动态双子群协同进化果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出动态双子群协同进化果蝇优化算法(DDSCFOA).该算法在运行过程中根据群体的进化水平,动态地将整个种群划分为先进子群和后进子群;先进子群采用混沌算法在局部最优解邻域内进行精细的局部搜索,后进子群采用基本FOA算法进行全局搜索,较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力;两个子群间的信息通过全局最优个体的更新和种群个体的重组进行交换.DDSCFOA算法能跳出局部极值,避免陷入局部最优.仿真结果表明,动态双子群协同进化的策略有效可行,DDSCFOA算法比基本FOA算法具有更好的优化性能.     

基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法存在寻优精度不高,后期收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于序贯二次规划（Sequential Quadratic Programming,SQP）的蝙蝠优化算法。该算法应用佳点集理论构造初始种群,增强了初始种群的遍历性;为避免算法陷入早熟收敛,引入柯西变异算子对种群中精英个体进行变异操作,增加种群多样性;在迭代后期,对最优个体进行SQP局部搜索,提高蝙蝠算法的局部深度搜索能力,保证个体在靠近全局最优值时能够寻优到全局最优解,加快种群进化速度。通过仿真实验结果证明,改进后的蝙蝠算法性能优越,具有良好的寻优精度和收敛速度。     

动态调整搜索策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）收敛速度慢、容易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出了一种动态调整搜索策略的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm with Dynamic Adjustment of Search Strategy,FOAASS）。利用混沌映射增强种群初始位置的均匀性和随机性;根据种群进化信息动态调整部分果蝇的搜索策略;通过转换概率随机选取搜索半径并对其进行动态调整;当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和部分改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法

针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA).在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心的较差子群和以当代最优个体为中心的较优子群;较差子群在最优个体指导下进行全局搜索,较优子群则围绕最优个体做Levy飞行进行局部搜索,这样既平衡了种群的全局和局部搜索能力,同时又可以利用Levy飞行偶尔的长跳跃来跳出局部最优;两个子群的信息通过最优个体的改变和子群的重组进行交换.对6个典型测试函数的仿真实验表明,LFOA具有全局收敛的能力,相比FOA具有更好的收敛精度、收敛速度和收敛可靠性.     

基于模拟退火的果蝇优化算法

针对果蝇算法（FOA）寻优精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于模拟退火思想的果蝇优化算法（SA-FOA）。所提算法对解的接收机制和寻优步长进行了改进：以广义的Gibbs分布产生的概率为接收概率,解的接收满足Metropolis准则;参考非均匀变异的思想,使步长随迭代次数的增加逐渐减小。通过对几种典型测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比果蝇算法也有较大的提高。因此,可以用改进算法对神经网络和服务调度问题的参数进行优化。     

基于混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测

针对制造业产品销售时序具有多维、小样本、非线性、多峰等特征,提出一种混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测方法。将混沌理论引入到果蝇优化算法中,从而提高果蝇种群多样性和搜索的遍历性,并在寻优过程中加入混沌扰动,避免搜索过程陷入局部最优,增加持续搜索可行解的能力。并用算例验证了混沌果蝇优化算法（Chaos Fruit Fly Optimization Algorithm,CFOA）的优化性能,通过优化支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）的参数构建销售预测模型,进行了汽车零部件销售预测。结果表明基于混沌果蝇支持向量机回归的产品销售预测方法是有效可行的。     

融合禁忌搜索的混合果蝇优化算法

基本果蝇优化算法(FOA)种群初始位置分布不均匀,搜索后期常跳入局部最优,导致寻优速度慢、寻优精度低,为此融合禁忌搜索的“禁忌”与“特赦”思想进行搜索更新,提出融合禁忌搜索算法(TS)的果蝇优化算法(TSFOA)。将Kent混沌映射的序列作为果蝇种群初始位置,保证果蝇群体在搜索空间中的均匀性、多样性;利用果蝇优化算法进行前期寻优,定义群体适应度方差判断其局部收敛状态;达到局部收敛状态时,引入禁忌搜索,继续深度寻优,提高寻优精度和寻优速度。设计仿真实验测试5个经典标准函数的寻优性能,实验结果表明,TSFOA在寻优精度、寻优速度上均优于基本FOA算法。     

新型果蝇优化算法的研究

由于传统果蝇优化算法（FOA）具有寻优精度低和易陷入局部极小点的缺点,提出了一种具有不同飞行半径的分群搜索策略,使得在搜索区间内果蝇的种群多样性大大增加;同时在果蝇个体的飞行距离与方向的步长函数上,针对不同的果蝇子群引入了不同的函数,该类函数具有周期震荡性质,可以很好地避免果蝇群陷入局部极小点而无法求得最优解。通过对8个测试函数的仿真实验,验证了这些策略能够有效地提高搜索精度、收敛速度和稳定性。     

改进步长与策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,提出了改进步长与策略的果蝇优化算法（CSSFOA）。在一定范围内随机选取历史最优值作为步长变化依据,动态改变果蝇群体的搜寻半径,有效权衡了算法的全局与局部搜索能力;为了避免陷入局部最优,在果蝇群体趋于稳定时选取一定数量的果蝇个体执行变异操作。仿真实验结果表明,提出的改进算法在收敛速度和寻优精度上较基本FOA及其几种改进算法有更好的寻优性能。     

哈夫曼编码的协同粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法在优化问题过程中易陷入局部最优的问题,提出一种基于哈夫曼编码的协同粒子群优化（HC PSO）算法。采用哈夫曼编码将种群划分成2个子种群并对2个子种群进行独立优化,同时,2子种群之间协同完成搜索种群的全局最优解。采用6个标准测试函数来测试算法性能。实验结果表明,该算法可以有效地避免种群陷入局部最优,具有较好的优化性能和稳定性,收敛精度得到了显著的提高。     

基于维度分区的果蝇优化新算法

为提高果蝇算法的收敛稳定性,提出了一种基于维度分区的果蝇优化新算法。将果蝇种群均分为两组:跟随果蝇和搜索果蝇。跟随果蝇在全局最优果蝇附近实现精细化局部搜索,而搜索果蝇则将位置向量的每个维度搜索范围划分为若干个区间,通过比较各个区间的最优位置来更新果蝇位置。为加快算法收敛速度,若某搜索果蝇在连续若干次迭代过程中 均 表现最差,则在当前最优果蝇位置附近产生该果蝇的新位置。针对8种典型函数的仿真实验表明:与传统算法相比, 所提算法所需参数较少,收敛稳定性高,并且在收敛精度及收敛速度等方面具有明显优势。     

求解约束优化问题的改进果蝇优化算法及其工程应用

针对基本果蝇优化算法收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部极值以及算法候选解不能取负值等不足,提出一种用于解决约束优化问题的改进果蝇优化算法.该算法利用果蝇个体历史最佳记忆信息和种群全局历史最佳记忆信息构建多策略混合协同进化的搜索机制,以达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也能够较好地避免算法的早熟收敛问题;...     

协同进化混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习,增加子群间交互的频繁性,提高信息共享程度,有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制,以对精英空间进行精细搜索,获得更优解,进一步提升算法的全局寻优能力,正确导向算法的进化。实验结果表明,所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0,成功率为100%,优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛,极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。     

多样性反馈与控制的粒子群优化算法

针对粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出了一种多样性反馈与控制的粒子群优化 (DFCPSO)算法。该算法在搜索过程中根据多样性反馈信息,动态调整算法参数,改善了搜索次数在多样性曲线上的分布情况。当多样性或群体适应度方差下降到给定的阈值时,通过基于最优点排斥的初始化操作,高效率发散,使粒子飞离聚集区域,重新开始搜索,从而使种群多样性保持在合理范围内,避免了早熟收敛现象。对多个标准测试函数的实验结果表明,与当前多样性控制的粒子群优化(DCPSO)算法相比,DFCPSO算法在复杂优化问题和多模态优化问题中具有更强的全局搜索能力。     

基于混合策略改进的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局部最优的限制。采用6个测试函数的仿真结果表明,MSFOA算法相比其它算法具有更快的收敛速度和较高的寻优精度。     

求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足,提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法.首先,利用反向学习策略构建双向初始化机制,以达到获得分布更优的初始种群的目的;其次,设计一种基于交叉与变异算子的位置更新公式,扩大搜索范围,丰富搜索机制,以平衡算法探索和开发能力,同时提高算法的收敛精度和速度;最后,使用社区学习策略对种群进行精炼,强化开发能力与跳出局部极值的能力,并保持种群的多样性.分别在CEC2017的28个实数约束优化问题和1个工程优化问题上进行了性能评估,实验结果表明,所提出的算法对比其他优化算法具有寻优能力强、收敛精度高、收敛速度快等优势,可有效解决复杂约束优化问题.     

一种面向多模函数改进的果蝇优化算法

为将果蝇优化算法有效应用在多模函数优化问题中,设计了一种优化多模函数的果蝇优化算法—基于佳点集和小生境技术的混合果蝇优化算法。首先引入数论中的佳点集概念构造初始种群,使其较均匀地分布在可行域中并且产生的模式多样性比随机分布更好,提高了算法的搜索能力及效率和稳定性;其次用小生境技术改进算法的搜索模式,更好地维持了种群的多样性使种群能快速定位较多的峰;再通过小生境熵来量化群体的多样性并选择进化方向,当小生境熵低于设定的阈值时,结合佳点搜索产生新群体给以扰动,以维持种群的多样性,否则对各个峰进行精细搜索。对七个测试函数分别进行两类仿真,结果表明,该算法不仅能够高效且高精度地找到全局极值而且能够以较高的精度定位到所有全局极值和多个次优极值,显示了较强的多峰搜索能力。     

面向光伏MPPT控制策略的改进果蝇算法

局部遮光会降低光伏发电系统的效率。在局部遮光条件下,光伏系统的输出功率特性曲线会产生多个峰值,传统的最大功率跟踪方法不具有全局搜索的能力,其在进行多峰值最大功率跟踪时会失效。果蝇算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)具有全局寻优能力,但是在求解过程中存在收敛速度慢、收敛精度低及容易收敛于局部最优值的问题。文中对果蝇算法进行改进,提出结合自适应lévy飞行步长的Lévy-FOA算法,该算法充分利用Lévy飞行不均匀随机游走的特性,引入自适应步长调整因子,改进了原有算法的位置更新方式,提高了算法的收敛速度以及收敛精度,避免了算法陷入局部极值。文中利用3个标准函数对自适应Lévy-FOA算法的收敛性进行分析,并与普通FOA算法、自适应改进学习因子粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)进行对比。结果表明,与FOA算法和APSO算法相比,自适应Lévy-FOA算法的平均跟踪时间有较大幅度的减少,平均收敛精度提高了4个数量级。最后,将自适应Lévy-FOA算法应用于光伏最大功率跟踪中。仿真结果显示,在不同的光照条件下,自适应Lévy-FOA算法能够经过较少的迭代实现最大功率跟踪,并且在第一次迭代后就能达到最大功率的90%以上,与其他算法的跟踪效果对比,自适应Lévy-FOA算法具有较短的跟踪时间和较高的跟踪精度,实际寻优能力优越,能够提高光伏系统的输出效率。     

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。     

一种快速多种群的粒子群多模优化算法

针对粒子群多模优化问题中存在的易早熟、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出了一种快速多种群的粒子群多模优化算法。首先采用动态半径及种群划分策略,避免了多种群区域重叠问题;然后引入拓扑机制,使种群内粒子在速度上保持同步,以群落为单位在解空间上飞行,加快进化速度;同时增加种群之间的交流,在多样性和快速收敛之间达到平衡;最后采用随机权重、异步变化因子及种群淘汰策略,提高算法的搜索能力和学习能力。通过几个典型测试函数的实验结果表明,该算法具有较好的多模态寻优率,在收敛速度和精度等方面均有提高。