一种改进的混合蛙跳算法求解有约束优化问题

提出一种适用于求解有约束优化问题的改进混合蛙跳算法(improved shuffled frog leaping algorithm, Im-SFLA)。该算法针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)在进化后期搜索速度变慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火和免疫接种思想引入到具有高斯变异和混沌扰动的SFLA中。标准测试函数仿真结果表明Im-SFLA能显著提高收敛速度和精度,并能有效克服局部极值,全局寻优能力明显优于SFLA。使用静态罚函数法将有约束优化转化为无约束优化,对12个有约束优化测试函数的实验结果表明Im-SFLA寻优精度高、鲁棒性强,是一种十分有效的求解有约束优化问题的算法。     

基于GOA-PP模型的区域水资源红黄绿分区管理识别

为能科学、高效地识别云南省16个州(市)水资源红、黄、绿分区管理类型,提出了蚱蜢优化算法(GOA)-投影寻踪(PP)识别模型。首先,基于水资源红、黄、绿分区管理的概念,从用水总量、用水效率和水环境3方面提出了广义水资源红、黄、绿分区管理识别指标体系和分级标准;其次,利用16个州(市)的水资源评价指标数据集分别构建了基于用水总量、用水效率和水环境的投影目标函数,分别采用GOA、粒子群优化(PSO)算法、布谷鸟搜索(CS)算法、差分进化(DE)算法和人工蜂群(ABC)算法优化求解各目标函数,并对求解过程和求解结果进行对比分析;最后,利用GOA求解得的各最佳投影向量计算16个州(市)的水资源评价红、黄、绿分区投影值及红、黄、绿分级标准阈值的投影值,利用该分级标准阈值的投影值对16个州(市)的水资源红、黄、绿分区管理类型进行识别。结果表明,GOA寻优精度优于PSO、CS等4种算法,具有较好的求解精度和收敛稳健性能。GOA-PP模型对云南省各州(市)的用水总量-用水效率-水环境的红、黄、绿分区管理类型识别结果分别为:昆明市、玉溪市识别为"黄区-绿区-黄区"型;曲靖市识别为"绿区-绿区-红区"型;昭通市、红河州识别为"黄区-黄区-红区"型;丽江市识别为"黄区-红区-黄区"型;楚雄州、大理州识别为"黄区-黄区-黄区"型;文山州识别为"绿区-黄区-黄区"型;德宏州、迪庆州识别为"绿区-红区-绿区"型;其他州(市)识别为"绿区-红区-黄区"。此识别结果可为云南省全面贯彻落实最严格水资源管理制度提供借鉴。     

混合混沌粒子群算法在苯与甲苯闪蒸过程优化中的应用

针对粒子群算法(PSO)所存在的收敛速度慢、易陷入局部极值和优化精度较低等缺点,提出了一种自适应的混合混沌粒子群优化算法(HCPSO),根据群体适应度方差对粒子群进行自适应混沌更新.通过两种经典测试函数的寻优计算,表明HCPSO算法可显著提高寻优搜索的效率和精度.将HCPSO算法应用于苯-甲苯体系闪蒸过程的优化研究,与常规PSO算法对比,结果表明:该优化算法具有寻优效率高、全局性能好和优化结果更稳定的优点.     

汶川地震堰塞湖地区水安全综合评价(灾后重建专刊)

目前水安全问题已经成为国家战略安全问题,突发性地震形成的堰塞湖所在区域的水安全隐患是地震堰塞湖造成的重大危害.提出构建汶川地震堰寒湖地区水安全综合评价体系,并用改进的投影寻踪动态聚类模型进行评价,弥补了传统投影寻踪聚类模型参数设置和聚类结果不明确的缺陷,并对"5·12"汶川地震形成的21处较大型堰塞湖所在地区水安全进行了评价,得到的结果为北川县水安全水平最低,平武县水安全水平最高.评价结果与现实情况相符,并且分类结果明确,操作简单,评价模型适用于推广到所有地震堰塞湖所在区域的水安全评价.     

HTS算法与GRNN、SVM耦合模型在径流预测中的应用

为提高水文预测预报精度,基于广义回归神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)构建GRNN_SVM耦合预测模型,利用热量传递搜索(HTS)算法同时优化GRNN、SVM关键参数和耦合权重系数,提出HTS_GRNN_SVM耦合预测模型。采用8个标准测试函数对HTS算法进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法等当前寻优效果较好的几种算法进行对比验证;利用两个径流量预测算例对HTS_GRNN_SVM耦合模型进行实例验证,并与HTS_GRNN、HTS_SVM及GRNN、SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:HTS算法的寻优精度优于TLBO、GWO等优化算法,具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性; HTS_GRNN_SVM模型融合了HTS算法与GRNN、SVM模型的优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于HTS_GRNN等4种模型。     

融合改进布谷鸟搜索算法和DRNN的非线性系统辨识

针对非线性系统的辨识问题,引入了对角回归神经网络模型.为了对辨识模型进行优化,设计了一种新的杂交操作策略,并将该策略引入到布谷鸟搜索中,获得改进的布谷鸟搜索算法(hCS).通过对12个典型测试函数的数值寻优实验,结果表明,所提出的算法与基本的布谷鸟算法相比,其解的精度有了明显的提高.将所提出的算法用于2个非线性系统神经网络辨识模型的优化,仿真结果表明hCS优化的模型拟合精度更高.     

Tent混沌和变邻域局部搜索优化的GSA

针对引力搜索算法存在的易陷入局部最优、精度有待提高等问题,提出一种Tent混沌和变邻域局部搜索优化的引力搜索算法。首先改进Tent混沌,利用其遍历均匀性、随机性初始化种群,增强算法的全局搜索能力;然后改进粒子速度和引力系数公式,加快算法的收敛速度;最后设计一种基于莱维飞行的变邻域局部搜索策略,引导种群脱离局部最优,提高寻优精度。仿真结果显示,新算法能有效地抑制局部最优,相较其他测试算法有更好的寻优精度和稳定性。利用新算法优化径向基函数神经网络,对非线性系统的辨识结果证明,改进后的径向基函数神经网络比标准径向基函数神经网络和反向传播神经网络具备更好的模型逼近能力和泛化水平。     

四川省区域经济发展与水安全时空格局的耦合研究

为探究区域经济发展与水安全的关系,基于水贫困指数WPI计算模型,从四川省21个市(州)2006—2013年收入水平In、支出水平Ex、受教育水平Ed、健康水平He、发展环境DE、家庭与就业FE等6方面和水资源禀赋R、供水设施A、水资源管理能力WC、水资源利用水平U、生态环境E等5方面,构建了适用于市(州)间进行对比分析的经济发展和水安全的评价指标体系,利用均衡赋值法WAMM为各个指标赋予权重,对2006—2013年8 a间各市(州)的经济发展指数EDI及水安全指数WSI进行定量分析与评价,并根据其排名评价结果对经济发展与水安全的耦合度C、耦合协调度D进行计算和时空特征分析。该分析结果能够反映四川省区域经济发展与水安全的实际状况,显示出大多数市(州)的经济发展与水安全存在较高程度的耦合关系,总体上表现为沿川东北经济区、川南经济区、攀西经济区、川西北生态经济区向成都平原经济区方向水安全状况逐渐变好,得出四川省经济发展与水安全为共生关系,在扶贫政策中应增加水安全的策略,从强化水安全意识、提升高效用水能力、科学优化配置水资源、提高水利用保障率、严格水资源管理、调控产业结构及生产模式、系统管控水安全风险、提升水管理能力、加大政府财政投入、积极推进水权改革、增强水利扶贫力度、助推扶贫攻坚等方面提出政策建议。     

cRNA布谷鸟搜索算法的桥式吊车PID控制

为了提高算法的全局搜索能力,受RNA二级结构的启发,设计RNA茎环交叉算子,采用基于进化代数的自适应步长策略,提出RNA交叉操作布谷鸟搜索算法(cRNA-CS).将cRNA-CS算法用于对5个典型测试函数进行寻优.测试结果表明,cRNA-CS算法的搜索能力和寻优精度相对于CS算法和其他改进的CS算法有了明显提高.将cRNA-CS算法用于桥式吊车系统PID控制器参数的优化整定.仿真实验结果表明,与CS算法、单纯形算法和PSO算法相比,采用cRNA-CS算法优化的PID控制器能够实现桥式吊车系统更好的消摆和定位控制.     

改进果蝇算法优化BP神经网络预测汽油辛烷值

针对BP神经网络存在预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进果蝇算法优化BP神经网络(back propagation neural network)预测模型。将混沌映射、判别因子与变步长机制引入果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)中,得到改进后的自适应混沌果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm with chaos and discriminant factors, CDFOA),并利用测试函数对算法进行性能验证。利用CDFOA优化BP神经网络的初始权值与阈值,构建基于CDFOA优化BP神经网络对于汽油辛烷值的预测模型CDFOA-BP。将采集到的60组汽油数据输入预测模型进行测试分析。预测结果表明,与FOA-BP模型、PSO-BP模型、SSA-BP模型和BP神经网络模型相比,CDFOA-BP模型在预测精度与预测稳定性上均优于其他4种模型,验证该模型的有效性与可行性。