花授粉算法的改进及在压力容器设计中的应用

虽然花授粉算法对于求解优化问题十分有效,但也存在收敛性慢的问题。为了解决此问题,提出一种带有时变因子的差分进化花授粉算法（Differential Evolution Flower Pollination Algorithm with Time Variant Factor,TVDFPA）。对步长因子进行改进,同时在迭代过程中加入差分进化的策略,通过种群杂交,提高算法的收敛速度和寻优能力。通过标准测试函数进行测试,仿真结果表明TVDFPA的收敛速度比原始花授粉算法、混沌和声的花授粉（HFPCHS）、模拟退火花授粉算法（SFPA）快,收敛精度也有较大提高。进而结合花授粉算法的特点,建立带有变参数的双适应值比较法来求解压力容器设计问题,实验结果表明改进之后的算法具有较好的求解性能。     

动态调整搜索策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）收敛速度慢、容易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出了一种动态调整搜索策略的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm with Dynamic Adjustment of Search Strategy,FOAASS）。利用混沌映射增强种群初始位置的均匀性和随机性;根据种群进化信息动态调整部分果蝇的搜索策略;通过转换概率随机选取搜索半径并对其进行动态调整;当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和部分改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

新授粉方式的花授粉算法

为了解决因花授粉算法搜索方程存在的不足所导致的易早熟、后期收敛速度慢和寻优精度低的问题,提出了一种新授粉方式的花授粉算法（Flower Pollination Algorithm with New pollination Methods,NMFPA）。该算法把惯性权重和两组随机个体差异矢量融入到全局搜索,组成新的全局授粉,以保持种群的差异性,提高算法的全局探索能力;利用信息共享机制与两种新的变异策略构建新局部授粉策略,增强算法的局部开发能力;为了减少个体进化的盲目性,提高算法的收敛速度和精度,采用基于高斯变异的最优个体来引导其他种群个体的进化方向,并且引入非均匀变异机制增加种群的多样性,避免算法易陷入局部极值点,提升算法的全局优化性能。在22个测试函数上进行数值仿真实验,实验结果和统计分析验证了新算法较标准FPA算法,在收敛精度和速度上有明显提升,且能够较好地解决早熟问题。此外,与已有改进的FPA算法从多角度进行对比分析,实验结果表明改进算法是一种富有竞争力的新算法。同时,运用NMFPA算法求解置换流水车间调度问题,实验结果验证了新算法用于解决实际工程问题是可行的,且具有一定的优势。     

动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先,通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量;其次,通过对种群进行分工,提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力;最后,根据种群进化信息动态调整搜索策略,从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。     

基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法

针对基本花授粉算法（FPA）收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。     

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。     

融合模拟退火机制的自适应花朵授粉算法

针对基本花朵授粉算法存在的不足,为提高其收敛速度与寻优精度,提出一种融合模拟退火机制的并且根据迭代进化来动态调整全局步长和局部繁衍概率的自适应花朵授粉算法。首先,在基本算法的全局授粉莱维飞行中使用变形指数函数的缩放因子来控制步长,使得花朵个体随迭代次数的增加自适应地进行位置更新;然后,通过瑞利分布函数结合迭代次数对繁衍概率影响因子进行改进,使得在避免早熟收敛的同时能够在后期向着最优解靠近;最后,在已改进的花朵授粉算法中融入模拟退火降温操作,这不仅增加了种群的多样性,而且改善了算法的整体寻优性能。仿真结果表明,改进后的算法 具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,寻优性能得到了显著提高。     

整数规划的花授粉算法

整数规划是NP困难(Non-deterministic Polynomial-time hard,NP-hard)的经典问题之一。整数规划的花授粉算法(Integer Flower Pollination Algorithm,IFPA)是采用截断取整的方法,将最近开发的花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)扩展到求解整数规划问题。通过对测试函数集进行仿真实验,结果表明IFPA拥有很好的性能和很强的全局寻优能力,可以作为一种实用方法用于求解无约束整数规划和有约束整数规划问题。     

基于折射原理的混合型花朵授粉算法

针对花朵授粉算法收敛速度慢,寻优精度低的缺陷,提出基于折射原理的混合型花朵授粉算法（refrHFPA）。算法首先利用和声搜索算法提升算法收敛速度,然后利用折射原理提高种群的多样性,帮助算法跳出局部最优,提升寻优精度。实验利用8个测试函数,对比其他群智能算法,结果表明refrHFPA算法在收敛速度和寻优精度方面均有显著的提高。     

基于萤火虫算法的自适应花授粉优化算法

花授粉算法是一种新的启发式算法,由于存在易陷入局部最优且演化后期收敛速度慢等缺陷,导致算法的寻优能力受到限制。针对该算法存在的不足,在局部授粉过程中引入自适应的变异因子,并对花授粉算法中的转换概率进行自适应调整后,将其与萤火虫算法相结合,提出了一种基于萤火虫算法的改进花授粉算法;最后,通过经典的标准测试函数对新提出的算法与DE-FPA、PSO-FPA做比较实验。实验结果表明,改进后的算法比基本花授粉算法具有更高的收敛精度和稳定性。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm ,WOA）容易陷入局部最优和收敛精度低的问题进行了研究,提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。该算法通过准反向学习方法来初始化种群,提高种群的多样性;然后将线性收敛因子修改为非线性收敛因子,有利于平衡全局搜索和局部开发能力;另外,通过增加自适应权重改进鲸鱼优化算法的局部搜索能力,提高收敛精度;最后,通过随机差分变异策略及时调整鲸鱼优化算法,避免陷入局部最优。实验选取九个基准函数,所有算法均迭代30次,结果表明：改进的鲸鱼优化与原鲸鱼优化算法以及五种改进的鲸鱼优化算法相比,其均值和标准差均优于其他算法,收敛曲线也优于其他大多数算法。说明改进的鲸鱼优化算法收敛精度和算法稳定性最佳,收敛速度较其他大多数改进的鲸鱼优化算法明显加快。     

改进步长与策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,提出了改进步长与策略的果蝇优化算法（CSSFOA）。在一定范围内随机选取历史最优值作为步长变化依据,动态改变果蝇群体的搜寻半径,有效权衡了算法的全局与局部搜索能力;为了避免陷入局部最优,在果蝇群体趋于稳定时选取一定数量的果蝇个体执行变异操作。仿真实验结果表明,提出的改进算法在收敛速度和寻优精度上较基本FOA及其几种改进算法有更好的寻优性能。     

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。     

高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法

针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。     

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。     

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。     

增强开发能力的改进人工蜂群算法

为解决人工蜂群（ABC）算法收敛速度慢、精度不高和易于陷入局部最优等问题，提出一种增强开发能力的改进人工蜂群算法。一方面，将得出的最优解以两种方式直接引入雇佣蜂搜索公式中，通过最优解指导雇佣蜂的邻域搜索行为，以增强算法的开发或局部搜索能力；另一方面，在旁观蜂搜索公式中结合当前解及其随机邻域进行搜索，以改善算法的全局优化能力。对多个常用基准测试函数的仿真实验结果表明，在收敛速度、精度和全局优化能力等方面，所提算法总体上优于其他类似的ABC算法（例如ABC/best）和集成多种搜索策略的ABC算法（例如ABCVSS（ABC algorithm with Variable Search Strategy）和ABCMSSCE（ABC algorithm with Multi-Search Strategy Cooperative Evolutionary））。