多策略黑猩猩优化算法研究及其工程应用

针对基本黑猩猩优化算法存在的依赖初始种群、易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种多策略黑猩猩优化算法EOSMICOA（chaotic elite opposition-based simple method improved COA）。在EOSMICOA算法中,利用混沌精英反向学习策略对黑猩猩个体位置进行初始化,提高种群的多样性和质量,同时在位置更新过程中利用单纯形法和群个体记忆机制对较差个体进行改进,进一步提高算法的局部开发能力和勘探能力,以及算法的寻优精度。为验证改进算法的寻优能力,将EOSMICOA算法与多个智能算法对20个复杂函数进行对比实验,结果表明EOSMICOA在收敛精度、寻优速度等方面都有明显优势。最后,将EOSMICOA与当前最新改进算法应用于焊接梁设计中,对比结果表明EOSMICOA可以更有效地应用于工程设计优化问题。     

融合单纯形法和个体记忆的鲸鱼算法及工程应用

针对传统鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢、易获局部最优的不足,提出基于单纯形法和融入个体记忆的改进鲸鱼优化算法。引入非线性收敛因子调整机制,使收敛因子呈现不同递减速率,前期注重全局搜索,后期注重精细开发,协调搜索与开发的平滑转换;引入单纯形法增强种群局部搜索能力,提升寻优收敛速度;融合个体记忆和种群最优解改善位置更新,协调个体与种群的信息交流和个体记忆对算法的搜索和寻优能力。基准函数寻优测试结果表明,该算法可以有效提升收敛速度和寻优精度,避免局部最优解。将改进算法应用于拉伸弹簧设计这类典型工程设计问题,验证了算法的可行性。     

融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法

针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm, ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用,引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子,平衡算法的搜索能力;结合黄金正弦算法相关思想,更新个体位置,提高算法对局部极值的处理能力.通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知,改进的算法具有更好的鲁棒性;最后,通过2个实际工程优化问题的实验对比分析,进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性.     

混沌精英池协同教与学改进的ChOA及其应用

针对黑猩猩优化算法存在全局搜索能力弱、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种混沌精英池协同教与学改进的黑猩猩优化算法（chimp optimization algorithm improved by the elite chaos pool collaborative teachinglearning,ECTChOA）。采用混沌精英池策略生成初始种群,增强初始解的质量和种群的多样性,为算法全局寻优奠定基础;引入自适应振荡因子平衡ChOA的全局探索和局部开发能力;结合教与学优化算法的教学阶段和粒子群优化算法的个体记忆思想优化种群位置更新过程,提高算法的寻优精度和收敛速度。仿真实验将ECTChOA与标准ChOA、其他元启发式优化算法和最新改进ChOA在12个基准测试函数下进行寻优对比,实验结果与Wilcoxon秩和检验p值结果均表明所提改进算法具有更高搜索精度、更快的收敛速度和更好的鲁棒性。另外,将ECTChOA应用于机械工程设计案例中,进一步验证ECTChOA在实际工程问题中的可行性和适用性。     

双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法

针对平衡优化算法易陷入局部最优以及收敛速度慢等缺点,提出双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法.首先,将双曲正切函数与黄金分割系数融入高斯分布动态调整算法的全局搜索能力,提高算法寻优精度;其次,为了缓解迭代中种群多样性减少,对种群个体执行遗传算法中交叉和变异操作,使种群最大程度上避免多样性减少;然后,通过两阶段反向学习,种群个体能够通过一般反向学习或随机反向学习增强算法逃离局部最优的能力和加快算法收敛的速度;最后,使用12个基准测试函数、CEC2014函数集、Wilcoxon秩和检验及Friedman秩检验测试改进算法的综合性能,并与其他改进群智能算法进行对比,实验结果表明改进算法优势明显.     

拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在种群多样性差、寻优精度低、收敛速度慢的不足,提出了拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法。首先利用拉丁超立方抽样种群初始化策略以提高种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力;然后引入在不同进化时期自动调节搜索范围的自适应最优引导策略,平衡算法的全局和局部搜索能力,从而提升算法的寻优精度;最后采用高斯小孔成像策略,对最优个体进行扰动,使得种群个体向最优个体靠近,以进一步提升算法的寻优精度并加快算法的收敛速度。通过对14个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明改进算法的寻优精度、收敛速度、稳定性和可扩展性等性能均得到了较大提高。     

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。     

基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法存在寻优精度不高,后期收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于序贯二次规划（Sequential Quadratic Programming,SQP）的蝙蝠优化算法。该算法应用佳点集理论构造初始种群,增强了初始种群的遍历性;为避免算法陷入早熟收敛,引入柯西变异算子对种群中精英个体进行变异操作,增加种群多样性;在迭代后期,对最优个体进行SQP局部搜索,提高蝙蝠算法的局部深度搜索能力,保证个体在靠近全局最优值时能够寻优到全局最优解,加快种群进化速度。通过仿真实验结果证明,改进后的蝙蝠算法性能优越,具有良好的寻优精度和收敛速度。     

改进的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法.对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性.仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

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Tent混沌和透镜成像学习策略的平衡优化器算法

针对平衡优化器算法存在收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的平衡优化器算法.引入Tent混沌映射初始化种群提高迭代前期的收敛速度,通过透镜成像学习策略避免迭代后期陷入局部最优.选取12个通用的标准测试函数进行仿真实验,并与多个智群优化算法进行对比,通过实验验证改进后算法寻优性能的优越性.最后,将改进后的算法应用于移动机器人路径规划任务,结果表明:相比较原算法,改进后的算法不但具有较高的搜索效率,而且能够搜索到更短的安全路径.     

基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法

万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.     

融合互利共生和透镜成像学习的HHO算法

针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO).利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶段融入一种互利共生思想,并引入非线性惯性因子,以增强种群...     

融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法

针对阿基米德优化算法（Archimedes optimization algorithm,AOA）存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法（SAOA）。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初始阶段解的质量,为全局搜索多样性奠定基础;引入算数交叉算子,将当前个体向与全局最优个体进行交叉,引导种群向最优解区域寻优,提高全局搜索能力;引入分段权值策略,平衡算法的全局勘探与局部开发能力,降低算法陷入局部最优的概率;通过对8个测试函数和部分CEC2014函数进行仿真实验及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优性能,实验结果表明改进算法在搜索精度、收敛速度和稳定性等方面均有较大提升。另外,引入优化机械设计案例进行测试分析,进一步验证SAOA在工程优化问题上的可行性和适用性。     

多策略融合的改进麻雀搜索算法及其应用

针对麻雀搜索算法易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,提出一种多策略融合的改进麻雀搜索算法.采用精英混沌反向学习策略生成初始种群,增强初始个体的质量和种群多样性,实现对更多优质搜索区域的勘探以提升算法的局部极值逃逸能力和收敛性能;结合鸡群算法的随机跟随策略,优化麻雀搜索算法中跟随者的位置更新过程,平衡算法的局部开发性能和全局搜索能力;采用柯西-高斯变异策略提升算法的种群多样性保持能力和抗停滞能力.对10个不同特征的基准测试函数进行寻优,测试结果与Wilcoxon符号秩检验结果均表明改进算法具有更好的寻优精度、收敛性能和稳定性.最后,利用改进算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,应用于煤与瓦斯突出危险性辨识,通过实验进一步验证改进策略的有效性和改进算法的优越性.     

双策略学习和自适应混沌变异的郊狼优化算法

针对郊狼优化算法（coyote optimization algorithm,COA）存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足,提出一种基于双策略学习机制和自适应混沌变异策略的改进郊狼算法（coyote optimization algorithm based on dual strategy learning and adaptive chaotic mutation,DCSCOA）。首先,引入振荡递减因子,以产生具有多样性的个体来增强全局搜索能力;其次,利用双策略学习机制,适度地增强组群头狼的影响,以平衡算法的局部挖掘能力和全局搜索能力,同时提高算法的求解精度和收敛速度;最后,使用自适应混沌变异机制,在算法停滞时产生新个体,以使算法跳出局部最优。通过对20个基本测试函数和11个CEC2017测试函数进行仿真实验,结果验证了改进算法具有更高的求解精度、更快的收敛速度和更强的稳定性。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准WOA算法初始种群分布不均、收敛速度较慢、全局搜索能力弱且易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。采用Sobol序列初始化种群以使初始解在解空间分布更均匀;通过非线性时变因子和惯性权重平衡并提高全局搜索及局部开发能力,并结合随机性学习策略增加迭代过程中种群的多样性;引入柯西变异提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准函数和一个水资源需求预测模型的参数估计进行优化实验,结果表明,基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在寻优精度及收敛速度上均有明显提升。     

嵌入Circle映射和逐维小孔成像反向学习的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种改进鲸鱼优化算法.首先,利用Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提高初始个体的多样性;其次,提出一种逐维小孔成像反向学习策略,增加寻优位置的多样性,提高算法摆脱局部最优的能力;最后,提出融合贝塔分布和逆不完全$\varGamma$函数的自适应权重,在保留鲸鱼优化算法优点的前提下,协调算法的搜索能力.通过对10个基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon检验、MAE等方法来评价改进后鲸鱼优化算法的性能,实验结果表明,改进算法在求解效率和稳定性等方面都有较大提升,同时,算法的寻优精度和收敛速度也比原始算法更优秀.     

混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法

由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.通过对12个基准函数和CEC2014函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验的方法来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,HCUGOA算法在收敛精度和收敛速度等方面都得到极大的改进.