基于多种群与协同量子化的哈里斯鹰优化算法

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力.此外,协同量子化策略的加入在迭代前期可避免算法陷入局部极值,在迭代后期可提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法可大大提高最优解的收敛速度和寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.     

动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先,通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量;其次,通过对种群进行分工,提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力;最后,根据种群进化信息动态调整搜索策略,从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。     

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)易陷入局部最优，收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation, CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群，实现种群多样性；设计自适应权重，提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度；利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体，采用贪婪策略更新局部最优解，提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试，测试结果验证了在求解过程中，改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。     

基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,提出了一种基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法.算法在雇佣蜂阶段采用非线性递减选择策略以提高种群的多样性,进而改善种群的全局勘探能力;在跟随蜂阶段由全局最优解引导搜寻新解,以提高种群的局部开发能力;侦察蜂采用贴近最优解的策略以提高生成新解的质量,加速种群进化.改进的三个阶段改善了算法的寻优性能,最后通过实验对比与分析,验证了该算法的有效性.     

自适应多策略花朵授粉算法

针对花朵授粉算法极易陷入局部最优解且寻优精度不高的问题,提出自适应多策略花朵授粉算法(self-adaptive flower pollination algorithm with multiple strategies,SMFPA)。利用锚点策略提高种群的多样性,采用摄动策略改善全局勘探能力,采用局部搜索增强策略提升其开采最优解的能力。为验证SMFPA的性能,比较5种算法在解决12个测试问题上的寻优结果,实验结果表明,在寻优速度以及寻优精度方面,SMFPA算法表现更优。通过比较算法在管柱设计问题上的寻优结果,进一步评估SMFPA的寻优性能。     

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。     

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。     

分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法

针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度。通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进。     

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。     

精英反向与二次插值改进的黏菌算法

针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA).精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和种群质量,提升算法全局寻优性能与收敛精度;利用二次插值生成新的黏菌个体,并用适应度评估更新全局最优解,有利于增强算法局部开发能力,减少算法收敛时间,使算法跳出局部极值.通过求解多个单模态、多模态和高维度测试函数进行不同算法之间的对比,结果显示,结合两种策略的ISMA具有较高的寻优精度、寻优速度和鲁棒性.     

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。     

樽海鞘群算法的改进

针对樽海鞘群算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出改进的樽海鞘群算法。采用混沌初始化,保证种群的多样性和均匀性;分别在领导者和追随者阶段引入正弦余弦策略和动态更新策略,提高算法全局和局部探索能力;对食物位置进行变异操作,有效避免算法陷入局部最优。为验证改进后算法的有效性,分别用其求解函数优化问题以及工程设计问题,其结果表明,该算法具有较高的收敛速度、寻优精度以及鲁棒性,总体性能优于其它智能优化算法。     

新的混合智能优化算法及其多目标优化应用

针对人工鱼群算法后期收敛速度较慢、解精度不高的不足,按照分阶段寻优和变参数寻优的改进策略,并结合禁忌搜索算法中的相关规则,提出一种新的混合智能优化算法。该算法将寻优过程分为锁定最优解或者局部解邻域和求得高精度最优解两个阶段,每个阶段设置不同的参数并结合禁忌搜索算法以提高收敛速度和最优解精度。典型函数验证表明,该算法收敛速度快、精度高;同时,对于多目标优化问题,该算法可以提高Pareto最优解集质量,扩大决策分布范围,维持决策多样性,有利于决策者作出决策。     

采用半初始化和概率扰动策略改进的遗传算法

针对遗传算法在函数寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，提出一种采用半初始化和概率扰动策略改进的遗传算法DIAGA。首先，通过引入概率扰动策略增加了算法迭代后期的种群多样性，采用半初始化从根本上改变了算法在全局最优解比较过程中的局限性；然后利用马尔可夫链理论证明了DIAGA的收敛性；最后，对六个标准测试函数进行仿真测试。仿真实验结果表明，提出的DIAGA有效摆脱了局部收敛，在搜索精度、收敛速度上具有明显优势，就多维测试函数而言，寻优精度提高了约29%。     

基于领导者竞争策略的改进猎人猎物优化算法

针对猎人猎物优化算法寻优精度低和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于领导者竞争策略的改进猎人猎物优化算法。首先将种群随机分为三个亚群,采用不同的搜索策略,扩大搜索范围;其次,采用精英组合突变策略,提升种群子代多样性,规避局部最优值;最后,提出领导者竞争策略,利用个体间的信息交流,统合各个策略,筛选出最优变量。通过数值实验以及在工程优化问题上的应用结果表明,所提算法相较于对比算法具有更为优异的寻优能力,验证了改进策略的有效性和可靠性。     

双种群协同演化的改进蜜獾算法

针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双种群优化机制,依托两者的更新优势协同推进个体逼近目标位置,进而提高整个算法的搜索效率和优化性能;采用柯西随机反向扰动策略对蜜獾种群最优位置进行扰动,以提高算法跳出局部最优的能力。通过评估单一策略的改进有效性实验、与七种对比算法的不同高维实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明该算法具有良好的收敛精度和求解速度。最后将改进算法应用于压缩弹簧设计和压力容器设计问题,进一步验证了改进策略的有效性及该算法的工程实用性。     

基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法

针对原始哈里斯鹰优化算法(HHO)存在的收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足, 提出了一种基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法(HSHHO). 首先, 在种群初始化阶段引入Sobol序列, 生成均匀分布的种群, 提高种群的多样性, 有利于提高算法的收敛速度; 其次, 引入limit阈值, 令算法在一定迭代次数没有获得更优值后执行全局探索操作, 提高算法跳出局部最优解的能力, 改善HHO在迭代后期只执行开发阶段而易陷入局部最优的缺陷; 最后, 提出一种动态的反向学习机制, 提高算法的收敛精度以及跳出局部最优的能力. 在9个基准函数和6个CEC2017函数上进行测试, 与其他多种优化算法、HHO变体作对比, 验证所提出策略的有效性, 并进行Wilcoxon符号秩检验、Friedman检验和Quade检验等非参数检验. 实验结果表明, HSHHO在收敛速度、寻优精度和统计测试方面具有较为优秀的性能. 最后, 还应用到焊接梁设计优化问题, 结果表明改进的算法对于带约束的实际工程优化问题也具有更好的效果.     

融合多策略改进的黏菌优化算法

针对黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)的寻优过程存在收敛效率较低、容易陷入局部最优解等问题，文中提出融合多策略改进的黏菌优化算法(Improved SMA Fused with Multi-strategy, MISMA).引入Halton序列，丰富初始种群的多样性，提升算法寻优的遍历性和收敛精度.融入差分变异思想，改进算法的全局位置更新公式，强化全局探索能力，增强算法的持续寻优性能.糅合改进收敛因子和精英选择机制的局部搜索策略，提升算法的局部开采能力，更好地平衡算法的全局探索与局部开发进程.基于动态边界的透镜成像学习策略改善个体的质量，加强算法反早熟及摆脱局部最优解的能力.在13个基准函数及部分CEC2014测试函数上的数值仿真实验表明，MISMA具有较强的鲁棒性.此外，在光伏电池组件模型参数优化实验上进一步验证MISMA在处理实际工程优化问题时的优越性及适用性.     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

基于混合策略改进的花朵授粉算法

针对传统花朵授粉算法(FPA)在解决复杂问题时搜索精度低和收敛速度慢等问题,提出了一种基于混合策略改进的花朵授粉算法(HSFPA)。采用自适应转换概率策略改进转换概率,动态平衡全局授粉和局部授粉之间的关系;在全局授粉阶段,提出一种动态全局搜索策略,既可以加快算法收敛速度,又能增加花粉种群的多样性,防止花粉陷入局部最优;局部搜索增强策略使得花粉能够充分开发当前优质花粉周围的搜索空间,提高收敛精度;花粉越界修正策略进一步加强了算法的探索能力。通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明,HSFPA算法在搜索速度和寻优精度方面具有更好的效果。