自适应混沌变异蛙跳算法*

研究蛙跳算法的寻优性能,主要在基本蛙跳算法的全局搜索过程中加入自适应混沌变异操作, 提出一种改进蛙跳算法。改进后的算法采用Logistic混沌序列构造混沌变异算子, 同时结合个体适应度和进化代数自适应调整变异尺度, 从而增强蛙跳算法搜索最优解的能力。仿真实验结果表明, 改进后的算法寻优精度和收敛速度得到了有效提高, 具有较好的实用性能。     

基于差分扰动的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低的缺点,借鉴差分进化中的变异思想,提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用子群中其他个体的有利信息,对其更新策略进行局部扰动。实验结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于所比较的算法。     

一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法

针对混合蛙跳算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低等问题,提出一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法。采用粒子群算法在短时间内产生一组满足约束条件的初始解,以提高初始解的质量。在此基础上,利用差分进化算法全局搜索能力强、种群多样性好等优点,设计一种自适应选择机制,动态地交替使用混合蛙跳算法和差分进化算法,使两者有机融合、优势互补。对6个经典函数的仿真测试结果表明,该算法可以丰富粒子的多样性,使算法前期和后期都具有较好的寻优能力,且寻优速率、求解精度、稳定性都优于混合蛙跳算法、差分进化算法和差分混合蛙跳算法。     

自适应混合变异的蛙跳算法

蛙跳算法是一种受自然界生物现象启发产生的群体进化算法,计算速度快,寻优能力强,但局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛。针对其缺点,结合高斯变异和柯西变异的优点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免陷入局部最优,提高了蛙跳算法解决复杂函数问题的能力。实验验证了其有效性。     

一种新的改进的混合蛙跳算法

针对混合蛙跳算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部最优的缺陷,提出了一个改进的混合蛙跳算法,该算法利用基于对立学习的策略产生初始种群,提高了产生解的质量;在进化过程中,将差分进化有机地嵌入其中,维持了种群的多样性。数值结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。     

基于改进蛙跳策略的Map-Reduce作业调度算法

为提高智能算法在Map-Reduce作业调度问题中的求解效率, 提出一种基于改进蛙跳策略的调度算法。针对蛙跳策略在Map-Reduce作业调度中的应用, 算法具体设计了编码方案和进化算子; 同时, 为提高算法收敛性能, 对蛙跳策略进行改进：结合种群多样性指标增加逆转变异操作。仿真实验结果表明, 提出的改进蛙跳策略在Map-Reduce作业调度问题求解中, 收敛性能、作业总完成时间和平均完成时间三个方面均优于基本蛙跳策略和已有的智能调度算法, 是一种实用的Map-Reduce作业调度方案。     

求解TSP问题的一种改进的+进制MIMIC算法

十进制MIMIC算法是基于MIMIC二进制编码算法思想的可用来求解TSP的离散分布估计算法。着重考虑该算法在较大规模TSP问题上的算法缺陷,对其编码方式和概率模型进行了改进,提出了新的个体生成策略,在初始化种群阶段使用了贪心算法,在进化过程中引入了杂交算子、变异算子、映射算子、优化算子等演化算子,采用了动态调整方法来确定优势群体的规模。以上改进使得算法在小种群解大规模TSP问题的情况下仍可保持种群的多样性。实验结果表明,改进算法在求解规模、求解质量和寻优速度上都有明显提高。     

正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新融入了服从正态分布的变异扰动,可有效避免青蛙个体向局部最优聚集,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进行变异选择,摒弃不利的变异,继承有用的变异,优胜劣汰,整体提高种群的质量,减少算法寻优过程的盲目性,提高算法的寻优速度。对每个子群内的最优个体引入精英变异机制以获得更优秀的个体,进一步提升算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优,引领种群向更好的方向进化。实验独立运行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函数中均能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收敛,提高了算法的收敛速度和精度。     

混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法*

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。     

混合蚁群算法在车辆路径问题中的应用

蚁群算法在求解车辆路径问题过程中存在搜索时间长、易于陷入局部最优解的问题。为此,设计并实现一种混合蚁群算法。引入变异算子增强算法的全局搜索能力,采用2-opt法优化阶段最优解的子路径。通过对信息素的挥发因子进行动态调整,从而有效控制信息量的变化速度。实例仿真结果表明,该算法具有较好的求解效率和寻优效果。     

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.     

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.     

基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法

针对基本的混合蛙跳算法(Shuffled frog leaping algorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(Molecular dynamics,MD)模拟的思想,提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒子等效成分子,并提出一种新的分子间作用力计算方法来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力计算方法,利用Velocity-Verlet算法和高斯变异算子代替基本混合蛙跳算法的更新策略,有效地平衡了种群的多样性和搜索的高效性。高维多峰函数测试的结果表明,基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法能提高算法后期跳出局部极值的能力,全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。     

一种离散混合蛙跳算法及其应用

为提高混合蛙跳算法在求解高维复杂函数和离散优化问题的性能, 提出一种离散混合蛙跳算法. 首先, 引入扰动系数来调控青蛙个体的移动距离, 从而更好的平衡迭代中算法的全局探索和局部开发能力;其次, 利用螺旋更新位置策略使算法能够在最优解附近进行更加精细的搜索; 同时, 采用随机搜索策略, 提高算法的全局搜索能力; 另外, 通过借鉴2-opt方法, 实现全局最优解变异, 丰富种群的多样性; 最后, 利用改进的Sigmoid函数对个体位置进行离散化处理. 通过对9个典型的基准函数和油田措施规划方案的仿真实验表明, 相较于对比的算法, DSFLA的收敛精度和寻优速度有明显的提升.     

改进的反向蛙跳算法求解函数优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法收敛。实验仿真表明,新算法在寻优效率、计算精度等方面均优于原算法。     

Shuffled frog leaping algorithm and its application to 0/1 knapsack problem

This paper proposes a modified discrete shuffled frog leaping algorithm (MDSFL) to solve 01 knapsack problems. The proposed algorithm includes two important operations: the local search of the ‘particle swarm optimization’ technique; and the competitiveness mixing of information of the ‘shuffled complex evolution’ technique. Different types of knapsack problem instances are generated to test the convergence property of MDSFLA and the result shows that it is very effective in solving small to medium sized knapsack problems. Further, computational experiments with a set of large-scale instances show that MDSFL can be an efficient alternative for solving tightly constrained 01 knapsack problems.     

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。