多目标混沌差分进化算法

将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.     

基于小生境的混沌变异差分进化算法

针对高维复杂函数的优化问题,提出了基于小生境的混沌变异差分进化算法（CNDE）。算法结合小生境策略,使子种群高效独立地进行搜索,并引入混沌变异进行精细的遍历搜索,在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率因子从而使搜索的初始阶段提高种群多样性,而在搜索后期加强局部搜索能力。对3种经典函数的测试表明,新算法不仅具有很强的全局搜索能力,而且能有效避免早熟收敛问题。     

自适应二次变异差分进化算法

提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法．该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小,增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作,以提高种群多样性,增强差分进化算法跳出局部最优解的能力．对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法能有效避免早熟收敛,显著提高算法的全局搜索能力。     

多目标强度Pareto 混沌差分进化算法

提出一种多目标强度Pareto混沌差分进化算法(SPCDE).首先利用Tent映射进行种群的混沌初始化,采用一种基于均匀排挤机制的截断排挤操作和混沌替换操作进行种群的环境选择操作;然后基于一种变缩放因子的差分变异策略进行变异操作,通过计算支配关系得到变异个体;最后通过支配关系的计算和环境选择操作进行进化选择操作并得到子代个体.以上操作不仅提高了算法的收敛性能,而且保证了Pareto最优解的均匀分布性.数值实验结果表明了该算法的有效性.     

多模态多目标差分进化算法求解非线性方程组

针对当前算法在求解非线性方程组时面临解的个数不完整、精确度不高、收敛速度慢等问题进行了研究,提出一种多模态多目标差分进化算法。首先将非线性方程组转换为多模态多目标优化问题,初始化一个随机种群并对种群中全部个体进行评价;然后通过非支配解排序和决策空间拥挤距离选择机制,挑选种群中的一半优质个体进行变异;接着在变异过程中采用一种新的变异策略和边界处理方法以增加解的多样性;最后通过交叉和选择机制使优质个体进行进化,直到搜索到全部最优解。在所选测试函数集和工程实例上的实验结果表明,该算法能有效地搜索到非线性方程组的解,并通过与当前四个算法进行比较,该算法在解的数量和成功率上具有优越性。     

一种改进的多目标混合差分进化算法

将差分进化算法（DE）用于多目标优化问题,提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法,以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处理技术,构建进化群体的Pareto非支配解外部存档集,并进行基于非支配解集的迁移操作,以增加非支配解的数目和质量。用多个经典测试函数测试的结果表明,与标准DE相比,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持Pareto最优解多样性与收敛之间的平衡。     

利用混沌差分进化算法预测RNA二级结构

RNA二级结构预测在生物信息学中具有重要意义。本文针对RNA二级结构预测,提出了一种混沌差分进化算法。算法对种群进行混沌初始化,利用混沌扰动产生新的个体,缩小搜索空间;根据个体的适应值和种群密度自适应地对个体进行混沌更新,改善了种群的多样性。该算法充分利用了差分进化算法速度快以及混沌的遍历性、随机性和规律性等特点,有效克服了早熟现象,提高了算法的全局搜索能力。实验证明了算法的有效性。     

采用混沌变异的进化算法

根据混沌理论关于进化与混沌的关系,设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“尺度收缩”的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的有效实现;而采用“尺度收缩”策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值,提高了算法性能,是解决优化问题的有效方法。     

一种新的混沌差分进化算法

提出一种新的混沌差分进化(CDE)算法,在每一代中通过差分进化(DE)算法找到最佳个体,在最佳个体附近用混沌方法进行局部搜索,通过引入调节因子加强其搜索能力。6个基本测试函数的优化结果表明,当误差函数精度为10-14时,与DE相比,CDE的寻优能力更强、收敛速度较快。     

参数适应性分布式差分进化算法

提出一种适应性分布式差分进化算法.将初始种群分为多个子种群,并设计子种群间的迁移机制,当满足迁移条件时,根据冯?诺依曼拓扑结构,子种群内的优秀个体代替其邻域的较差个体,使得整个种群实现信息共享.同时,根据个体适应值变化情况,对每一个体分配不同的缩放因子?和交叉率CR,提出?和CR的适应性策略.实验结果表明,所提出算法有利于对解空间进行广泛探索,避免算法陷入早熟收敛,能够搜索到性能较好的解.     

求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法

针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.

     

基于一次指数平滑法的自适应差分进化算法

提出一个策略和控制参数自适应的差分进化(ESADE)算法.ESADE算法将指数平滑法和轮盘赌选择法结合到一起,根据先前成功的经验在策略候选池中为每个个体自适应地选择变异策略来匹配进化的不同阶段.在进化过程中,ESADE算法使用柯西分布和正态分布为控制参数产生适当的值,并使用指数平滑法进行自适应.大量的仿真实验结果表明,ESADE算法要优于其他差分进化算法.     

动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法

针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.

     

多目标自适应混沌粒子群优化算法

提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO). 首先, 基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子; 然后, 改进NSGA-II 拥挤距离计算方法, 并应用到一种严格的外部存档更新策略中; 最后, 针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略. 以上操作不仅提高了算法的收敛性, 而且提高了Pareto 最优解的均匀性. 实验结果表明了所提出算法的有效性.

     

贪婪封装二进制差分进化算法求解高维背包问题

提出一种处理高维背包问题(KP)的贪婪封装二进制差分进化算法(GPBDE),并设计了一种贪婪封装的修补策略处理不可行解.为了提高种群的多样性及算法的全局搜索能力,对适应度较低的个体执行对偶变换.数值实验选取4种KP对GPBDE的优化能力进行测试,并将所提出的算法与4种同类算法进行比较,结果表明,GPBDE具有较强的寻优和约束处理能力,且收敛速度较快.     

基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法

为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.

     

差异演化算法及其改进形式的综述

差异演化算法是一种基于群体差异的演化算法,群体中每个向量代表问题的一个候选解,该算法利用向量之间的差异扰动整个种群,求解问题的最优解.综述了差异演化算法的基本原理、常用测试函数和算法优缺点,讨论了多种改进手段,如:三角变异、混沌理论、逆向计算、均匀设计表等,并给出了未来可能的研究方向.