多策略增强花授粉算法及其应用

针对经典花授粉算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种增强型透镜成像策略和随机邻域变异策略的花授粉算法。通过增强型透镜成像策略扩展花授粉算法的搜索空间,增加解的多样性,有助于算法跳出局部最优解。引入随机邻域变异策略,借助邻域内的信息指导算法搜索,增强算法的收敛精度和搜索速度。对改进后的花授粉算法和四种其他改进算法在CEC2013测试函数上进行比较,实验证明改进后的多策略花授粉算法不论是收敛精度还是搜索速度都比对比算法优秀。最后把多策略花授粉算法应用在汽车传动参数模型上研究该算法的实际效用,结果表明多策略花授粉算法在汽车传动参数优化问题上都优于对比算法。     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

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。     

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.     

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。     

融合多策略的改进麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略,自适应调整个体权重提高算法收敛速度;针对个体聚集程度过高问题,采用多样性变异处理,引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动,提高算法逃离局部最优的可能。通过九个不同特征的基准函数进行寻优测试,测试结果表明改进算法能够更快地收敛于最优值,有更好的平均值和标准差,表明了其具备更优的收敛速度、收敛稳定性和逃离局部最优值的能力。通过应用该改进优化算法于分数阶PID控制器的参数整定上,进一步验证了改进策略的有效性和可行性。     

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。     

t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法

为了解决传统花授粉算法(FPA)收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度低等缺陷,提出了一种t-分布扰动策略和变异策略的花授粉算法(t MFPA).首先利用混沌映射初始化花朵个体的位置,然后在全局授粉过程中,利用t-分布扰动的随机个体和莱维飞行共同实现个体位置更新,加快收敛速度的同时提高搜索空间的多样性;在局部授粉过程中,加入具有两个差分向量的变异策略和小概率策略,结合两种策略使算法能够跳出局部最优.实验结果表明,t MFPA相比于FPA和其他启发式智能算法具有更好的寻优精度和收敛速度,相对于其他改进算法具有更好的收敛性能.     

混合分散搜索算法求解带容量约束车辆路径问题

设计一种解决带容量约束车辆路径问题的混合分散搜索算法. 在基本分散搜索的基础上, 保留参考集更新策略和组合策略的全局搜索能力. 采用随机插入法作为解的多样性产生方法, 以扩大搜索空间, 避免陷入局部最优.应用简化的变邻域搜索作为改进策略进行局部开发, 引入邻域半径减少策略提高开发效率. 对改进后的新种群实施精英保留策略, 保证算法收敛. 实验结果分析表明, 混合分散搜索算法优于所对比的算法, 寻优能力可靠.

     

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。     

多方法协作免疫进化算法研究

为提高免疫进化算法的全局寻优能力并降低计算复杂度,提出了多方法协作免疫进化算法。对免疫进化算法进行了改进。考虑抗体个体差异性,将抗体种群划分为精英、普通和劣等子群,对其分别执行高斯变异、均匀变异和消亡更新等差别化操作,增强了算法全局搜索能力。模式搜索法的探测和模式移动策略由单步交替改为贪婪下降,加快了算法收敛速度。将模式搜索法作为局部搜索工具嵌入免疫进化流程,同时采用免疫进化信息指导模式搜索法的初始点和参数设置,实现多方法协作优化。采用经典测试函数和某星载电子设备布局优化问题对算法进行了测试,测试结果表明算法寻优能力和收敛速度优于免疫进化算法,计算复杂度有显著下降。     

基于折射原理的混合型花朵授粉算法

针对花朵授粉算法收敛速度慢,寻优精度低的缺陷,提出基于折射原理的混合型花朵授粉算法（refrHFPA）。算法首先利用和声搜索算法提升算法收敛速度,然后利用折射原理提高种群的多样性,帮助算法跳出局部最优,提升寻优精度。实验利用8个测试函数,对比其他群智能算法,结果表明refrHFPA算法在收敛速度和寻优精度方面均有显著的提高。     

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。     

基于改进花朵授粉的K-均值聚类算法

针对K-means聚类算法依赖于初始值并易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进花朵授粉的K-means聚类算法。该算法首先通过混沌映射的序列作为花朵种群的初值位置,保证花朵种群在搜索空间的多样性、确定性;然后在花朵授粉的后期搜索阶段引入禁忌搜索算法以避免陷入局部最优解;最后将改进后的FPA算法用于优化K-means算法的初值。在五个聚类数据集上的实验结果表明,改进后算法的平均聚类准确率相比于花朵授粉聚类算法提高了12.2%,证明了该算法对于低维数据集具有更好的聚类效果。