沌搜索的自适应遗传算法

自适应遗传算法(AGA)是一种有效的全局优化概率搜索算法.把混沌优化算法引入到AGA中,提出了一种结合混沌搜索的自适应遗传算法(AGACCS).该算法保持了AGA的所有特点,进一步改善了AGA的全局寻优能力并有效防止局部收敛现象,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真函数结果表明,该算法的性能优于AGA.     

一种多策略结合的改进文化算法

为了更有效地抑制文化遗传算法的早熟收敛现象和提高收敛速度,提出了一种多策略结合的文化遗传算法。该算法在信念空间,使用与文化算法不同的接受函数、影响函数和更新函数,在群体空间,针对种群采取多种群化,并采用自适应的交叉变异操作且多种群之间加入竞争机制的遗传算法,这样使得改进后的算法具有更强的全局寻优能力和局部寻优能力,有效避免陷入局部最优,抑制了早熟收敛,提高了收敛效率。用上述算法对几个典型函数进行优化,实验证明了多种群自适应的文化遗传算法的有效性和可行性,新的算法不易陷入早熟收敛,此外全局搜索能力和局部搜索能力得到有效平衡,收敛率高。     

嵌套式模糊自适应遗传算法

针对简单遗传算法(SGA)收敛速度慢和早熟收敛现象,将模糊逻辑理论应用于遗传算法,并采用两级嵌套的遗传算法,随主遗传算法GA1求解优化问题的进化进程用模糊控制的方法自适应地调整遗传算法的交叉概率和变异概率;利用另一个遗传算法GA2优化模糊规则库,实现了一种嵌套式模糊自适应遗传算法(NFAGA)。仿真结果表明,这种算法的全局搜索收敛速度和解的质量明显优于SGA和一般的自适应遗传算法(AGA)。     

结合禁忌搜索的改进粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法的全局搜索和局部开采能力,提出一种结合禁忌搜索(TS)的改进粒子群优化算法。在搜索过程中,以线性递增的概率对最优粒子实施随机扰动,在全局搜索收敛到一定程度后,引入TS算法进行局部搜索,使算法快速收敛到全局最优解。分析结果表明,该算法收敛精度较高,能有效克服早熟收敛问题。     

一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

基于改进遗传算法的配电网主馈线分段开关配置

本文以分段开关接入配电网主馈线后系统的可靠性成本和效益为目标建立相应的数学模型。针对遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺点,采用基于自适应模拟退火改进的遗传算法进行分段优化,引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法。将遗传算法的全局搜索能力强与模拟退火算法局部搜索能力强的特点结合起来,提高算法局部寻优能力,更快接近全局最优解,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度。     

用于连续域优化的遗传网格蚂蚁融合算法

在进行函数优化时,遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点,但其全局收敛速度较慢。因此提出了用于连续优化的遗传网格蚂蚁融合算法（Genetic and Grid Based Ant Colony Algorithm,GGACO）。该算法将遗传算法和网格蚂蚁算法相结合,用遗传算法进行全局搜索,用网格蚂蚁算法进行局部迭代寻优,经过若干次循环迭代产生最终结果。仿真实验结果表明,该算法在解决复杂函数优化时全局收敛性能好、速度快,尤其在解决高维多峰函数优化问题时效果更显著。     

基于个体优化的自适应小生境遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题,提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算法。在自适应小生境的基础上,利用进化过程中相邻个体的信息产生的试探点标记的算法进化方向,缩短邻域搜索的区间,提高算法的局部搜索能力。对复杂多峰问题进行的优化实验结果证明,该算法能快速可靠地收敛到全局最优解,其收敛速度和解精度均优于简单遗传算法和其他小生境算法。     

一种基于云模型的改进型量子遗传算法*

针对量子遗传算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点,采用云模型对其进行改进,采用量子种群基因云对种群进化进行定性控制,采用基于云模型的量子旋转门自适应调整策略进行更新操作,使算法在定性知识的指导下能够自适应控制搜索空间范围,能在较大搜索空间条件下避开局部最优解。典型函数对比实验表明,该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,同时能以更快的速度收敛于全局最优解,优化质量和效率都要优于遗传算法和量子遗传算法。     

改进遗传算法在电站经济运行中的应用

针对水电站经济运行提出了一种改进的遗传算法,来提高遗传算法的搜索的能力和效率以及避免算法中常出现的"早熟"现象。在遗传算子设计中,引入了带有限制条件的初始化方法、双代竞争和精英保留的选择方法、自适应变化的变异及交叉算子和并行交叉迁移的方法来保证算法在收敛速度、搜索能力和运算速度3个方面的要求。在设计中,建立了"代沟"函数和并行交叉迁移率的概念。在清江隔河岩水电站的4台机组的经济运行工程实验中,从收敛速度、搜索能力和运算速度3个方面,比较了该算法和自适应遗传算法、双代竞争遗传算法的性能,得到了令人满意的结论,说明所提出的改进遗传算法可以成功地应用到水电站经济运行中。     

基于遗传和禁忌搜索混合算法的预制生产调度的研究

遗传算法是一种全局搜索能力较强的元启发式算法,可通过不断进化种群得到最优或近优解;但是遗传算法的局部搜索能力较差,容易发生早熟收敛问题。因此为了克服遗传算法早熟收敛的问题,考虑到禁忌搜索算法的局部搜索能力较强的优势,提出了一种遗传和禁忌搜索的混合算法解决预制生产流水车间的提前和拖期惩罚问题。该混合算法是在遗传算法每次迭代后,通过禁忌搜索改进当前种群中的最好染色体,并替换种群中适应度值最差的染色体。经实验测试表明,所提出的混合算法的性能更优,更容易得到全局最优解或近优解。     

基于复合形法的聚类遗传算法

针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法。通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法（NCGA）。该算法使用FORTRAN语言进行编程,通过使用三种复杂的测试函数对其性能进行测试,并与自适应遗传算法（AGA）进行了性能比较,还分析了初始种群的优劣对算法性能的影响。测试结果表明：对于遗传算法的改进效果明显,在遗传算法中融入复合形操作能明显增强遗传算法的局部搜索能力,且聚类技术使得遗传算法的全局搜索能力得到显著增强,反向学习操作的添加能增强算法的稳定性。改进后的遗传算法的性能明显好于传统的遗传算法。     

基于禁忌搜索与遗传算法的案例检索技术

案例的检索和提取是案例推理系统的一个关键步骤,案例检索结果的优劣直接影响到案例重用、修改以及整个系统的性能。遗传算法是一种基于进化思想的全局优化方法,但是存在搜索速度慢以及早熟收敛等问题;禁忌搜索是一种局部优化技术,具有搜索速度快等优点。文中将禁忌算法和遗传算法结合在一起提出了一种新的聚类方法,并将该聚类方法引入大型案例推理系统的案例检索过程中。实验结果表明使用这种方法能够达到较理想的搜索效果。     

一种改进的求解TSP混合粒子群优化算法

为解决粒子群算法在求解组合优化问题中存在的早熟性收敛和收敛速度慢等问题,将粒子群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制粒子群算法早熟收敛问题,提高粒子群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法所需借助的参照优化边集,提高了局部搜索优化算法的求解质量和求解效率。新的混合粒子群算法高效收敛于中小规模旅行商问题的全局最优解,实验表明改进的混合粒子群算法是有效的。     

带有Levy Flight机制的引力搜索算法

引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收敛。因此提出了一种基于Levy Flight和权值惯性递减的引力搜索算法QmuGSA,以加强算法的全局寻优能力。该算法通过Levy Flight独特的不均匀随机游走的机制扩大粒子的搜索范围,增加种群多样性,从而更容易跳出局部最优点。通过4个标准测试函数对所提算法进行了仿真测试,结果表明所提算法能够有效克服基本引力搜索算法易早熟、收敛精度低等缺陷,具有较好的寻优精度和全局收敛性能,能够解决一些复杂函数的优化问题。     

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。     

自适应多位变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明：该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

CW-PSO及其在古建筑传感器优化配置中的应用研究

针对粒子群优化算法容易陷入早熟收敛以及全局搜索和局部搜索平衡能力差等缺点,提出了基于余弦自适应调整惯性权重的粒子群优化算法(CW-PSO),并将其应用在木构古建筑传感器优化配置中。仿真结果表明,该算法在一定程度上避免了早熟收敛,提高了全局和局部搜索性能,又能得到较为精确的寻优结果。