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。     

多段扰动的共享型乌鸦算法

乌鸦搜索算法作为新提出的元启发式智能算法,其寻优方式模拟了乌鸦间相互跟随窃食的行为。为了提高算法的收敛精度、后期搜索能力等,基于传统乌鸦搜索算法提出一种新的混合乌鸦搜索算法,其核心思想是在算法中加入共享机制,改进原始算法中随机追踪的位置更新方式,降低搜索盲目性,提高收敛速度;在不同的迭代阶段对全局最优位置进行大小不同的扰动操作,有效提高了跳出局部最优的概率,保证算法全局搜索能力与局部搜索能力的平衡。最后通过8个基准函数对5种算法搜索性能在10、30、50维的情况下进行对比分析,结果表明该改进算法的综合表现要优于其他算法。     

混合策略改进正弦余弦算法

为提高正弦余弦算法在求解函数优化问题的性能,提出混合策略改进正弦余弦算法。首先,利用正切函数作为调节因子代替原本线性变化的参数,用于平衡算法的全局探索和局部开发;然后,引入权重系数,用于控制位置更新处个体上一代位置的影响力,有效提高算法开发能力和寻优速度;最后,构建逐维交叉学习策略,克服最优解无更新的缺点,对最优个体进行扰动更新,跳出局部最优,避免早熟收敛。在不同维数的八个基准函数上进行仿真实验。实验表明,该算法相对于其他群智能优化算法具有更高的寻优精度和收敛速度,相比于最新的正弦余弦改进算法,也表现出更好的收敛性能和稳定性。     

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。     

基于差分进化的布谷鸟搜索算法

针对基本布谷鸟搜索算法局部搜索能力弱、寻优精度低等不足,提出了一种具有差分进化策略的改进布谷鸟搜索算法。该算法是在种群进入下一次迭代之前在其个体上增加两个带权的差来实现个体变异,再对其进行交叉、选择操作得到最优个体,使缺乏变异机制的布谷鸟搜索算法具有变异能力,从而提高布谷鸟搜索算法的多样性,避免种群个体陷入局部最优,增强算法全局寻优能力。对几种经典测试函数和1个典型应用实例进行测试,仿真实验结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛精度、收敛速度以及寻优成功率等性能上显著优于基本布谷鸟搜索算法。     

融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA（Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation）。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。     

融合正弦余弦和无限折叠迭代混沌映射的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法求解精度不高、收敛速度较慢等问题,提出融合正弦余弦和无限折叠迭代混沌映射(ICMIC)的蝴蝶优化算法.首先,采用ICMIC映射对蝴蝶个体状态进行初始化,避免算法陷入局部最优.然后,在自身认知飞行部分引入正弦余弦算子,平衡算法的局部搜索能力与全局搜索能力.最后,通过改进依赖香味大小的幂指数调整吸收程度,获取更好的最优解.在8个基准函数上的实验表明,文中算法具有较优的全局搜索能力和求解鲁棒性,寻优精度较高,收敛速度较快.     

具有学习机制的正弦余弦算法

针对标准正余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对其混合群体进行择优保留,从而优化了种群中的个体位置、提高了算法的寻优精度;同时,利用个体的反思学习能力防止个体盲目地向当前最优解学习,使算法停滞在局部最优,从而有效地避免了算法的未成熟收敛。在13个标准测试函数进行仿真实验,实验结果证明,该算法相比于对比算法具有较强的鲁棒性和函数优化能力。     

基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法

正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法,利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解,其线性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能.为了提高正弦余弦算法的计算精度,提出基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法.新算法采用基于对数曲线的非线性调整策略修改控制参数,利用精英个体的混沌搜索策略增强算法的开发能力,并将基于该策略的正余弦算法与反向学习算法交替执行增强算法的探索能力,降低算法的时间复杂度,提高算法的收敛速度.对23个基准测试函数进行仿真实验,与改进的正余弦算法以及最新的基于启发式的算法进行比较,深入的参数实验分析以及比较结果验证了所提出算法的有效性,统计分析证实了所提出算法的优越性.     

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。     

一个简化的正弦余弦算法：正弦算法*

为了简化正弦余弦算法,本文首先在对该算法进行理论分析后,提出正弦余弦算法的一个简化算法——正弦算法。然后利用10个标准的优化算法测试函数和一个选址问题来对正弦算法进行测试,并与正弦余弦算法进行对比。仿真结果表明正弦算法的搜索效率明显高于正弦余弦算法。     

融合正弦余弦和变异选择的蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法(GOA)全局寻优能力不足,易陷入局部最优、寻优精度较低等问题,提出融合正弦余弦和变异选择的蝗虫优化算法(SC-MGOA).首先,在位置更新处根据转换概率选择不同的位置更新方式来增加种群的多样性,同时弥补GOA算法全局搜索能力不足的缺陷;其次,为更好的协调算法的全局探索和局部开发,对引入的正弦余弦机制进行改进;最后,在一定概率下针对最优解进行变异,并利用贪婪法则择优保留,使算法能够跳出局部最优,提高算法的收敛精度.选取10个测试函数进行3组测试,结果表明了不同改进策略的有效性,还证明了SC-MGOA算法相对于其他比较算法在寻优精度、寻优速度和鲁棒性等方面的优越性.     

CCSA: Conscious Neighborhood-based Crow Search Algorithm for Solving Global Optimization Problems

In this paper, a conscious neighborhood-based crow search algorithm (CCSA) is proposed for solving global optimization and engineering design problems. It is a successful improvement to tackle the imbalance search strategy and premature convergence problems of the crow search algorithm. CCSA introduces three new search strategies called neighborhood-based local search (NLS), non-neighborhood based global search (NGS) and wandering around based search (WAS) in order to improve the movement of crows in different search spaces. Moreover, a neighborhood concept is defined to select the movement strategy between NLS and NGS consciously, which enhances the balance between local and global search. The proposed CCSA is evaluated on several benchmark functions and four applied problems of engineering design. In all experiments, CCSA is compared by other state-of-the-art swarm intelligence algorithms: CSA, BA, CLPSO, GWO, EEGWO, WOA, KH, ABC, GABC, and Best-so-far ABC. The experimental and statistical results show that CCSA is very competitive especially for large-scale optimization problems, and it is significantly superior to the compared algorithms. Furthermore, the proposed algorithm also finds the best optimal solution for the applied problems of engineering design.     

Sine–cosine crow search algorithm: theory and applications

Neural Computing and Applications - In this paper, we propose a new hybrid algorithm called sine–cosine crow search algorithm that inherits advantages of two recently developed algorithms,...     

余弦自适应混沌被囊体种群优化算法

针对被囊体种群优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出一种余弦自适应混沌被囊体种群优化算法。在模拟被囊体喷射推进行为中,引入余弦自适应曲线计算搜索个体间的社会作用力,从而改进算法易出现早熟的问题;并在搜索个体向最佳位置移动上增加了一种混沌行为,使其避免局部最优并拥有更快的收敛速度。采用多种标准测试函数进行测试,实验结果表明,提出的新的被囊群优化算法在保留原有算法优点的基础上具有更好的收敛速度、精度和全局最优性。     

正弦余弦算法的研究及应用综述

正弦余弦算法（SCA）是一种新颖的随机优化算法，主要利用正弦函数和余弦函数的波动性与周期性来搜索和迭代，从而达到寻优目的。给出了正弦余弦算法的基本原理，讨论了影响正弦余弦算法性能的主要参数，分析了正弦余弦算法的搜索机制。综述了算法的改进策略，并列举了正弦余弦算法在调度问题、控制器优化、电力系统优化、数据挖掘、图像处理、目标跟踪等方面的应用。最后结合正弦余弦算法的特点和研究现状，对正弦余弦算法未来的研究发展方向进行了展望。