改进差分进化算法求解整数任务分配

针对0-1任务规划模型存在维数灾维的问题,提出了一种基于改进差分进化算法的整数任务分配算法。将任务分配的0-1规划模型转化整数规划模型,不仅大幅降低了优化变量的维数,还减小了整式约束条件;将差分进化算法常用的变异算子DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin结合起来组成新的变异算子,使得DE既保持了种群的多样性,又有较快的收敛速度和搜索精度,并用改进的差分进化算法求解整数规划;通过典型的任务分配实例验证了该算法在优化大规模任务分配的有效性和快速性。     

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.     

求解混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题的特点,在差分进化算法的变异操作中加入取整运算,提出了一种适合于求解各种混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法.同时,采用时变交叉概率因子的方法以提高算法的全局搜索能力和收敛速率.用四个典型测试函数进行了实验研究,实验结果表明,改进的差分进化算法用于求解混合整数非线性规划问题时收敛速度快,精度高,鲁棒性强.     

求解非线性方程组系统的改进差分进化算法

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.     

改进自适应变空间差分进化算法

在基本差分进化算法的基础上融入自适应变空间思想,提出自适应变空间差分进化算法,在进化代数达到预设周期整数倍时,按变空间算法自动扩展或收缩搜索空间,实现了自动寻找合适搜索空间、提高收敛速度和精度的目的.此外为了进一步的加快收敛速度,对原变空间算法进行了改造,对其上下限的变化规则进行了修改和添加,提出了改进的变空间算法.仿真结果表明改进方法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法和基于原变空间算法的差分进化算法.最后将其应用到热连轧机精轧机组负荷分配优化计算中,为其提供了一种有效的优化手段.     

求解JSP的改进差分进化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法设计一种新的实数次序号编码方法,将加工机器实数化,该编码通用性好,能适应于不同情况下的作业车间调度问题;在此基础上,改进变异算子,使得在进化过程中,不会产生无效解,进而提高算法的运行速度;算法还改进了缩放因子,提高种群的多样性。对12个通用的典型实例计算表明,该算法是可行有效的。     

自适应差分进化算法及其在参数估计中的应用

为解决动力学参数估计的问题,提出一种控制参数自适应和策略自适应的差分进化算法(DE-CPASA)。在该算法中,采用差分进化对优化问题进行寻优,控制参数以正态分布的方式实现自适应,通过对适应度函数值的评价,实现变异策略的自适应。测试仿真结果表明,DE-CPASA算法具有较高的求解精度和较快的收敛速度。将DE-CPASA算法应用于Hg氧化动力学参数估计,可得到较好的优化结果。     

自适应差分进化算法在入侵检测中的应用

针对开放式的网络环境要求入侵检测系统能够实时高效响应的问题,本文提出了一种自适应的差分进化算法ADE,用于入侵检测的特征选择.算法对网络数据的混合属性进行预处理,引入进化代数和个体适应度函数作为自适应算子动态调整摄动比例因子F和交叉概率CR,采用自适应变异策略提高进化的适应性.在KDDCUP 99数据集的测试结果表明,...     

参数自适应的精英变异差分进化算法

针对经典差分进化算法(DE)的优化性能容易受到变异策略和控制参数影响的问题，提出了一种参数自适应的精英变异差分进化算法(A parameter Adaptive Elite Mutation Eifferential Evolution algorithm, AMEDE).首先，提出一种精英变异策略的方法，其目的是为了方便获取优秀个体信息；其次，引入新的控制参数，使得算法可以在更大的搜索空间进行搜索；最后，利用自适应参数学习方法，为种群中的每个个体赋予不同的控制参数值，并根据种群多样性和精英个体的信息动态更新个体的参数，使算法避免过早的收敛并提高算法的收敛精度.对本文提出的AMEDE算法与其他6种改进差分进化算法(DE,CoDE,JaDE,JDE,SaDE,GPDE)在16个基准测试函数上进行了三组对比实验.实验结果表明，AMEDE算法在高维函数和低维函数上都具有搜索精度高、收敛速度快和鲁棒性强等优点.     

一种粒子群和改进自适应差分进化混合算法及在生产调度中的应用

差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止。虽然之后出现了各种版本的自适应差分进化算法,但没有考虑到当代个体的适应值是否向着最优个体的适应值逼近,因此本文提出了一种新型的自适应差分进化算法FMDE。考虑到粒子群算法和差分进化算法类似,为了充分发挥两种算法的特点,提出了自适应差分进化和粒子群的混合算法PSO_FMDE;最后采用测试数据集对性能进行分析。实验结果表明,该算法根据进化过程中的搜索进度自适应地确定变异率,使算法易于跳出局部最优解,以提高全局搜索能力。PSO_FMDE算法较单一算法而言,性能更优,更易于靠近全局最优解。     

An improved differential evolution algorithm for the task assignment problem

An improved differential evolution algorithm (IDE) is proposed to solve task assignment problem. The IDE is an improved version of differential evolution algorithm (DE), and it modifies two important parameters of DE algorithm: scale factor and crossover rate. Specially, scale factor is adaptively adjusted According to the objective function values of all candidate solutions, and crossover rate is dynamically adjusted with the increasement of iterations. The adaptive scale factor and dynamical crossover rate are combined to increase the diversity of candidate solutions, and to enhance the exploration capacity of solution space of the proposed algorithm. In addition, a usual penalty function method is adopted to trade-off the objective and the constraints. Experimental results demonstrate that the optimal solutions obtained by the IDE algorithm are all better than those obtained by the other two DE algorithms on solving some task assignment problems.     

一种改进的约束优化差分进化算法

提出一种改进的差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对可行个体与不可行个体分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1策略,以提高算法的全局收敛性能和收敛速率.用几个标准的Benchmark问题进行了测试,实验结果表明该算法是一种求解约束优化问题的有效方法.     

混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法*

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。     

0-1非线性规划问题的改进差分进化算法

针对0-1非线性规划问题的特点,提出了一种适合于求解0-1非线性规划问题的改进差分进化算法。这个算法把差分进化算法和罚函数方法有机结合起来,在变异操作中加入0-1取整运算,在交叉操作中使用了指数递增交叉概率因子以提高算法的全局搜索能力和收敛速率。用8个例子进行了实验研究,结果表明这个改进的差分进化算法在收敛性、精度、鲁棒性强方面都比较好。     

求解动态优化问题的多种群竞争差分进化算法

针对动态优化问题（DOP）的求解,提出结合多种群方法和竞争策略的差分进化算法（DECS）。首先,将一个种群作为侦测种群,通过监测种群中所有个体的评价值和种群维度来判断环境是否发生变化。其次,将余下多个种群作为搜索种群,独立搜索环境中的最优值。在搜索过程中,引入排除规则,避免多个搜索种群聚集在同一个局部最优的邻域。在迭代若干代后对各搜索种群执行竞争操作,保留评估值最优个体所在的种群并对该种群的下一代个体生成采用量子个体生成机制,而对其他搜索种群重新初始化。最后,利用7个测试函数的49个动态变化问题对DECS进行验证,并将实验结果与人工免疫算法（Dopt-aiNet）、复位粒子群优化（rPSO）算法、改进差分进化（MDE）算法进行比较。实验结果表明,在49个问题上,DECS有34个问题的平均离线误差期望小于Dopt-aiNet算法,所有问题的平均离线误差期望都小于rPSO算法和MDE算法,因此DECS对DOP求解动态优化问题是可行的。     

求解0-1整数规划问题的混沌遗传算法*

针对一类特殊的0-1整数规划求解问题提出一种混沌遗传算法。该算法采用幂函数载波技术提高混沌搜索的充分性与遍历性,以混沌搜索算法得出的优化个体作为遗传算法的新群体进行交叉、变异等操作,提高种群质量,同时增加种群多样性,改善遗传算法的早熟问题。该算法被用于解决片上网络映射A3MAP(architecture-aware analytic mapping) 0-1整数规划问题。实验仿真证明,该算法的收敛速度和解的精度均优于A3MAP-GA。     

求解武器—目标分配问题的混合编码差异演化算法*

提出一种混合编码差异演化求解武器—目标分配优化问题。在差异演化算法中增加违反边界约束处理操作,确保由变异和交叉操作生成的每个新个体满足边界约束条件;对差异演化算法中的选择操作重新定义,使其可以直接处理约束条件。基于编码映射的方法构建一种新的混合编码差异演化算法。利用武器—目标分配问题对该算法进行了仿真实验,结果表明该算法的有效性与适用性。混合编码差异演化算法是求解离散约束优化问题的一种有效方法。     

差分进化算法的交叉概率因子递增策略研究

为了有效地控制差分进化算法的全局搜索和局部搜索,基于递增交叉概率因子的基本思想,在已有的自适应二次变异差分进化算法的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的交叉概率因子递增策略,并用4种经典函数对它进行测试。测试结果表明,对于多数连续优化问题,在初始参数相同的情况下,凹函数递增策略优于线性策略,而线性优于凸函数策略。凹函数递增策略能够在不影响收敛精度的情况下较大幅度地提高差分进化算法的收敛速度。     

一种求解动态优化问题的改进自适应差分进化算法

针对原始动态自适应差分进化(SADE)算法局部搜索能力弱和寻优精度低的问题,提出一种求解动态优化问题的邻域搜索差分进化(NSDE)算法.通过引入邻域搜索机制,在划分种群最优个体的邻域空间范围内产生候选解,选取候选解集合中的最优解并对种群最优个体进行迭代,增强算法局部搜索能力.在传统基于距离的排斥方案中,引入hill-v...