改进的堆优化算法及其宫颈细胞数据聚类优化

常见的聚类方法存在对初始点敏感和易陷入局部最优的不足,为此提出了一种改进HBO的聚类方法。首先,提出一种改进的HBO,即扰动替换的HBO（disturbance and replacement HBO,DRHBO）克服其不足,即采用一种随机维度值替换策略和高斯扰动机制用于HBO中最优个体的状态更新,解决HBO搜索效率低的问题,提出一种正弦差分扰动策略,以突破当前个体仅与直接领导和同事进行交流的限制,从而增强搜索能力。将随机维度值替换和随机差分扰动策略融合,用于HBO中前期个体状态更新以避免其产生无效解。其次,提出一种DRHBO聚类方法,并运用到宫颈细胞数据集上以获得更好的聚类效果。大量、不同类别和不同样本的宫颈细胞数据集实验结果表明,与HBO及其改进算法和其他最先进算法相比,DRHBO的优化性能更好、稳定性更强且效率更高。DRHBO聚类方法更适应于宫颈细胞数据集。     

基于伪差分扰动的混合蛙跳算法研究

为了充分发掘混合蛙跳算法求解复杂优化问题的能力,提出了一种新颖的改进混合蛙跳算法.改进算法借鉴粒子群优化算法的速度更新方式,通过族群中随机个体、最优个体和最差个体间的位置关系来确定最差个体的更新步长;借鉴差分进化思想,通过伪差分变异产生虚拟个体来更新最差个体,以提高种群开拓能力.通过对四个典型测试函数的仿真实验表明,相比其他几种改进算法,改进算法以100％的概率找到了某些函数的理论最优值,寻优效果更好,收敛成功率更高.     

基于邻域引力学习的生物地理学优化算法

针对生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）易发生早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法（Neighbor Force Learning Biogeography-Based Optimization,NFBBO）。该算法采用邻域选择的方法确定迁出栖息地,以充分利用栖息地的邻域信息,增加算法的种群多样性。同时采用引力学习策略对栖息地进行更新,拓展搜索空间,提高算法的搜索能力,避免早熟收敛问题。为使种群能够自适应地跳出局部最优,引入一种自适应高斯变异机制。基于高维标准测试函数的对比实验表明,NFBBO算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。     

改进海洋捕食者算法和插值平滑的机器人路径规划

鉴于传统的智能优化算法（intelligent optimization algorithm,IOA）不能很好解决插值平滑的机器人路径规划（robot path planning,RPP）问题,以及最近提出的海洋捕食者算法（marine predators algorithm,MPA）的优势和不足,提出了一种改进的MPA,即提升信息交流的MPA（interchange enhanced MPA,IEMPA）,用于解决RPP。首先提出一种融合趋向全局最优的反向学习策略用于随机选择的一个捕食者的位置更新,以便降低陷于局部最优的概率;然后提出了一种三阶段最优引导最差策略来强化最差个体以便提升整个群体和提高搜索能力;随后,提出一种信息共享策略用于捕食前期以进一步提高算法的搜索能力;最后将IEMPA用于插值平滑的RPP中。大量的多场景RPP问题的优化实验结果表明,与MPA等优秀算法相比,IEMPA搜索能力更强、精度更高、收敛速度更快,能更好地处理RPP,可应用到在其他复杂优化问题上。     

动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法（DAGWO）。该算法在原始的位置更新公式中引入个体历史最优位置引导策略,以加快算法的收敛速度;同时,引入反向搜索因子,该因子依据种群早熟判别指标动态调节自身取值,在算法陷入局部极值时令灰狼个体向整个种群中最差个体方向进行反向搜索,以提高种群跳出局部极值的能力。此外,构造了一种新型局部扰动的非线性收敛因子[a],以平衡算法的全局和局部搜索能力。对20个经典测试函数进行仿真实验,结果表明在求解精度、收敛速度和算法的稳定性上,DAGWO算法与标准智能优化算法和其他相关改进算法相比更有优越性。     

采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法

针对基本灰狼优化（GWO）算法存在易陷入局部最优,进而导致搜索精度偏低的问题,提出了一种改进的GWO （IGWO）算法。一方面,通过引入由GWO算法系数向量构成的权值因子,动态调整算法的位置向量更新方程;另一方面,通过采用概率扰动策略,增强算法迭代后期的种群多样性,从而提升算法跳出局部最优的能力。对多个基准测试函数进行仿真实验,实验结果表明,相对于GWO算法、混合GWO （HGWO）算法、引力搜索算法（GSA）和差分进化（DE）算法,所提IGWO算法有效摆脱了局部收敛,在搜索精度、算法稳定性以及收敛速度上具有明显优势。     

强化信息交流的堆优化算法及其机器人路径规划

堆优化算法(heap based optimizer,HBO)是最近提出的一种新型和优秀的智能优化算法,但需完善并拓展其应用领域?针对HBO信息交流不足导致其搜索能力不强的缺陷,提出了一种改进的HBO,即强化信息交流的HBO(information interchange strengthened HBO,ISHBO)?首先,采用一种自身交流机制用于HBO中的最高领导者的状态更新,解决因它无直接领导和同事无法参与搜索过程从而导致搜索效率低下的问题;其次,提出了一种精英反向交流策略和一种精英引导的自由交流策略,以突破当前个体仅与直接领导及同事交流的限制;最后,将以上两种交流策略有机融合用于HBO随机选择的三个个体的状态更新上以提高其搜索能力,如此形成ISHBO?大量的?不同类型的和不同维度的函数优化实验结果表明,与HBO以及其他最先进算法相比,ISHBO的搜索能力更强?另外,智能优化算法用于机器人路径规划的仿真结果也表明,ISHBO在解决实际优化问题上具有更强的竞争性。     

多策略的郊狼优化算法

郊狼优化算法（coyote optimization algorithm,COA）是最近提出的一种群智能优化算法,具有独特的搜索结构和较好的优化性能。为了进一步提高COA的优化性能,提出了一种多策略的郊狼优化算法（multi-strategy COA,MSCOA）。首先,对于组内最优郊狼,采用一种全局最优郊狼引导的成长策略提高其社会适应能力,对于组内最差郊狼,采用一种最优郊狼引导强化策略强化最差郊狼的能力;其次,对于组内其他郊狼采用一种动态调整信息交流的组内成长策略提升组内郊狼之间的信息共享程度,并将这种组内成长策略与一种改进的迁移策略融合,更进一步提升搜索能力;最后采用动态分组策略减少参数手动设置,提高算法的可操作性。以上多种策略的使用更好地平衡了探索与开采,使算法的性能最大化。大量来自CEC2014测试集的复杂函数实验结果表明,与COA相比,MSCOA具有更强搜索能力、更快的运行速度和更高的搜索效率,与其他优秀优化算法相比,具有更明显的优势。     

引入莱维飞行与动态权重的改进灰狼算法

针对求解复杂优化问题时,灰狼（GWO）算法存在全局搜索能力不足、容易陷入局部最优值等问题,提出一种引入莱维飞行与动态权重策略的改进灰狼算法（LGWO）。基于Singer混沌映射初始化灰狼个体位置,增加种群多样性;收敛因子采用新的非线性更新策略,在种群迭代全期平衡全局搜索与局部搜索能力;在种群位置更新公式引入莱维飞行与动态权重策略,增加种群跳出局部最优值的概率,提升寻优准确度。通过8个基准函数的测试,并与其他优化算法和改进算法进行对比,LGWO取得了最优的收敛速度与预测精度,并验证了LGWO算法优化高维复杂问题的有效性。     

强化最优和最差狼的郊狼优化算法及其二次指派问题应用

针对郊狼优化算法（COA）优化性能不足的问题，提出一种强化最优和最差狼的COA（BWCOA）方法。首先，对于组内最差郊狼的成长，在最优郊狼引导的基础上引入全局最优郊狼引导操作，以提高最差郊狼的社会适应能力（局部搜索能力）；然后，在组内最优郊狼的成长过程中嵌入一种随机扰动操作，即以郊狼之间的随机扰动促进成长，发挥组内每个郊狼的能动性，提高种群的多样性进而强化全局搜索能力；最后，组内其他郊狼的成长方式保持不变。将BWCOA运用到复杂函数优化和以医院科室布局为例的二次指派问题（QAP）中。在CEC-2014复杂函数上的实验结果表明，与COA以及其他最先进的算法相比，BWCOA获得1.63的平均均值排名和Friedman检验中1.68的秩均值，均排名第一。另外，在6组QAP上的实验结果表明，BWCOA获得了5次均值最优的结果。实验结果均表明BWCOA具有更强的竞争性。     

一种改进的生物地理学优化算法

生物地理学优化算法（BBO）作为一种新型的智能算法,在其提出不到十年的时间内受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进,该算法在将差分优化算法（DE）中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上,针对迁移算子和变异算子分别进行改进,提出了二重迁移算子和二重变异算子,使得栖息地个体在进化过程中得到更高的进化概率,从而使得算法的寻优能力得到进一步提升。通过6个高维函数的测试,结果表明该算法在优化高维优化问题时,较其他几种生物地理学优化算法具有更好的收敛性和稳定性。     

基于时域卷积网络的水文模型

水位预测是防洪预警工作的辅助决策支持。为了进行准确的水位预测,为预防自然灾害提供科学依据,提出一种结合改进的灰狼优化（MGWO）算法与时域卷积网络（TCN）的预测模型MGWO-TCN。针对标准灰狼优化（GWO）算法存在早熟停滞的不足引入差分进化（DE）算法,扩展灰狼种群的多样性;改进灰狼种群更新时的收敛因子和变异时的变异算子,以自适应的形式对参数进行调整,提升算法的收敛速度,均衡算法的全局与局部搜索能力;利用MGWO算法对TCN的重要参数寻优,提升TCN的预测性能。将MGWO-TCN预测模型用于河流水位预测,预测结果的均方根误差（RMSE）为0.039。实验结果表明,与对比模型相比,MGWO-TCN预测模型具有更好的寻优能力和更高的预测精度。     

改进迁移算子的BBO算法及其在PID参数中的优化

针对生物地理学优化（BBO）算法寻优过程中易陷入搜索动力不足、收敛精度不高等问题,提出一种基于改进迁移算子的生物地理学优化算法（IMO-BBO）。在BBO算法基础上,结合“优胜劣汰”的进化思想,将迁移距离作为影响因素对迁移算子进行改进,并用差分策略将不适宜迁移的个体进行替换,以增加算法的局部探索能力。同时为丰富物种的多样性,引入多种群概念。利用IMO-BBO算法分别对13个基准测试函数进行测试,与基于协方差迁移算子和混合差分策略的BBO （CMM-DE/BBO）算法和BBO算法相比,改进算法提高了对全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精确度上也都有显著提高;将IMO-BBO算法应用到PID参数整定中,仿真结果表明,所提算法优化后的控制器具有更快的响应速度和更稳定的精度。     

引入人工蜂群搜索算子的QPSO算法的改进实现

针对基于人工蜂群搜索算子的量子粒子群算法（IQPSO）求解精度不理想,收敛速度慢等问题,将一种更新全局最优的新策略融入到IQPSO算法中,引入双中心粒子,将IQPSO算法得到的全局最优解进行多种群划分,使得全局最优解的每一维度的值都与双中心粒子相对应的维度分别替换,再次更新全局最优,在算法解附近探索更加精确的结果。通过五个测试函数的仿真实验与IQPSO算法比较,验证所提的算法有良好的准确性与收敛速度的改进。     

基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用

针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法（DEMFO）。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局部搜索能力;运用柯西变异算子对飞蛾最优位置进行变异更新产生新解,保持飞蛾种群的多样性,帮助算法跳出局部最优;再引入动态自适应权重因子,使飞蛾的更新方式更具灵活性,引导算法朝着正确的搜索方向进行,从而有效地提高了算法的收敛性和精度;对该算法用8个测试函数进行仿真实验,从实验结果可以看出DEMFO算法在收敛速度和收敛精度上有了显著提高。将该算法成功应用于求解电力系统负荷经济调度（Economic Dispatch,ED）模型,在Matlab平台对140台机组算例进行了仿真,相比基本MFO算法,提出的DEMFO算法能够获得更高质量的优化解,提供更好的负荷经济调度方案,从而有效降低发电成本,产生巨大的经济效益。     

生物地理学算法求解柔性车间作业调度问题

针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进行全局最优值的更新,并采用余弦迁移模型来改善生物地理学算法的收敛速度。将该方法应用于某模具车间的柔性作业车间调度中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。