基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法

为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.     

灰狼优化与差分进化的混合算法及函数优化

灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法是近年被提出的一种新型智能优化算法,具有收敛速度快和优化精度高的特点,但对于一些复杂优化问题易陷入局部最优。差分进化(Differential Evolution,DE)算法的全局搜索能力强,但其性能对参数敏感,且局部搜索能力不足。为了发挥二者各自的优点并弥补存在的缺陷,提出了一种灰狼优化与差分进化的混合优化算法。首先使用嵌入趋优算子的GWO算法搜索,以便在更短的过程中获得更高的优化精度和更快的收敛速度;然后采用自适应调节参数的差分进化策略来进一步提高算法对复杂优化函数的寻优性能,从而获得一种高性能的混合优化算法,以便能更高效地解决各种函数优化问题。对12个高维函数的优化结果表明,与标准GWO,ACS,DMPSO及SinDE相比,新的混合优化算法不仅具有更好的收敛速度和优化性能,而且具有更好的普适性,更适用于解决各种函数优化问题。     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

基于单纯形算子的混合差分进化算法

针对DE／rand／1／bin方案收敛速度慢的缺点,提出一种将单纯形确定性算法和差分进化随机搜索算法相结合的混合优化算法。利用差分进化算法搜索范围广、全局搜索能力强和单纯形算法局部搜索能力强、收敛速度快的特性,较大地提高了差分进化算法的收敛速度和搜索精度。典型Benchmarks复杂函数优化实验表明,该算法优化效率高、优化性能好、对初值具有较强的鲁棒性,性能优于单一的优化方法。     

一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法

提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法——PSODE．该算法基于一种双种群进化策略，一个种群中的个体由粒子群算法进化而来，另一种群的个体由差分操作进化而来．此外，通过采用一种信息分享机制，在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化．为了进一步提高PSODE算法的性能，摆脱陷入局部最优点，还采用了一种变异机制．通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较，证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法．     

基于混合差分进化算法的梯级水电站调度研究

针对梯级水电站优化调度的复杂问题,结合差分进化算法和混合蛙跳算法各自优势,提出一种新的混合差分进化算法。该算法将差分进化策略嵌入到混合蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合操作,而在每个分组内部按照差分进化策略对个体不断进行更新。数值实验表明该算法具有较强的全局搜索能力,克服了基本差分进化算法易早熟收敛的缺点。将该算法应用于梯级水电站中长期优化调度实例,并与传统动态规划法进行比较分析,进一步验证了其可行性与有效性。     

混合波动差分进化算法*

针对传统差分进化算法在处理复杂优化问题时存在易陷入局部最优解和求解精度低的缺陷,提出了混合波动差分进化算法。该算法预先设置两组配置参数,并依据混合系数的区分,依次选择每组中的交叉因子和相关参数构成波动算子生成变异率用于新算法中;同时为了加快收敛速度,采用选中随机向量中适应度值最优的向量作为基向量,避免算法寻优的盲目性。对一系列经典Benchmark函数的测试,并将实验结果与其他算法进行比较,证明了本算法的收敛速度与优化质量均显著改善。     

混沌鲶鱼粒子群优化和差分进化混合算法

为了改善粒子群优化算法的性能,引入了"鲶鱼效应"思想,改造粒子群个体的进化策略,用混沌方法改良了种群搜索策略,把这两者结合起来,既提高种群的广度搜索能力,又提升深度搜索能力,跟差分进化算法进行混合,算法优势互补,形成一种新型的混合算法,更好地协调广度搜索和深度搜索之间的矛盾,提升算法性能。经过对三个标准函数的测试,仿真结果表明该算法在逃离局部陷阱能力和搜索精度均有显著提高。     

差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用

对基本粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。     

人工萤火虫与差分进化混合优化算法

人工萤火虫优化算法在寻找函数全局最优值时存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和计算精度低等缺点,为此,文中将人工鱼群算法的觅食行为嵌入到人工萤火虫算法,并与差分进化算法融合,提出一种基于人工萤火虫与差分进化的混合优化算法.最后,通过4个典型测试函数和1个应用实例进行测试,结果表明所提出的混合算法收敛速度快,计算精度高,其整体逼近性能比基本人工萤火虫和差分进化算法更优.     

一种新的混合量子进化算法

量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优.本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力.通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较.结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA.     

嵌入极值优化的混合粒子群优化算法

针对标准粒子群算法容易陷入局部极值和精度低的问题,提出一种嵌入极值优化算法的粒子群优化算法。在线性下降的惯性权重粒子群算法运行过程中,间隔一定迭代次数与极值优化算法相结合,利用其波动性增加种群的多样性,并有效结合粒子群算法较强的全局探索能力和极值优化算法精细的局部搜索性能,以较高精度收敛到全局极值。仿真实验结果表明,该混合算法是一种求解高维多峰连续函数极值的有效方法。     

基于异维变异的差分混合粒子群算法

针对粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的局限性,提出了一种基于异维变异的差分混合粒子群(UDEPSO)算法。首先,为了提高群体多样性,使用熵度量初始化粒子;其次,在粒子迭代的过程中,根据粒子的分布特点,引入异维变异学习策略和维度因子以引导粒子及时跳出局部极值达到最优解;最后,将所提算法在10个典型的测试函数上进行了仿真,其在9个测试函数的收敛精度和标准差上取得了显著的效果,远优于PSO算法、DEPSO算法以及CDEPSO算法。实验结果表明,UDEPSO算法在优化收敛精度和效率上具有较强的优势。     

机载雷达组网多站测角被动跟踪轨迹优化研究

研究多观测器轨迹优化控制问题,由于多站测角被动跟踪系统运行存在误差,用机载雷达组网的可移动传感器采集信息,可对雷达载体轨迹优化进行研究,利用控制雷达载体的飞行轨迹可有效解决跟踪目标的弱观测性及估计器的稳定性。为了改善传统轨迹优化算法容易陷入早熟收敛和局部最小的问题,提出一种模拟退火(Simulated Annealing,SA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的混合优化方法(SA-PSO)。在给出了角度信息的适应度函数表达式基础上,结合模拟退火算法的局部搜索能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。实验证明,改进的混合算法对雷达载体轨迹优化有效,并减小对机动目标的被动跟踪误差。     

基于差分演化的粒子群算法

粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化算法.但粒子群优化算法有易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢,精度较差的缺点.为了改进粒子群优化算法,将差分演化算法融合到粒子群优化算法中,在算法中,将粒子每代的所有局部最优位置进行变异、杂交、选择操作,提出了基于差分演化的粒子群算法.使粒子群算法和差分演化的探测和开发能力得到有效利用与平衡,提高了求解进度和效率,并通过仿真验证算法的性能优于带线性递减权重的粒子群优化算法和差分演化算法.     

基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法研究

多目标进化算法因其在解决含有多个矛盾目标函数的多目标优化问题中的强大处理能力,正受到越来越多的关注与研究。极值优化作为一种新型的进化算法,已在各种离散优化、连续优化测试函数以及工程优化问题中得到了较为成功的应用,但有关多目标EO算法的研究却十分有限。本文将采用Pareto优化的基本原理引入到极值优化算法中,提出一种求解连续多目标优化问题的基于多点非均匀变异的多目标极值优化算法。通过对六个国际公认的连续多目标优化测试函数的仿真实验结果表明：本文提出算法相比NSGA-II、 PAES、SPEA和SPEA2等经典多目标优化算法在收敛性和分布性方面均具有优势。     

混合遗传算法及与标准遗传算法对比研究

文章详尽地阐述了1996年Pham和Jin提出的一种运用改进繁殖机制的遗传模型,称为混合遗传算法(HGA,HybridGeneticAlgorithm),并对HGA和GA(GeneticAlgorithm)的效能进行了对比性分析。理论与实验结果表明混合遗传算法收敛性明显快于标准遗传算法。