求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法

提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.通过14个高维的Benchmark函数验证了算法的通用性和有效性.     

基于单形正交实验设计的差分演化算法

为了克服传统差分演化(DE)算法在求解约束优化问题时出现的收敛性慢和容易陷入早熟等缺陷,提出一种新的基于单形正交实验设计的差分演化(SO-DE)算法。该算法设计了一种结合单形交叉和正交实验设计的混合交叉算子来提高差分演化算法的搜索能力;同时采用了一种改进的个体优劣比较准则对种群个体进行比较和选择。这种新的混合交叉算子利用多个父代个体进行单形交叉产生多个子代个体,从两者中选择优秀个体进行正交实验设计得到下一代种群个体。改进的个体优劣比较准则对不同状态下的种群采用不同的处理方案,其目的在于能够有效地权衡目标函数值和约束违反量之间的关系,从而选择优秀个体进入下一代种群。通过对13个标准测试函数和2个工程设计问题进行仿真实验,实验结果表明SO-DE算法求解的精度和标准方差都要优于HEAA算法和COEA/OED算法。SO-DE算法具有更高的精度以及更好的稳定性。     

聚类佳点集交叉的约束优化混合进化算法

提出一种基于聚类佳点集多父代交叉和自适应约束处理技术的混合进化算法用于求解约束优化问题.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用佳点集方法构造初始化种群,使个体能够均匀地分布在整个搜索空间.然后根据父代个体的相似度将种群个体进行聚类分析,从聚类中随机选择个体进行佳点集多父代交叉操作,利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体,能够维持和增加种群的多样性.另外,引入局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.在约束处理技术上,新算法引入了一个自适应约束处理技术,即根据当前种群中可行解的比例自适应选择不同的个体比较准则.通过15个标准测试函数验证了新算法的有效性.     

用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法

提出一种用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法.新算法利用佳点集原理设计多点交叉算子,该交叉算子能够根据父代个体的相似度自适应调整交叉点的位置和子代个体的数目,产生具有代表性的子代个体.在约束处理技术上,改进了Deb的三条比较准则,提出一种新的适应度函数用于比较个体优、劣的比较准则.通过对13个标准测试函数的试验比较验证了新算法的有效性和稳健性.     

基于元胞自动机的动态回溯搜索优化算法

针对传统回溯搜索优化算法存在收敛速度慢、搜索精度不高等问题,提出了一种基于元胞自动机和正交实验设计的改进算法。首先将正交实验设计方法引入算法的交叉算子中,得出具有代表性的优质子代个体;然后在元胞自动机邻居模型的基础上,对个体展开领域内多父代正交交叉操作,提高算法的开采能力和搜索效率;最后对参与交叉的种群引入动态优秀个体比例权重进行选择更新,并采用新的动态变异方程,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,并与其他六种表现良好的算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度以及寻优精度方面都具有明显优势。     

一种求解TSP问题的新算法

为了求解TSP问题,提出了一种新的遗传算法。它利用距离密集度和适应度定义了自适应的交叉和变异概率,采用改进的交换启发交叉算子,产生不差于父代的个体。根据最优和次优个体的差异,采用2变换法产生新个体或者进行模拟退火操作,局部搜索加快了算法向最优个体靠近的速度。仿真实验表明新算法是一种求解TSP问题的有效方法。     

自适应约束优化混合粒子群算法

提出一种混合粒子群优化算法用于求解约束优化问题。新算法的主要特点是：在搜索机制方面,利用混沌初始化种群以提高初始群体的质量。为了扩大粒子的搜索范围,引入柯西变异算子。利用单形交叉算子对种群进行局部搜索。在约束处理技术方面,根据当前种群中可行解比例自适应地选择不同的个体比较准则。数值实验结果表明了该算法的有效性。     

基于约束强度的演化算法

为了克服惩罚函数法存在的罚参数难以选择和控制的主要缺陷,利用个体违反约束条件的程度函数,定义了约束强度指标,并设计了一种新的具有较强全局搜索能力的多父体杂交算子,从而提出一种基于约束强度的有效的演化算法.通过数值验证比较其性能优于现有的一些约束单目标优化演化算法.     

一种新的多父辈交叉遗传算法

提出了一种新的多父辈交叉遗传算法.该算法引入了父代数量自适应调节机制,使得交叉操作的父代数量自适应地收敛到一个合适的值,以克服多父辈遗传算法对于父辈数量的敏感性.该算法还采用了评价值加权的多父辈交叉算子.该算子是单点交叉、两点交叉、多点交叉、均匀交叉、算术交叉以及多父辈频率扫描交叉等算子的概括和推广,具有凸空间封闭特性,可以保证子代个体的合法性.在经典测试函数集上的实验结果验证了本算法的可行性.     

一种基于复合交叉的实数编码遗传算法

提出了一种基于复合交叉的实数编码遗传算法。通过对父代染色体间的区域进行多次交叉操作,复合交叉操作保留了被搜索区域的信息。算法首先对父代染色体进行复合交叉操作,然后利用包含在新个体集合中的信息进行信息最大化选择,对每一代个体进行基于适应度的选择。集合中信息冗余的个体被从种群中删除,位于欠搜索区域中的个体被保留。由于算法能够始终保持种群的多样性,算法不仅能搜索到全局最优点,同时也能找到尽量多的局部极值点。利用算法对多极值函数进行了寻优,仿真结果表明了算法的有效性。     

正交M ult i-agen t 遗传算法及其性能分析

将Multi—agent系统、遗传算法与正交试验设计方法相结合，提出一种新的遗传算法——正交Multi—agent遗传算法，其主要思想是：利用正交设计的方法产生初始化种群；用正交交叉算子代替传统的算术交叉算子；利用agent间的竞争作用与每个agent所具有的知识和自学习能力进行启发式搜索，以提高进化的速度，仿真试验和性能分析表明，正交Multi—agent遗传算法不但具有很强的全局优化能力和较快的收敛速度，而且具有很强的鲁棒性。     

An orthogonal genetic algorithm with quantization for globalnumerical optimization

We design a genetic algorithm called the orthogonal genetic algorithm with quantization for global numerical optimization with continuous variables. Our objective is to apply methods of experimental design to enhance the genetic algorithm, so that the resulting algorithm can be more robust and statistically sound. A quantization technique is proposed to complement an experimental design method called orthogonal design. We apply the resulting methodology to generate an initial population of points that are scattered uniformly over the feasible solution space, so that the algorithm can evenly scan the feasible solution space once to locate good points for further exploration in subsequent iterations. In addition, we apply the quantization technique and orthogonal design to tailor a new crossover operator, such that this crossover operator can generate a small, but representative sample of points as the potential offspring. We execute the proposed algorithm to solve 15 benchmark problems with 30 or 100 dimensions and very large numbers of local minima. The results show that the proposed algorithm can find optimal or close-to-optimal solutions     

正交约束差分演化算法研究

提出一种适合求解约束问题的基于正交实验设计的差分演化算法。引入一种基于正交设计的杂交算子,并结合约束统计优生法产生最好子个体,采用决策变量分块策略,以减少正交实验次数,加快算法收敛速度。给出一种简单的多样性规则,以处理约束条件。提出基于非凸理论的多父体混合自适应杂交变异算子,以增强算法的非凸搜索能力和自适应能力。通过对13个标准测试函数进行实验,结果表明,该算法在解的精度、稳定性和收敛性上表现出较好的性能。     

求解整数非线性规划结合正交杂交的离散PSO 算法

针对整数非线性规划问题,提出一种结合正交杂交的离散粒子群优化(PSO)算法.首先采用舍入取整方法,为了减少舍入误差,对PSO中的每个粒子到目前为止的最好位置进行随机修正,将基于正交实验设计的正交杂交算子引入离散PSO算法,以增强搜索性能;然后对PSO算法中的惯性权重和收缩因子采用动态调整策略,以提高算法的搜索效率;最后对一些不同维数的整数非线性规划问题进行数值仿真实验,实验结果表明了所提出算法的有效性.     

Constrained optimization based on hybrid evolutionary algorithm and adaptive constraint-handling technique

A novel approach to deal with numerical and engineering constrained optimization problems, which incorporates a hybrid evolutionary algorithm and an adaptive constraint-handling technique, is presented in this paper. The hybrid evolutionary algorithm simultaneously uses simplex crossover and two mutation operators to generate the offspring population. Additionally, the adaptive constraint-handling technique consists of three main situations. In detail, at each situation, one constraint-handling mechanism is designed based on current population state. Experiments on 13 benchmark test functions and four well-known constrained design problems verify the effectiveness and efficiency of the proposed method. The experimental results show that integrating the hybrid evolutionary algorithm with the adaptive constraint-handling technique is beneficial, and the proposed method achieves competitive performance with respect to some other state-of-the-art approaches in constrained evolutionary optimization.     

一种求解高维约束优化问题的人工蜂群算法*

针对求解高维约束优化中算法的收敛速度和解的精度不高的缺点,提出一种改进的人工蜂群约束优化算法。该算法在初始化种群和侦察蜂探寻新蜜源时采用了正交实验设计方法,并在采蜜蜂搜索时使用了改进的高斯分布估计,跟随蜂按照采蜜蜂的适应值大小选择一个采蜜蜂,在其蜜源领域内采用差异算法搜索新的蜜源;在处理约束条件时采用自适应优劣解比较方法。最后通过13个标准的Benchmark测试函数进行仿真实验,结果表明该算法在处理高维约束优化问题时具有较好的收敛性和稳定性。     

A novel modified differential evolution algorithm for constrained optimization problems

A novel modified differential evolution algorithm (NMDE) is proposed to solve constrained optimization problems in this paper. The NMDE algorithm modifies scale factor and crossover rate using an adaptive strategy. For any solution, if it is at a standstill, its own scale factor and crossover rate will be adjusted in terms of the information of all successful solutions. We can obtain satisfactory feasible solutions for constrained optimization problems by combining the NMDE algorithm and a common penalty function method. Experimental results show that the proposed algorithm can yield better solutions than those reported in the literature for most problems, and it can be an efficient alternative to solving constrained optimization problems.     

正交文化算法及其在布局优化问题中的应用

布局优化问题是工程应用中普遍存在的一种组合优化问题,属于NP完备问题。针对布局优化问题,将差异演化算法和郭涛算法融入文化算法的框架,利用正交设计方法初始化种群,提出了一种正交文化算法。通过对一个带约束的和一个较大规模的不带约束的布局优化问题进行性能比较,验证了该算法的可行性和有效性。