自适应变异的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点, 提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明, FOAAM算法具有更好的全局搜索能力, 在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。     

修正浓度与适应步长的果蝇优化算法

基本果蝇优化算法在寻优求解时浓度值只能为正,无法对浓度为负时达到最优的问题进行寻优。另外基本果蝇算法在寻优求解时,步长是随机的,这就容易使算法早熟,陷入局部最优解,算法的求解精度也不高。针对基本果蝇算法的这些问题,提出了一种修正浓度与适应步长的果蝇优化算法。该算法对果蝇得到的浓度值进行了修正,使味道浓度分布在整个正负寻优区间。在迭代时,充分利用果蝇群体已经进行的全局影响因素,对果蝇个体的搜寻距离进行适应性改变。为了验证该算法的效果,选用了几个常用的测试函数对该算法进行实验验证,结果表明,该算法不仅可以有效避免陷入局部最优,在寻优精度上也有一定提升。     

基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法（FOA）容易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢和收敛精度较低的缺点,提出了一种基于适应性动态步长的变异果蝇优化算法（MFOAADS）。首先,利用佳点集法选取种群初始位置,降低算法初始点选取的随机性和陷入局部最优值的概率;然后,采用适应性动态步长优化策略,提高收敛速度和求解精度;最后,若算法陷入了早熟,则对种群最优个体按一定概率执行柯西变异扰动,赋予其跳出局部最优的能力。经5个经典函数测试表明,固定迭代次数时MFOAADS的收敛精度与收敛速度明显优于FOA;固定目标精度时,MFOAADS相对于FOA平均迭代次数有着大幅下降且成功率达97%以上。实验结果表明,所提算法求解精度、运行效率以及可靠性相对于基本FOA算法都有着显著提高。     

基于混合策略改进的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局部最优的限制。采用6个测试函数的仿真结果表明,MSFOA算法相比其它算法具有更快的收敛速度和较高的寻优精度。     

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...     

基于平面镜反射成像学习的海洋捕食者算法及特征选择

针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度;另一方面,在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略,从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优,结果表明,该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得了显著提高。再将改进算法应用于求解21个特征选择问题,结果表明,该算法能有效去除冗余特征,提高数据分类的准确度。通过以上对比实验,显示出该改进算法的性能具有较强竞争力。     

参数修正与收敛策略融合的果蝇优化算法

传统的果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）容易陷入局部最优,而且传统果蝇个体味道浓度判定值S是非负数,不能解决最优解是负数的优化问题。针对以上问题,多重改进策略被应用到果蝇优化算法中。为了解决味道浓度判定值不能是负数的问题,对味道浓度公式进行了修正;为了避免高维函数维间互扰问题,迭代优化的过程中对果蝇个体在最优值附近寻优采取逐维扰动的方法;为了避免陷入局部最优,迭代过程中加入了收敛判断因子,如果多次迭代没有改善,说明陷入了局部最优。此时,一部分果蝇个体继续在最优解附近寻优,另外一部分个体在解空间混沌扰动寻找全局最优解。收敛判断因子阈值的取值会影响优化的速度和精度,通过实验确定了收敛判断阈值。通过对测试函数结果验证表明,改进的果蝇算法比FOA算法具有更高的搜索精度和更快的收敛速度。     

具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法

针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA).在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心的较差子群和以当代最优个体为中心的较优子群;较差子群在最优个体指导下进行全局搜索,较优子群则围绕最优个体做Levy飞行进行局部搜索,这样既平衡了种群的全局和局部搜索能力,同时又可以利用Levy飞行偶尔的长跳跃来跳出局部最优;两个子群的信息通过最优个体的改变和子群的重组进行交换.对6个典型测试函数的仿真实验表明,LFOA具有全局收敛的能力,相比FOA具有更好的收敛精度、收敛速度和收敛可靠性.     

应用反向学习策略的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法FOA(Fruit Fly Optimization Algorithm)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,采用反向学习策略加以改进,提出应用反向学习策略的果蝇优化算法OBLFOA(FOA with Opposition-based Learning)。该算法将一般反向学习策略和动态一般反向学习策略分别引入到果蝇优化算法的种群初始化和迭代寻优过程中,能得到越来越好的种群个体。随着迭代过程的逐步深入,使得进化种群快速地逼近最优解。对6个经典测试函数的仿真结果表明,新算法在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度方面比基本果蝇优化算法有较大的提高。     

基于差分演化的果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。     

新型改进果蝇优化算法

针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法。该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。动态改变果蝇种群每次飞行的距离,能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比,结果表明,所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定性方面具有明显优势。     

An improved fruit fly optimization algorithm for solving traveling salesman problem

The traveling salesman problem (TSP), a typical non-deterministic polynomial (NP) hard problem, has been used in many engineering applications. As a new swarm-intelligence optimization algorithm, the fruit fly optimization algorithm (FOA) is used to solve TSP, since it has the advantages of being easy to understand and having a simple implementation. However, it has problems, including a slow convergence rate for the algorithm, easily falling into the local optimum, and an insufficient optimi-zation precision. To address TSP effectively, three improvements are proposed in this paper to improve FOA. First, the vision search process is reinforced in the foraging behavior of fruit flies to improve the convergence rate of FOA. Second, an elimination mechanism is added to FOA to increase the diversity. Third, a reverse operator and a multiplication operator are proposed. They are performed on the solution sequence in the fruit fly’s smell search and vision search processes, respectively. In the experiment, 10 benchmarks selected from TSPLIB are tested. The results show that the improved FOA outperforms other alternatives in terms of the convergence rate and precision.     

求解约束优化问题的改进果蝇优化算法及其工程应用

针对基本果蝇优化算法收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部极值以及算法候选解不能取负值等不足,提出一种用于解决约束优化问题的改进果蝇优化算法.该算法利用果蝇个体历史最佳记忆信息和种群全局历史最佳记忆信息构建多策略混合协同进化的搜索机制,以达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也能够较好地避免算法的早熟收敛问题;...     

一种用于PID控制参数优化的混合果蝇算法

针对果蝇优化算法（ FOA）收敛速度快但寻优精度低的缺点,为了改善果蝇算法的优化性能,提出一种混合果蝇优化算法（ HFOA）。HFOA采用分段优化的思想,在优化过程后期采用收敛稳定性较好的粒子群优化（ PSO）算法优化果蝇算法中果蝇个体飞行距离和味道浓度的判定值,采用误差性能指标积分准则ITAE作为适应度函数,并将优化方案应用于一类不稳定系统的PID控制。Matlab仿真验证表明：HFOA计算高效,具有良好的稳定性,收敛精度高,进而验证了HFOA应用于PID控制参数优化是可行而有效的。     

迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法

针对传统果蝇优化算法（FOA）收敛精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种迭代步进值自适应调整的果蝇优化算法（FOAMR）。在该算法中,引入了果蝇群体速度进化因子和聚集度因子,并将迭代步进值表示为以上2个参数的函数同时定义自适应调整因子。在每次迭代时,算法根据当前果蝇群体速度进化因子和聚集度因子动态调整步进值的大小并通过自适应调整因子动态调整搜索距离的大小。对典型函数的测试结果表明,FOAMR比FOA具有更好的全局搜索能力,同时收敛速度、收敛精度明显提高。     

基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究

针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足,结合柯西变异和高斯变异的各自优点,提出了变异效能系数和柯西-高斯动态消减变异因子等概念,进而提出了一种柯西-高斯动态消减变异方法,将该方法应用于改进果蝇优化算法,提出了一种基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法。该算法兼顾了全局探索和局部开发两个特性,丰富了种群的多样性,有效地消除了易陷入局部极值的弊端,提高了算法的收敛速度。仿真实验采用经典函数用例和实际工程用例进行验证,结果表明该算法的求解速度和精度更高,稳定性更好。     

基于细菌迁徙的自适应果蝇优化算法

针对果蝇优化算法的早熟收敛问题,提出了一种新的基于细菌迁徙的自适应果蝇优化算法。该算法在运行过程中根据进化停滞步数的大小自适应地引入细菌迁徙操作,提高算法跳出局部极值的能力;并且对每个个体根据适应值大小赋予不同的自适应迁徙概率,避免了迁徙可能带来的解退化的问题。对几种经典函数的测试结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上比果蝇优化算法有较大的提高。