采用差分进化策略的入侵杂草改进算法及函数优化应用

针对入侵杂草优化算法易出现早熟且收敛速度较慢的问题,提出一种具有差分进化策略的入侵杂草算法。利用差分进化策略较强的开发能力,对种子进行交叉变异选择操作以帮助算法跳出局部最优;同时,为了提高算法的收敛速度和种群多样性,提出对杂草进行初始化并采用基于混沌反向学习的初始化方法。对8个标准测试函数进行的仿真实验表明:与标准杂草优化、差分进化及混合杂草优化算法相比,提出的改进算法具有较快的收敛速度、较高的收敛精度及较强的搜索全局最优解的能力。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

分阶段搜索的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)及其改进算法在求解高维复杂函数优化问题时,存在求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部寻优且改进算法控制参数多的不足,提出一种分阶段搜索的改进人工蜂群算法。该算法设计了分阶段雇佣蜂搜索策略,使雇佣蜂在不同阶段具备不同的搜索特点,降低了算法陷入局部极值的概率;定义逃逸半径,使其能够更好地指导早熟个体跳出局部极值,避免了逃逸行为的盲目性;同时,采用均匀分布结合反向学习的初始化策略,促使初始解分布均匀且质量较优。通过对优化问题中8个典型高维复杂函数的仿真实验结果表明,该改进算法求解精度更高,收敛速度更快,更加适合高维复杂函数求解。     

具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索,以提高其收敛精度和全局搜索能力.14个标准测试函数的仿真结果表明,相比其他算法,所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力,并提高了其最优解的精度及收敛速度.     

改进搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法存在收敛速度慢、收敛精度低的问题,给出一种改进的人工蜂群算法用于数值函数优化问题。在ABC的邻域搜索公式中利用目标函数自适应调整步长,并根据迭代次数非线性减小侦查蜂的搜索范围。改进ABC算法提高了ABC算法的局部搜索能力,能够有效避免早熟收敛。基于6个标准测试函数的仿真实验表明,改进ABC算法的寻优能力有较大提高,对于多个高维多模态函数该算法可取得理论全局最优解。与对比算法相比,该算法具有更高的收敛精度,并且收敛速度更快。     

一种混合的IWOPSO改进入侵性杂草优化算法

为了提高入侵性杂草优化算法(IWO)在搜索深度上的不足,使算法在处理连续性问题时具有更好的全局收敛性,根据杂草算法在搜索上的广度和粒子群算法(PSO)在搜索上的深度,提出了一种改进的IWOPSO混合算法。该算法在子代扩散中以PSO算法中的位置、速度公式代替了杂草算法中的正态分布方式,引入一个随机数对新的子代个体进一步正态分布,提高了算法后期的局部搜索能力,使算法收敛到更好的全局最优解。利用5个benchmark函数测试算法的寻优能力,仿真结果表明,无论对于多峰还是单峰函数,低维还是高维函数,IWOPSO算法的收敛速度和最优解都要优于标准IWO和PSO算法。     

一种改进搜索策略的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法原有搜索策略存在探索能力强而开采能力弱的缺点,受差分进化算法的启发,提出了一种新的搜索策略,在种群最优解的附近产生新的候选位置,有助于提高人工蜂群算法的开采能力.同时,为了平衡算法的探索和开采能力,将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的搜索策略同时寻优.对6个基准测试函数进行仿真的结果表明,改进的搜索算法相比基本人工蜂群算法能有效地改善寻优性能,增强算法摆脱局部最优的能力.     

人工蜂群算法的一种改进

人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。     

一种简单高效的改进人工蜂群优化算法

人工蜂群（Artificial bee colony, ABC）算法是一种新型的仿生智能优化算法。与其他仿生智能优化算法相比,ABC算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高其收敛速度和优化求解精度。为此,本文提出一种简单而高效的改进ABC算法,将统计学中的正态分布理论引入ABC算法的优化求解过程。首先,提出基于正态分布的蜜源初始化策略,提高了初始化过程的目的性,为后续搜索提供了精度保障。进而对搜索公式中的基础位置和缩放因子进行改进,提出了基于正态分布的搜索策略。该策略在扩大搜索范围的同时,使搜索更新过程更具目的性,从而在有效防止陷入局部收敛的同时,提高了优化求解速度。针对高维复杂Benchmark函数的测试实验结果表明,所提出算法的改进策略简单有效,其收敛速度和求解精度更高。     

基于局部最优解的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群（IABC）算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解（pbest）的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用基于一般的反向学习的策略进行种群初始化,而且采蜜蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,邻域搜索的维数根据循环代数动态调整。基于十个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效加快收敛速度,局部优化能力有显著提高。     

AN IMPROVED ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM WITH LOCAL SEARCH FOR TRAVELING SALESMAN PROBLEM

Cybernetics in the United States has evolved through three identifiable periods. In the first period of the 1950s and 1960s there was a primary concern with designing control systems and with building machines to emulate human reasoning. In the second period of the 1970s and 1980s the focus of attention was on the biologyof cognition and constructivist philosophy. In recent years increasing attention has been given to social systems. Whereas the work on the biology of cognition required that attention be shifted from what was observed to the observer, the recent interest in social systems requires an emphasis on multiple observers and their beliefs. The third period of social cybernetics or the cybernetics of conceptual systems is illustrated by considering constructivist cybernetics as a conceptual system created to promote the evolution of certain social systems in a preferred direction.     

作业车间调度问题的杂草优化算法求解

针对作业车间调度问题JSP(Job-shop scheduling problem),提出一种入侵式杂草优化算法。该算法中,子代以正态分布方式在父代个体周围扩散,兼顾全局搜索和局部搜索,并根据迭代次数不同对二者强度进行调节。通过典型算例进行仿真试验,并在反复实验中对算法参数进行修正。测试结果表明杂草算法求解作业车间调度问题的可行性和有效性,优于萤火虫算法和基本粒子群算法,是解决生产调度问题的一种有效方法。     

基于PCA和蜂群算法优化的BP神经网络

在研究BP神经网络的基础上,针对其收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种新的混合神经网络模型。通过引入主成分分析的思想对样本进行降维,简化BP网络的结构,之后采用蜂群算法来优化BP网络的权值,把得到的最优权值赋予该神经网络,从而使优化后的神经网络具有结构简单、泛化性好和不易陷入局部极小值等优点。仿真实验结果表明,该网络模型能够达到比较高的分类精度。     

一种改进的最短路径搜索算法

在深入分析现有最短路径搜索算法和MapX空间特性的基础上,提出了一种基于MapX改进的局部最短路径搜索算法.该算法依据最短路径沿起点、终点连线方向可能性最大的特征,在小矩形范围内搜索,避免了因道路“振荡”而产生结果失真的问题,减少了搜索的节点数目,降低了搜索规模.实验结果表明,该算法搜索速度快,道路网络结构越复杂,其运行效率越高,具有很强的实用性.     

基于改进回溯搜索优化算法的应急资源调度

以连续性消耗应急系统为背景,建立以时间成本和运输成本最小化为目标的多资源多供应点调度模型。针对该模型的特点,对一种具有强全局搜索性的新智能算法——回溯搜索优化算法进行改进,设计变异操作中的变异尺度系数和交叉操作中的交叉概率策略,提高算法的收敛速度和求解精度。运用改进回溯搜索算法进行模型求解,仿真实例表明,改进回溯搜索优化算法在解决应急资源调度问题时拥有良好的性能,全局收敛性与求解精度均优于比较的回溯搜索优化算法、差分进化算法和粒子群算法,能够有效且合理地进行应急资源调度。     

一种基于蚁群优化的图像分类算法

现有图像降维方法中特征信息被过多压缩,从而影响图像分类效果。提出IC-ACO算法,利用蚁群算法来解决图像分类问题。算法充分提取并保留图像的各种形态特征。利用蚁群优化算法在特征集中自动挖掘有效特征和特征值,构建各类分类规则,从而实现图像的分类识别。在真实的车标图像数据集上的实验结果表明,IC-ACO算法比其他类似算法具有更高的分类识别率。     

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法

在研究标准粒子群算法和遗传算法的基础上,介绍一种加入遗传选择,交叉算子以及变异算子的扩展算法,以提高粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并且算法具有较快的收敛能力。     

对QS串匹配算法的一种改进

本文提出一种改进的QS算法IQS。基于CPU进行一次字节长度的字符比较和进行一次机器字长长度的整数比较所花费的时间完全相同的事实,以及QS算法对当前尝试中比较顺序和匹配失败位置不关心的特点,IQS将字符比较映射到整数域进行。由于比较次数被成倍减少,算法的平均复杂度被降低,效率相应得到提高。在真实语料上的实验结果表明,IQS算法的匹配速度明显高于QS算法。     

改进人工蜂群算法优化支持向量机及应用

针对支持向量机(SVM)的惩罚因子和核函数参数选取难度较大的问题,提出利用改进的人工蜂群算法优化支持向量机相关参数的方法.为了提高ABC算法的寻优能力,在原始ABC算法的搜索公式中引入全局搜索因子.利用UCI数据集对优化后的模型进行验证,证明了其良好的性能.将其应用于船舶压载水系统的故障诊断,实验结果表明,IABC算法...