多策略改进的持续爆破算法

为解决持续爆破算法寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的持续爆破算法。在阶段寻优过程中,基于历史阶段最优解提出新的动态爆破半径,提高算法的寻优精度;通过对阶段最优解进行反向变异提高算法跳出局部最优的能力。通过阶段局部最优解向阶段最优解的方向移动的策略更新种群位置,实现种群信息的有效交互。实验结果表明,改进算法的寻优精度和收敛速度明显提升,在求解高维函数优化问题时也有较好的寻优表现。     

基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法

针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization, BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization, WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。     

精英反向与二次插值改进的黏菌算法

针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA).精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和种群质量,提升算法全局寻优性能与收敛精度;利用二次插值生成新的黏菌个体,并用适应度评估更新全局最优解,有利于增强算法局部开发能力,减少算法收敛时间,使算法跳出局部极值.通过求解多个单模态、多模态和高维度测试函数进行不同算法之间的对比,结果显示,结合两种策略的ISMA具有较高的寻优精度、寻优速度和鲁棒性.     

基于反向学习的跨种群差分进化算法

针对差分进化（DE）算法存在的寻优精度低、收敛速度慢等问题,借鉴混沌分散策略、反向学习策略（OBL）以及跨种群并行机制,提出一种基于反向学习的跨种群差分进化算法（OLCPDE）。采用混沌分散策略进行种群初始化,将种群划分为精英种群和普通种群,对两个子种群分别采用标准的差分进化策略和基于反向学习的差分进化策略;同时,为进一步提高算法对单峰函数的求解精度和稳定性,采用了一种跨种群的差分进化策略,运用三种策略对子种群进行操作,达到共同进化的目的。实验独立运行30次,OLCPDE在12个标准的测试函数中,有11个函数都能稳定地收敛到全局最优解,优于对比算法。实验结果表明,OLCPDE收敛精度高,能有效避免陷入局部最优点。     

求解大规模优化问题的改进麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在求解大规模优化问题时存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值的缺点,提出一种基于精英反向学习策略的萤火虫麻雀搜索算法(ELFASSA).首先,通过反向学习策略初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,利用萤火虫扰动策略提高算法跳出局部最优的能力并加速收敛;最后,在麻雀位置更新后引入精英反向学习策略以获取精英解及动态边界,使精英反向解可以定位在狭窄的搜索空间中,有利于算法收敛.通过选取10个高维标准测试函数进行仿真实验,将其与麻雀搜索算法(SSA)及4种先进的改进算法进行性能对比,并与3种单一策略改进的麻雀搜索算法进行改进策略的有效性分析,仿真结果表明, ELFASSA算法在收敛速度和求解精度两方面明显优于其他对比算法.     

应用反向学习策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,采用反向学习策略加以改进,提出应用反向学习策略的果蝇优化算法OBLFOA(FOA with Opposition-based Learning)。该算法将一般反向学习策略和动态一般反向学习策略分别引入到果蝇优化算法的种群初始化和迭代寻优过程中,能得到越来越好的种群个体。随着迭代过程的逐步深入,使得进化种群快速地逼近最优解。对6个经典测试函数的仿真结果表明,新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。     

基于Cubic映射的灰狼优化算法及应用

针对标准的灰狼优化算法GWO对于复杂优化问题的求解易陷入局部最优的缺点,从混沌初始化和非线性控制策略2个角度,提出一种基于Cubic映射和反向学习的灰狼优化算法COGWO。首先,利用Cubic映射和反向学习策略对种群进行初始化,并通过非线性参数控制策略来调节寻优过程中的参数;然后,对6种基准测试函数进行寻优实验,实验结果表明,COGWO算法具有更好的收敛精度、收敛速度和稳定性;最后,将COGWO算法应用到了实际的工程优化问题中。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

一种混合改进的鸡群优化算法

摘要：针对鸡群算法（CSO）易陷入局部最优和出现早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法（OBSA-CSO）。算法通过采用反向学习对种群进行初始化,同时对越界个体进行边界变异操作保证了算法的种群多样性并利于算法的全局搜索;在寻优过程中对母鸡采用新的位置更新公式,并对最优个体采用改进退温函数的模拟退火扰动,通过Metropolis准则进行择优的方式有效的提高了算法的寻优精度和收敛速度。通过对7个测试函数在固定迭代次数和固定寻优精度条件下的实验表明,改进后的算法相较于传统鸡群算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

一种混合麻雀搜索算法

元启发式算法由于可产生多样的解决方案在科学及工业领域受到了广泛的应用,麻雀搜索算法(SSA)是一种相对新颖的基于群体的元启发式算法,已被证明具有较好的寻优求解性能。由于在某些情况下麻雀种群多样性不足,导致算法寻优精度低,易陷入局部最优,因此提出了一种混合麻雀搜索算法(HSSA),首先利用反向对立学习策略提高初始种群质量,其次混合了模拟退火算法的Metropolis准则,避免算法陷入局部最优。为了验证算法的性能,利用HSSA对多个单峰和多峰测试函数进行求解,实验结果表明,与WOA、SSA和IPSO相比,HSSA具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

引入混合蛙跳搜索策略的人工蜂群粒子群算法

由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法（ABCSFL-PSO）。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。     

基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法

针对传统混合蛙跳算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺陷,提出了基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法。该算法将基于三角函数搜索因子的局部进化策略和产生新个体策略引入到混合蛙跳算法中,改进混合蛙跳算法的局部搜索精度和全局收敛性能。实验结果表明,基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法能够显著改善混合蛙跳算法的寻优精度和收敛速度,使算法的搜索效率和稳定性同时得到提高。     

内嵌扰动变异的混合蛙跳算法

针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。     

文化蛙跳算法性能分析研究

基本混合蛙跳算法收敛速度较慢,优化精度较低。为进一步提高混合蛙跳算法的优化速度和精度,将文化算法模型引入到混合蛙跳算法中,提出了一种文化蛙跳算法。利用混合蛙跳算法良好的全局协同搜索能力和文化算法模型中的遗传操作,提高了算法的收敛精度,增强了算法的群体多样性。通过对3个测试函数进行优化实验,并与文中文化蛙跳算法和相关文献中的改进算法进行比较,实验结果表明文中提出的改进文化蛙跳算法具有更好的优化性能。     

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。     

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.     

基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法

为了避免混洗蛙跳算法易于出现不成熟收敛,提高求解质量,提出了基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法。该算法将粒子群算法中粒子追踪全局极值的思想融入混洗蛙跳算法中,对族群内的最差个体同时跟踪族群内和全局两个最优个体的信息,进行深度搜索;并引入免疫进化算法对群体中的最优个体进行免疫进化迭代计算,以达到充分利用最优个体的信息的目的。该算法不仅避免了陷入局部极值的局限,以更高的精度逼近全局最优解,而且能加速收敛。对多个典型测试函数的计算表明：基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法比传统的混洗蛙跳算法具有更好的寻优能力、稳定效果和更快的收敛速度。     

基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法（SFLA）是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入邻域正交交叉算子的概念,提出了一种基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法（SFLA-OCO）。通过对基准函数进行测试,实验结果证明改进的算法提高了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。     

协同进化混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习,增加子群间交互的频繁性,提高信息共享程度,有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制,以对精英空间进行精细搜索,获得更优解,进一步提升算法的全局寻优能力,正确导向算法的进化。实验结果表明,所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0,成功率为100%,优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛,极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。     

Sensor network optimization of gearbox based on dependence matrix and improved discrete shuffled frog leaping algorithm

This paper reports a new improved discrete shuffled frog leaping algorithm (ID-SFLA) and its application in multi-type sensor network optimization for the condition monitoring of a gearbox. A mathematical model is established to illustrate the sensor network optimization based on fault-sensor dependence matrix. The crossover and mutation operators of genetic algorithm (GA) are introduced into the update strategy of shuffled frog leaping algorithm (SFLA) and a new ID-SFLA is systematically developed. Numerical simulation results show that the ID-SFLA has an excellent global search ability and outstanding convergence performance. The ID-SFLA is applied to the sensor’s optimal selection for a gearbox. In comparison with GA and discrete shuffled frog leaping algorithm (D-SFLA), the proposed ID-SFLA not only poses an effective solving method with swarm intelligent algorithm, but also provides a new quick algorithm and thought for the solution of related integer NP-hard problem.