一种连续域函数优化蚁群算法的改进设计

本文在一种连续域函数优化蚁群算法基础上,对该算法做了进一步的改进,引入了自动判断收敛条件方法,同时,也改进了蚁群初始化方法、全局搜索策略以防止早熟和停滞现象。通过与其他连续域函数优化算法的比较结果证明,改进后的算法稳定性较好。     

自适应中心引力优化算法

针对函数全局优化问题,提出了一种自适应中心引力算法,以平衡全局探测能力和局部搜索能力。首先定义粒子的适应值函数,然后根据与平均适应值的比较,更新粒子运动时间,并引进交叉操作更新当前粒子位置,从而提高算法的收敛速度。最后选择8个典型测试函数进行测试,并与中心引力优化算法和其他粒子群优化算法进行比较。结果表明,该算法得到的结果十分精确,鲁棒性强,优于其他算法。     

一种求解函数优化的混合蚁群算法*

将遗传算法与蚁群算法中的协同模型进行有机结合,在蚁群算法中引入交叉、变异、选择算子来改进基本蚁群算法,克服了蚁群算法不太适合求解连续空间优化问题的缺陷。通过测试函数表明该方法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果好于遗传算法。     

函数优化的量子正弦余弦算法

正弦余弦算法利用正弦和余弦函数对个体位置进行更新与搜索。为了避免正弦余弦算法早熟收敛,根据量子进化算法的相关理论和正弦余弦算法,设计了一种求解函数优化问题的新型智能算法——量子正弦余弦算法。量子正弦余弦算法则利用量子位对个体位置进行编码,以量子旋转门实现对个体最优位置的搜索,并以量子门实现个体的变异,从而避免早熟收敛。通过一系列典型函数优化问题的求解实验并与其他算法作比较,获得了满意的效果。     

灰狼优化与差分进化的混合算法及函数优化

灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法是近年被提出的一种新型智能优化算法,具有收敛速度快和优化精度高的特点,但对于一些复杂优化问题易陷入局部最优。差分进化(Differential Evolution,DE)算法的全局搜索能力强,但其性能对参数敏感,且局部搜索能力不足。为了发挥二者各自的优点并弥补存在的缺陷,提出了一种灰狼优化与差分进化的混合优化算法。首先使用嵌入趋优算子的GWO算法搜索,以便在更短的过程中获得更高的优化精度和更快的收敛速度;然后采用自适应调节参数的差分进化策略来进一步提高算法对复杂优化函数的寻优性能,从而获得一种高性能的混合优化算法,以便能更高效地解决各种函数优化问题。对12个高维函数的优化结果表明,与标准GWO,ACS,DMPSO及SinDE相比,新的混合优化算法不仅具有更好的收敛速度和优化性能,而且具有更好的普适性,更适用于解决各种函数优化问题。     

用改进蚁群算法求解函数优化问题

提出将蚁群算法用于求解函数优化问题的新方法。使用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁觅食的方式,更新搜索路径上的信息素,按照转移概率来决定搜索方向,即通过信息素来指引搜索,最后搜索收敛于各个全局最优解。给出了基于此思想的具体算法,并通过计算示例仿真说明了该算法的有效性,表明该算法可以同时快速收敛发现多个全局最优解,并保持稳定。     

基于引力搜索的布尔函数生成算法

布尔函数是在密码学、纠错编码和扩频通信等领域有着广泛应用的密码函数,寻找性能优良的布尔函数一直是密码学领域的重要问题之一。基于引力搜索算法设计了一种搜索布尔函数的新算法。该算法模仿万有引力定律,以n维空间中的质量点表示布尔函数,以布尔函数的密码特性作为目标适应度函数进行搜索。实验结果表明,算法使用新设计的目标适应度函数可以直接生成具有1阶弹性、1阶扩散准则和高非线性度、高代数次数以及低自相关指标等多种密码学指标的平衡布尔函数,并且进一步给出了直接生成2输出平衡布尔函数的计算机搜索算法。     

基于函数优化的生物智能进化算法综述

本文主要对求解函数优化问题所用的生物智能进化算法进行概述,同时还对求解函数优化问题的前景作出进一步的展望,可以看出求解函数优化问题采用多种生物智能进化算法相结合的方式具有更宽广的发展前景。     

一种新颖的函数优化进化算法

进化算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优且收敛速度慢. 为了解决这一问题, 设计了一个基于下降尺度函数的杂交算子, 利用下降尺度函数与种群的关系来寻找实值函数的下降方向. 为了提高非均匀变异算子在进化后期的搜索能力, 通过均衡算子的局部搜索和全局搜索能力使其在算法后期仍能跳出局部最优. 在此基础上给出了一种新的进化算法. 最后将其与9个现有的算法进行了比较, 数值实验表明新算法快速有效.     

基于进化算法的函数优化系统设计与实现

在Windows NT4.0环境下,利用VC++6.0和SQL Server 7.0设 计实现了基于进化算法的函数优化系统。介绍了设计本系统的必要性、意义和系统功能设计 ,详细地讨论了自定义类、访问后台数据库、消息处理等实现过程。     

用于多峰函数优化的小生境差分演化算法

针对监控视频图像的特点,提出了一种有效的实时视频降噪算法。首先结合多帧图像采用基于Non—localmeans的运动检测方法自适应地区分图像的运动区域和静止区域,对静止区域采用时域加权均值滤波,对运动区域采用空域ANL滤波。充分利用了视频的时域、空域信息,在去除视频序列噪声的同时很好地保护了图像的细节。实验结果表明,提出的算法在不造成运动拖影的前提下,能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量。     

适用于多峰函数优化问题的通用演化算法

本文在“两阶段子空间演化算法”的基础上加以改进,提出了一种解各种多峰函数优化问题的通用演化算法;并用五个复杂的函数进行了数值试验,得到了较好的结果。     

带子群的自组织蠕虫算法在优化方面的应用

带子群的自组织蠕虫算法(Subgroup-Self-OrganizingWormAlgorithm,SSOMA)是一种全新的基于涌现方法的多模态优化算法。与传统的多模态算法相比,该算法具有计算简单、收敛性好、精度高且不需要任何先验知识等优点。对该算法在高维多模态问题优化方面的应用进行了一定的探索,提出了适用于高维函数的算法,用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,并进行了计算复杂度分析,结果表明该算法在高维多模态函数优化方面具有较为理想的应用前景。     

一种图K划分的随机算法

本文提出一个求解图Ｋ划分难题的模拟进化退火模型。该模型将模拟退火和模拟进化方法相结合，实现了多目标并行寻优策略。理论分析和实验结果表明，模拟进化退火模型的性能更优，解的优化程度更高。     

多目标细菌觅食优化算法*

传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优。为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势,提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略;引入差分思想完成复制操作,提高种群的多样性;采用栅格划分法进行迁徙操作,提高解集的分散性。同时使用外部集存放当前找到的非支配解,并不断对外部集进行优化。通过对多个标准函数进行测试并与其他几种算法的对比结果表明,所提出的多目标细菌觅食优化算法在解的收敛性和分散性指标上都有一定提升,能够有效解决多目标优化问题。     

求解连续函数优化问题的合作协同进化布谷鸟搜索算法

为改善布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出合作协同进化的布谷鸟搜索算法.改进算法通过应用合作协同进化框架,将种群的解向量分解成若干子向量,并构成相应子群体.利用标准布谷鸟算法更新各子群体的解向量.各子群体为其它子群体提供最优个体,组合成问题解向量并完成子群体评价.经10个测试函数实验仿真,结果说明改进算法能有效改善求解连续函数优化问题的性能.同时,针对连续函数优化问题,该算法与其它算法相比是有竞争力的优化算法.     

基于模拟退火的混合遗传算法研究

针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足,在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证,该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。     

多维多极值函数优化的和声退火算法

针对多极值实函数优化问题,本文结合和声搜索与模拟退火算法,提出了一种新的搜索算法,即和声退火算法。新算法保留了和声搜索的搜索机理,但对和声搜索中于和声记忆库外的搜索方法用超快速模拟退火算法作了改进,对和声记忆库内新解产生方法也作了相应的调整,从而提高了对多维问题的搜索效率。数值实验结果表明算法对和声搜索有明显的改进,收敛速度更快,跳出局部极值点的能力较强。新算法在解决多维多极值优化问题方面比遗传算法更具效率,值得进一步研究与推广应用。