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.     

基于动态调整和协同搜索的花授粉算法

针对基本花授粉算法（Flower Pollination Algorithm,FPA）容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于动态调整和协同搜索的花授粉算法（Flower Pollination Algorithm based on Dynamic adjustment and Cooperative search,FPADC）。利用霍尔顿序列提升初始解的质量;通过对种群进行分工,从而提高种群的多样性以跳出局部最优;根据种群进化信息动态调整算法的寻优策略,从而提高收敛速度和精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本花授粉算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。     

多策略协同优化的改进HHO算法

为进一步提升哈里斯鹰优化算法（HHO）的收敛精度和迭代速度,提出一种多策略协同优化的改进HHO算法（MSHHO）。首先采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,加强个体在解空间区域的均匀化分布程度;其次引入融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制于局部搜索阶段,完善算法开采机制并有效增强个体邻域的搜索严密性,提高算法收敛精度;最后鉴于算法在迭代后期易于陷入局部极值情形,采取柯西变异和反向学习的混合变异策略交替扰动最优个体以助其快速逃离局部极值区,加快算法迭代速度。通过对基准测试函数的求解对比分析、Wilcoxon秩和检验和CEC2014复杂函数对比分析,证实了改进算法优异的寻优性能和稳健的鲁棒性。     

融合多策略的改进麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略,自适应调整个体权重提高算法收敛速度;针对个体聚集程度过高问题,采用多样性变异处理,引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动,提高算法逃离局部最优的可能。通过九个不同特征的基准函数进行寻优测试,测试结果表明改进算法能够更快地收敛于最优值,有更好的平均值和标准差,表明了其具备更优的收敛速度、收敛稳定性和逃离局部最优值的能力。通过应用该改进优化算法于分数阶PID控制器的参数整定上,进一步验证了改进策略的有效性和可行性。     

文化基因算法求解TSP问题的研究

TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。     

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。     

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。     

混合改进的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法(FPA)收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种混合改进的花朵授粉算法(HFPA)。该算法采用均匀初始化和边界变异提高种群多样性,利用正态分布缩放因子进行全局寻优,加快收敛速度。局部寻优引入变异策略帮助算法跳出局部最优。实验使用7个测试函数,对比原FPA算法其他群智能算法,结果表明:HFPA算法在收敛速度和寻优精度方面均有显著的提高。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

一种自适应多策略行为粒子群优化算法

针对粒子群优化算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种自适应多策略行为粒子群优化算法.算法中每个粒子拥有4种行为进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定粒子的进化行为,并通过策略行为概率变异算法提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解.在经典的基准测试函数上,对新算法与其他7个群智能进化算法的测试结果进行比较分析,结果表明所提出算法具有很好的求解精度和收敛速度,尤其适合应用于一些高维优化问题.     

融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法

针对元启发算法中麻雀搜索算法(SSA)的早熟收敛、易陷入局部最优、全局搜索性差等问题进行研究,提出一种融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法。首先,利用Chebyshev混沌映射初始化种群,使初始解位置分布更为均匀,产生优质初始解,增加种群丰富性;其次,引入黄金正弦和曲线自适应权重改进发现者和加入者位置更新方式,有效协调了全局搜索与局部挖掘能力,加快收敛速度;最后,动态选择随机游走或柯西-t扰动策略对最优麻雀位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力以及收敛精度。选取14个基准函数进行测试,比较改进算法与其他九个元启发式算法的仿真结果,使用Wilcoxon秩和检验以及MAE(mean absolute error)排序来验证所提改进策略的有效性。结果表明,该算法在全局搜索性、克服局部最优、收敛速度、收敛精度、稳定性都有较大提升。     

多策略融合的改进麻雀搜索算法及其应用

针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,提出一种多策略融合的改进麻雀搜索算法.采用精英混沌反向学习策略生成初始种群,增强初始个体的质量和种群多样性,实现对更多优质搜索区域的勘探以提升算法的局部极值逃逸能力和收敛性能;结合鸡群算法的随机跟随策略,优化麻雀搜索算法中跟随者的位置更新过程,平衡算法的局部开发性能和全局搜索能力;采用柯西-高斯变异策略提升算法的种群多样性保持能力和抗停滞能力.对10个不同特征的基准测试函数进行寻优,测试结果与Wilcoxon符号秩检验结果均表明改进算法具有更好的寻优精度、收敛性能和稳定性.最后,利用改进算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,应用于煤与瓦斯突出危险性辨识,通过实验进一步验证改进策略的有效性和改进算法的优越性.     

多策略融合算术优化算法及其工程优化

针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷,提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先,采用Sobol序列初始化AOA种群,增加初始个体的多样性,为算法全局寻优奠定基础;然后,重构数学优化器加速函数(MOA),权衡全局搜索与局部开发过程的比重;最后,利用混沌精英突变策略,改善算法过于依赖当前最优解的问题,增强算法跳出局部极值的能力。选用12个基准函数和部分CEC2014测试函数进行实验仿真,结果表明MFAOA在求解精度和收敛速度上均有明显的提升;另外,通过对两个工程实例进行优化,验证了MFAOA在工程优化问题上的可行性。     

基于平面镜反射成像学习的海洋捕食者算法及特征选择

针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度;另一方面,在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略,从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优,结果表明,该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得了显著提高。再将改进算法应用于求解21个特征选择问题,结果表明,该算法能有效去除冗余特征,提高数据分类的准确度。通过以上对比实验,显示出该改进算法的性能具有较强竞争力。     

多策略自适应变异的差分进化算法及其应用

针对传统DE算法在求解复杂函数时会出现早熟收敛、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷，提出了一种多策略自适应变异的差分进化算法MsA-DE。将3种变异策略两两结合，随机分配所占比重，以增加种群的多样性；通过引入进化程度阈值，自适应地选择最合适的变异策略，平衡算法的全局搜索和局部搜索能力；对越界的变异个体进行处理，保证种群的多样性和有效性。加入扰动机制提高算法跳出局部最优的能力，同时提高最优解的精度。将该算法用于14个测试函数的优化中，结果表明，MsA-DE算法与其它4种算法相比具有更高的收敛精度和跳出局部最优的能力。将该算法应用于铁路功率调节器RPC的容量优化问题中，结果表明，该算法能够减小RPC补偿装置的容量，提高装置的经济性。     

一种多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、种群趋同性严重、易于陷入局部最优等不足,提出一种多策略改进的麻雀搜索算法（multi-strategy improved sparrow search algorithm,MISSA）。通过混沌映射和反向学习机制提高算法初始种群的质量;借鉴粒子群算法的学习策略来提升种群的信息交流能力和兼顾全局勘探与局部开发之间的平衡;融合差分进化算法的变异交叉操作提升算法跳出局部最优值的能力。通过对8个基准测试函数的寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛效率;进一步地,将改进算法应用于优化支持向量回归（support vector regression,SVR）模型的参数,并通过在选定的5个UCI数据集上的实验验证了改进算法的有效性。