基于t分布变异的自适应差分进化算法

为了更好地提高差分进化算法的全局探索和局部开发能力,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率。通过四个典型的Benchmarks函数的测试结果表明算法具有良好的性能。     

基于群体分布的自适应差分进化算法

差分进化算法是一种简单有效的启发式全局优化算法,但是其优化性能受差分进化策略及控制参数取值的影响较大,不合适的策略和参数容易导致算法早熟收敛。因此,针对差分进化算法搜索过程中变异策略和控制参数的选择问题,文中提出了一种基于群体分布的自适应差分进化算法(Population Distribution-based Self-adaptive Differential Evolution,PDSDE)。首先,设计适应因子以衡量当前种群的分布情况,进而实现算法所处进化阶段的自适应判断;然后,根据不同进化阶段的特点,设计阶段特定的变异策略和控制参数,并设计自适应机制以实现算法策略和参数的动态调整,从而平衡算法的全局探测和局部搜索能力,以达到提高算法搜索效率的目的;最后,将所提算法与6种主流改进算法进行比较。15个典型测试函数的数值实验表明,所提算法在平均函数评价次数、求解精度、收敛速度等指标的评价优于文中给出的6种主流改进算法,因此可以证明所提算法的计算代价、优化性能和收敛性能更具优势。     

基于反向学习的自适应差分进化算法

为解决差分进化（DE）算法过早收敛与搜索能力低的问题,讨论对控制参数的动态调整,提出一种基于反向学习的自适应差分进化算法。该算法通过反向精英学习机制来增强种群的局部搜索能力,获取精确度更高的最优个体;同时,采用高斯分布随机性提高单个个体的开发能力,通过扩充种群的多样性,避免算法过早收敛,整体上平衡全局搜索与局部寻优的能力。采用CEC 2014中的6个测试函数进行仿真实验,并与其他差分进化算法进行对比,实验结果表明所提算法在收敛速度、收敛精度及可靠性上表现更优。     

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。     

自适应蚁群差分进化算法

针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略.算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性.对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题.     

基于混沌搜索的自适应差分进化算法

提出一种基于混沌搜索的自适应差分进化算法（CADE）,该算法在计算过程中自适应地调整交叉率,在搜索初期保持种群多样性的同时增强算法的全局收敛性。具有较强局部遍历搜索性能的混沌搜索的引入使得算法具有较好的求解精度,增加搜索到全局最优解的概率。对几种典型的测试函数对CADE进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟收敛,具有良好的全局收敛性。     

一种基于JADE改进的差分演化算法

差分演化算法有局部搜索能力不足、容易跌入局部最优等缺点,其搜索性能主要依赖于对杂交概率和缩放因子的设置。为了改善上述缺陷,对带归档的自适应差分演化算法JADE进行深入的研究与分析,提出了改进的自适应差分演化算法ZJADE。该算法采用斜帐篷混沌映射函数初始化种群,在每次迭代中为每个个体分别产生满足正态分布、柯西分布的杂交概率和满足正态分布的缩放因子,并且记录成功变异个体的杂交概率和缩放因子,引入统计杂交概率,采用两种策略自适应地更新杂交概率。在13个经典测试函数上将ZJADE算法与多种经典自适应差分演化算法进行对比,实验结果表明,ZJADE算法在解的精度与收敛速度上更优,具有更好的搜索性能。     

基于邻域搜索的自适应差分进化算法

针对传统自适应差分进化算法局部搜索能力薄弱,寻优精度低的缺点,提出一种基于邻域搜索的改进自适应差分进化算法（DADE）。在传统自适应差分进化算法的基础上,通过引入邻域搜索操作,扩大了算法搜索的范围,通过引入高斯扰动来进一步提高算法的收敛速度。在IEEE CEC2013函数集中选取15个基准函数进行实验,与先进的算法变种SinDE、MDE、FWADE,FWA的性能进行比较。实验结果表明,DADE算法在13个函数的误差均值上小于对比算法。     

基于logistic 模型的自适应差分进化算法

提出一种基于logistic模型的自适应差分进化算法.该算法在运行过程中可自动调节缩放因子和交叉概率因子的大小,能在算法初期保持种群多样性,提高全局最优值的搜索能力,而在算法后期,随着局部最优值搜索能力的提高算法渐趋稳定.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明所提出的算法收敛速度快、计算精度高.     

求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法

针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.

     

参数适应性分布式差分进化算法

提出一种适应性分布式差分进化算法.将初始种群分为多个子种群,并设计子种群间的迁移机制,当满足迁移条件时,根据冯?诺依曼拓扑结构,子种群内的优秀个体代替其邻域的较差个体,使得整个种群实现信息共享.同时,根据个体适应值变化情况,对每一个体分配不同的缩放因子?和交叉率CR,提出?和CR的适应性策略.实验结果表明,所提出算法有利于对解空间进行广泛探索,避免算法陷入早熟收敛,能够搜索到性能较好的解.     

分阶段二次变异的多目标混沌差分进化算法

提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE)算法,以解决多目标约束优化问题.其核心思想是,在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力,进化后期采用基于非支配解的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力.通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性能与局部搜索性能之间维持较好平衡,而且保持了DE算法的简洁性能,其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE.     

动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法

针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.

     

基于差分进化算法的移动传感器网络节点的分布优化

针对传感器节点的分布优化问题,研究了在保证网络连通性的前提下,极大化移动传感器网络的有效覆盖面积问题,提出了一种基于差分进化算法的移动传感器网络节点分布优化机制.仿真实验结果表明,该算法能以相对较小的代价快速完成移动传感器网络节点的分布优化,提高网络的有效覆盖率,实现移动传感器网络布局的全局优化.     

贪婪封装二进制差分进化算法求解高维背包问题

提出一种处理高维背包问题(KP)的贪婪封装二进制差分进化算法(GPBDE),并设计了一种贪婪封装的修补策略处理不可行解.为了提高种群的多样性及算法的全局搜索能力,对适应度较低的个体执行对偶变换.数值实验选取4种KP对GPBDE的优化能力进行测试,并将所提出的算法与4种同类算法进行比较,结果表明,GPBDE具有较强的寻优和约束处理能力,且收敛速度较快.     

基于指数函数的灰色动态多属性关联决策模型

针对同一属性下不同方案的邓氏关联度大小区分较弱以及关联度存在下限的问题, 定义基于指数函数的新关联度. 改进后的关联度对同一属性下不同方案间关联度的分辨率要高于原有关联度, 并证明了改进关联度的性质.利用指数关联度确定属性权重, 构造基于偏差和灰熵的确定了时间权重的优化模型. 最后, 将该方法用于河南省某地级市民营企业的经营业绩评价分析中, 实例说明了所提出模型的有效性和实用性.

     

一种基于差分进化算法的多模型建模方法

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时优化;最后利用支持向量基求取分割曲面方程.仿真结果表明,该方法能以最优的线性子模型集准确地逼近非线性系统.