基于动态调整和协同搜索的花授粉算法

针对基本花授粉算法（Flower Pollination Algorithm,FPA）容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于动态调整和协同搜索的花授粉算法（Flower Pollination Algorithm based on Dynamic adjustment and Cooperative search,FPADC）。利用霍尔顿序列提升初始解的质量;通过对种群进行分工,从而提高种群的多样性以跳出局部最优;根据种群进化信息动态调整算法的寻优策略,从而提高收敛速度和精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本花授粉算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。     

求解混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题的特点,在差分进化算法的变异操作中加入取整运算,提出了一种适合于求解各种混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法.同时,采用时变交叉概率因子的方法以提高算法的全局搜索能力和收敛速率.用四个典型测试函数进行了实验研究,实验结果表明,改进的差分进化算法用于求解混合整数非线性规划问题时收敛速度快,精度高,鲁棒性强.     

基于Laplace分布变异的改进差分进化算法

为了提高差分进化算法(DEA)的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入了基于Laplace分布的变异算子,并且能根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率以适应不同阶段的进化。通过5个典型Benchmark函数的测试结果表明,该算法的收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。     

改进蚁狮优化算法及其工程应用

针对蚁狮优化算法（ALO）在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法（LDALO）。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算法全局搜索能力。精英引导的Levy飞行被用于蚂蚁位置更新,以加快算法收敛速度。改进算法还在蚁狮捕食蚂蚁后对蚁狮进行差分变异,以提高算法的寻优精度。仿真实验基于10个基准函数进行,其结果显示LDALO较其他算法收敛速度更快,寻优精度更高。在无线传感器网络覆盖优化、压力容器设计、拉压弹簧设计等工程优化问题中的应用,验证了LDALO 的适用性和有效性。     

加权变异策略动态差分进化算法

针对差分进化算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低和参数设置麻烦等问题,提出一种加权变异策略动态差分进化算法（WMDDE）。为了动态平衡全局搜索与局部搜索能力,跳出局部最优,将标准差分进化算法的变异策略DE/rand/1和DE/best/1进行加权组合,提出两种新的随机扰动加权变异算子。提出一种动态自适应调整缩放因子和交叉概率因子的策略,避免参数设置的麻烦,提高算法的稳定性。在11个Benchmark函数上的测试结果表明,新算法能有效避免早熟收敛,全局寻优能力强,且在高维时寻优速度、求解精度和稳定性均优于4种DE进化算法。     

基于DE 和SA 的Memetic 高维全局优化算法

针对高维复杂多模态优化问题,传统的进化算法存在收敛速度慢,求解精度低等缺点,提出一种面向高维优化问题的Memetic全局优化算法。算法通过全局搜索和局部搜索结合的混合搜索策略,采用多模式并行差分进化算法进行全局搜索,基于高斯分布估计的模拟退火算法进行局部搜索。改进后的Memetic算法不仅继承了差分进化算法能发现全局最优解的优点,而且能大幅度提高搜索效率。最后,通过对4个高维多峰值Benchmark函数进行仿真实验,实验结果表明本文算法有效提高了算法的收敛速度和求解精度。     

带惯性变异与正交设计的差分进化改进算法

针对目前差分进化算法收敛速度慢,易出现早熟的问题,提出一种新的带惯性变异与正交设计的差分进化改进算法。在经典差分进化算法的基础上,对每一代群体中优于前一代的个体执行惯性变异,寻求发现更优个体,在每一代群体更新结束后,对群体中最优个体在其局部邻域内使用正交设计方法进行搜索,加快发现最优解的速度。通过对7个常用的基准测试函数进行测试,结果表明提出的算法在求解精度、收敛速度、稳定性和扩展性等方面均有很好的表现,明显优于经典差分进化算法和目前常见的差分进化改进算法。     

0-1非线性规划问题的改进差分进化算法

针对0-1非线性规划问题的特点,提出了一种适合于求解0-1非线性规划问题的改进差分进化算法。这个算法把差分进化算法和罚函数方法有机结合起来,在变异操作中加入0-1取整运算,在交叉操作中使用了指数递增交叉概率因子以提高算法的全局搜索能力和收敛速率。用8个例子进行了实验研究,结果表明这个改进的差分进化算法在收敛性、精度、鲁棒性强方面都比较好。     

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。     

新授粉方式的花授粉算法

为了解决因花授粉算法搜索方程存在的不足所导致的易早熟、后期收敛速度慢和寻优精度低的问题,提出了一种新授粉方式的花授粉算法（Flower Pollination Algorithm with New pollination Methods,NMFPA）。该算法把惯性权重和两组随机个体差异矢量融入到全局搜索,组成新的全局授粉,以保持种群的差异性,提高算法的全局探索能力;利用信息共享机制与两种新的变异策略构建新局部授粉策略,增强算法的局部开发能力;为了减少个体进化的盲目性,提高算法的收敛速度和精度,采用基于高斯变异的最优个体来引导其他种群个体的进化方向,并且引入非均匀变异机制增加种群的多样性,避免算法易陷入局部极值点,提升算法的全局优化性能。在22个测试函数上进行数值仿真实验,实验结果和统计分析验证了新算法较标准FPA算法,在收敛精度和速度上有明显提升,且能够较好地解决早熟问题。此外,与已有改进的FPA算法从多角度进行对比分析,实验结果表明改进算法是一种富有竞争力的新算法。同时,运用NMFPA算法求解置换流水车间调度问题,实验结果验证了新算法用于解决实际工程问题是可行的,且具有一定的优势。     

融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法

针对花授粉算法（FPA）具有寻优精度较低,稳定性不高的问题,提出了一种融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法（SCA-EFPA）。针对花授粉算法的局部授粉过程,授粉范围小且易陷入局部最优值的问题,利用正弦余弦算法的“局部开发”和“全局搜索”特性,并作简化改进后引入;针对其全局授粉过程,搜索范围较大且寻优精度低的问题,引入精英花粉算子以提高寻优精度并且进行变异和交叉操作以保持种群多样性。达到整个改进后的算法具有提高寻优精度的目的。选取多组标准测试函数来测试改进算法的各项性能。结果表明,与基本花授粉算法、粒子群算法和差分变异算法等相比,融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法具有更高的寻优精度,更好的稳定性和收敛性。     

基于天牛须搜索的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法后期收敛速度慢,寻优精度低的缺点,提出了一种基于天牛须搜索的花朵授粉算法（BASFPA）。算法首先在全局寻优阶段采用天牛须搜索加快收敛,其次在局部寻优阶段加入变异策略帮助算法跳出局部最优。实验使用6个常用优化函数进行测试,结果表明BASFPA在低维和高维下收敛速度和精度均高于其他算法,达到相同精度所需的迭代次数均小于其他算法,证明天牛须搜索对FPA算法的改进是合理的。     

基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法

针对基本花授粉算法（FPA）收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。     

一种改进的新型元启发式花朵授粉算法

最近,受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法。该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变异能力,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力和避免种群个体陷入局部最优。通过十个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法的寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及改进的粒子群算法     

基于模拟退火的花朵授粉优化算法

针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(PSO)算法及改进的粒子群算法有较大的提高;同时,对非线性方程组问题进行求解的算例应用也验证了改进算法的有效性。     

基于改进花粉算法的极限学习机分类模型

针对多输出极限学习机（MELM）分类模型输入层权值和阈值随机选取导致的分类精度波动问题,提出一种基于改进花粉算法（CS-ACFPA）的极限学习机多分类模型（CS-ACFPA-MELM）。利用自适应算子和Tent策略优化花粉算法的寻优方式,构造一种基于代价敏感的适应度函数,使花粉算法能够更好地匹配MELM模型的输出,最后使用改进的花粉算法和基于代价敏感的适应度函数优化极限学习机的输入权值和阈值,以提高MELM模型的的分类性能。通过对比实验验证了CS-ACFPA算法对MELM模型改进的有效性,并且体现了CS-ACFPA-MELM模型在大规模样本上的优势以及小样本上的适用性。     

基于改进磷虾群算法的服务组合优化

面向服务的架构（SOA）下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量（QoS）建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群（KH）算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化（PSO）算法、人工蜂群（ABC）算法和花朵授粉算法（FPA）进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。     

混合花粉算法求解全局优化问题

元启发式算法可以用作寻找近似最优解的有效工具,因此,对元启发式算法进行改进,提高算法性能是有必要的。本文介绍花粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)的增强变体,将花粉算法与极值优化算法(Extremal Optimization, EO)混合形成FPA-EO算法。FPA-EO算法综合利用了FPA的全局搜索能力和EO的局部搜索能力,并将其应用于11个基准测试函数来测试新算法。同时将该算法与其他4种著名优化算法（标准花粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BAT)、萤火虫算法(FA)、模拟退火算法(SA)）进行比较。综合结果表明,本文算法能够找到比其他4种算法更精确的解。     

基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法

为提高YYPO-SA1的性能,提出了一种基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法（NYYPO）。首先,基于牛顿衰减机制来动态调整YYPO-SA1中的D向分割概率;然后,在分割阶段加入混沌扰动策略,NYYPO利用动态调整机制在搜索前期使用较大的D向分割概率,在搜索后期则使用较小的D向分割概率,从而提高了算法的全局搜索能力,同时使用混沌扰动策略丰富了解的多样性,并提高了算法跳出局部最优的能力;最后,将NYYPO应用于风力发电机的参数优化设计问题。选用了15个单峰、多峰和组合测试函数进行性能评估,将NYYPO、YYPO-SA1以及6个代表性的单目标优化算法：粒子群优化（PSO）算法、乌鸦搜索算法（CSA）、灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）、花授粉算法（FPA）、麻雀搜索算法（SSA）进行性能评测比较。结果表明NYYPO相较于YYPO-SA1在Sphere函数上有着12个数量级的提升。而在Friedman检验中NYYPO在10维、30维、50维的时候的平均排名分别为2.87、2.0、1.93,均为总排名第一,可见NYYPO在统计学意义上具有显著的性能优势。同时,在风力发电机参数优化设计问题中NYYPO也取得了更好的优化结果。