量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷,利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA）,并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现,与基本鲸鱼优化算法（WOA）、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比,QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,且能够跳出局部最优。     

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.     

基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法

为提高蝗虫优化算法（GOA）求解多目标问题的性能，提出一种基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法（HMOGOA）。首先，利用Halton序列建立初始种群，保证种群在初始阶段具有均匀分布和较高多样性；然后，通过差分变异算子引导种群变异，促进种群向优势个体移动同时进行更大范围寻优；最后，利用自适应权重因子根据种群优化情况动态调整算法全局搜索和局部寻优能力，提高优化效率及解集质量。选取7个典型函数进行实验测试，并将HMOGOA与多目标蝗虫优化、多目标粒子群（MOPSO）、基于分解的多目标进化（MOEA/D）及非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）对比分析。实验结果表明，该算法避免了其他四种算法的局部最优问题，明显提高了解集分布均匀性和分布广度，具有更好的收敛精度和稳定性。     

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题

针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。     

基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法

为提高蝗虫优化算法（GOA）求解多目标问题的性能,提出一种基于多策略融合的混合多目标蝗虫优化算法（HMOGOA）。首先,利用Halton序列建立初始种群,保证种群在初始阶段具有均匀分布和较高多样性;然后,通过差分变异算子引导种群变异,促进种群向优势个体移动同时进行更大范围寻优;最后,利用自适应权重因子根据种群优化情况动态调整算法全局搜索和局部寻优能力,提高优化效率及解集质量。选取7个典型函数进行实验测试,并将HMOGOA与多目标蝗虫优化、多目标粒子群（MOPSO）、基于分解的多目标进化（MOEA/D）及非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）对比分析。实验结果表明,该算法避免了其他四种算法的局部最优问题,明显提高了解集分布均匀性和分布广度,具有更好的收敛精度和稳定性。     

基于量子状态转移算法的作业车间调度问题

针对传统优化方法存在种群多样性受限、寻优能力差等问题,提出一种量子状态转移算法求解作业车间调度问题.构建以最大完工时间最小为目标的数学模型;利用量子状态转移算法进行问题求解,通过状态转移算法中的旋转、伸缩、平移和坐标变换操作对量子旋转角进行更新,从而实现状态转移框架下的量子旋转、量子伸缩、量子平移和量子坐标变换操作;为提高算法的局部和全局探索能力,提出将移位解码和位置交换编码相结合对解空间进行映射,并提出非局部最优解容忍机制可有效避免算法早熟及丰富解的多样性以提高收敛精度.通过对12种基准算例进行仿真,结果表明,该算法与传统算法相比可有效缩短最大完工时间且具有精度高、寻优能力强及可跳出局部最优等优点.     

用带变异因子的QPSO算法解决Job-Shop调度问题

由于量子粒子群优化算法仍有可能会出现早熟现象,因此将变异机制引入量子粒子群优化算法以使算法跳出局部最优并增强其全局搜索能力,并将改进后的量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。仿真实例表明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法。     

具有扰动机制和强化莱维飞行的蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)存在求解精度低,收敛速度慢等问题,提出具有扰动机制和强化莱维飞行的蝗虫优化算法(DLGOA),位置参数部分使用非线性曲线函数去平衡算法局部开发和全局探索;扰动因子引入位置更新公式,提高算法寻优精度、收敛速度;将莱维飞行的步长...     

混合哈里斯鹰算法求解作业车间调度问题

针对哈里斯鹰算法（HHO）求解作业车间调度问题（JSP）时存在寻优能力差、易陷入局部最优等缺点提出了混合哈里斯鹰算法（HHHO）。首先,在种群初始化阶段引入混沌理论增加种群多样性;其次,在HHO搜索前期采用能量非线性递减和量子计算增强算法全局探索能力,在搜索后期采用邻域搜索算法增强算法局部开发能力;最后,选取了FT和LA系列算例测试了算法的性能,并与其他先进元启发式算法对比,验证了HHHO在求解JSP时的有效性和优越性。     

混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法

由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最...     

若干新型群智能优化算法的对比研究

随着计算机技术的发展,算法技术也在不断交替更新。近年来,群体智能算法受到了广泛的关注和研究,并在诸如机器学习、过程控制、工程预测等领域取得了进展。群智能优化算法属于生物启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路,但是也在一些实验中暴露出不足。近年来,许多学者相继提出了很多新型群智能优化算法,选取了最近几年国内外提出的比较典型的群智能算法,蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）、灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization,GWO）、蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm,DA）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）、蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm,GOA）和麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）,并进一步通过22个标准的CEC测试函数从收敛速度、精度和稳定性等方面对比了这些算法的实验性能,并对比分析了其相关的改进方法。最后总结了群智能优化算法的特点,探讨了其今后的发展潜力。     

Augmented grasshopper optimization algorithm by differential evolution: a power scheduling application in smart homes

With the increasing number of electricity consumers, production, distribution, and consumption problems of produced energy have appeared. This paper proposed an optimization method to reduce the peak demand using smart grid capabilities. In the proposed method, a hybrid Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) with the self-adaptive Differential Evolution (DE) is used, called HGOA. The proposed method takes advantage of the global and local search strategies from Differential Evolution and Grasshopper Optimization Algorithm. Experimental results are applied in two scenarios; the first scenario has universal inputs and several appliances. The second scenario has an expanded number of appliances. The results showed that the proposed method (HGOA) got better power scheduling arrangements and better performance than other comparative algorithms using the classical benchmark functions. Moreover, according to the computational time, it runs in constant execution time as the population is increased. The proposed method got 0.26?% enhancement compared to the other methods. Finally, we found that the proposed HGOA always got better results than the original method in the worst cases and the best cases.

     

基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）在求解高维复杂优化问题时存在搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,借鉴混合蛙跳算法（SFLA）的群体爬山思想,提出一种基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法（CMCPSO）,并证明了CMCPSO算法的全局收敛性。对四个典型高维连续优化函数的求解表明,该算法不仅保持了PSO算法的快速收敛能力,而且吸收了SFLA算法局部精细搜索和保持种群多样性的优点,具有良好的全局收敛性。     

柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm,BOA）存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法（Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA）。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率[p]来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。     

求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法

针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法（IQACA）。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。     

基于正弦因子和量子局部搜索的灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时,存在依赖初始种群、过早收敛和易陷入局部最优等缺点,提出一种融合正弦控制因子和量子局部搜索的灰狼优化算法（QGWO）。通过对灰狼算法中的控制因子按照具有正弦变化的曲线变化,使改进后的算法在迭代前期加快收敛速度以快速完成全局搜索,并且在迭代后期减缓收敛速度以提高算法精度。引入量子局部搜索降低算法陷入局部最优的概率。选用12个标准测试函数对QGWO算法性能进行验证,分别从单峰、多峰和固定维测试函数对比分析。实验结果表明,与GWO、WOA、SCA和CGWO相比,QGWO对测试函数的求解有更高的精度和稳定性。通过工程实例优化KELM进行分类实验验证,QGWO表现出更好的寻优性能。     

求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题（JSP）。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。