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。     

基于自适应步长果蝇优化算法图像分割

为了解决大津法抗噪性能不佳和分割效率不足等问题,提出了一种自适应改进步长的果蝇优化算法,并对大津法图像分割阈值进行优化。根据浓度平均值变化率改变步长的果蝇优化算法,对传统的步长进行改进,前期升半柯西分布为指数变量,开始时均匀递增然后呈S状上升自适应增加步长。后期利用柯西分布容易产生远离原点的随机数作为指数的算子进行扰动,根据浓度平均值变化率自适应改变果蝇寻优步长,利于跳出局部最优解。实验证明,改进的算法在收敛速度和寻优精度上都取得了较好的结果,在对图像分割的应用中的效果也较优于其他算法。     

混沌动态步长果蝇优化算法

为了进一步提高标准果蝇优化算法的收敛速度和寻优精度,将混沌优化与迭代步长动态调节策略相结合,提出一种混沌动态步长果蝇优化算法。算法在寻优过程中引入动态步长调节因子对基本果蝇优化算法的步长实现持续动态更新,利用混沌优化方法对混沌变量与优化变量进行映射操作,同时引入混沌扰动使得果蝇个体能够快速跳出局部最优。实验结果表明:该算法在收敛速度和寻优精度上大幅提高。     

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。     

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。     

基于自适应步长FOA-SVM算法的卡泵故障诊断

为了提高机采井卡泵故障诊断精度,提出一种基于自适应步长FOA-SVM混合算法模型的机采井卡泵诊断方法。在支持向量机对示功图诊断分类的基础上,引入改进的自适应步长果蝇优化算法(AS_FOA)对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,避免人为选择参数的盲目性。为了实现果蝇优化算法的全局与局部寻优能力的平衡,应用自适应步长方法对其进行改进,使果蝇算法能够根据上一代的适应度值和当前迭代次数来自适应改变果蝇个体搜索步长。通过采油厂真实示功图数据进行仿真实验,比较AS_FOA、FOA、GA三种算法在支持向量机参数寻优中的性能。实验结果表明,AS_FOA收敛速度更快,寻优能力更佳。与其他算法相比,AS_FOA-SVM混合算法模型在卡泵故障诊断中准确率更高,泛化能力更强。     

自调节步长果蝇优化的自适应密度峰值聚类

为了解决密度峰值聚类算法（Density Peaks Clustering algorithm,DPC）设置截止距离和选择聚类中心过程中的问题,一种新的自调节步长果蝇优化算法被用于密度峰值聚类的重要参数截止距离的计算,设计了一种自适应选择聚类中心的方法.在截止距离计算过程中,根据迭代过程中每一步之间的最优浓度与最差浓度的差值变化率动态的调节寻优步长,其寻优效率与精度均优于现存的改进果蝇算法.在聚类中心的选择过程中,由局部密度与距离乘积的分布情况,自适应的选择聚类中心.本文提出的自调节步长果蝇优化的自适应密度峰值聚类算法的计算精度和效率均优于现存的密度峰值聚类改进算法,并能完全自适应的实现数据的聚类.     

改进细菌觅食算法在高维优化问题中的应用

针对以往细菌觅食优化算法自适应步长公式经验性参数过多、无法真正实现自适应的缺点,提出了改进的步长公式,使步长仅与细菌个体当前的进化代数和所求解问题的寻优范围有关,真正实现步长的自适应;其次,将混沌思想和差分进化思想与细菌觅食算法结合,对算法初始化过程和寻优过程进行改进,增加群体多样性,避免算法因为早熟而陷入局部最优值;在高维问题的优化过程中,采用逐维更新细菌位置的方法,将整体问题分维处理,极大地提高了算法效率和精度。通过对多个标准测试函数在多维空间进行测试,表明改进算法在高维空间中寻优时速度快、精度高、求解过程简单可行,在寻得最优解的精度上比其他改进方案有显著提高。     

多策略调和的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索（MSRCS）算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性。在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度。     

基于SQP局部搜索的多子群果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法在寻优过程中种群多样性降低导致算法易陷入早熟收敛的问题,提出了基于序列二次规划（SQP）局部搜索的多子群果蝇优化算法（MFOA-SQP）。新算法将果蝇种群均匀划分为多个子群,并引入粒子群算法中的惯性权重和学习因子,协同调节果蝇移动方向和步长;每隔一定迭代次数重新划分子群,避免种群单一化,使算法更易跳出局部最优;对子群最优个体进行SQP搜索,提高局部寻优性能。通过6个测试函数和优化广义回归神经网络对银行客户进行分类的实验结果表明,算法在寻优精度和速度方面性能优越,能够有效提高广义回归神经网络的分类准确率。     

LVFOA优化的GRNN在财务预警中的应用

针对企业财务数据复杂、非线性等特点,提出了一种基于混沌变步长果蝇算法（LVFOA）优化广义回归神经网络（GRNN）的财务预警模型.首先引入Logistic混沌映射修正FOA的初始值,然后在最优初始值的基础上修正FOA步长为动态步长,寻找最优Spread值,最后对预测数据进行分析,选取有代表性的指标.改进后的果蝇算法显示了更好的全局优化和快速收敛能力,提高了GRNN的预测精度.仿真结果表明,相对于GRNN模型和FOA-GRNN模型, LVFOA-GRNN模型提高了预警准确率,与财务数据的拟合度更高.     

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。     

改进FOA算法在语音信号盲分离中的应用

简要介绍了果蝇优化算法的基本理论,针对FastICA等算法的稳定性和收敛性不够,而粒子群优化的盲分离运算速度慢的问题,将改进的果蝇优化算法应用到盲源分离研究中,提出了一种基于改进的果蝇优化的盲源分离算法。算法以信号的规范四阶累积量为代价函数,以改进果蝇算法对代价函数求极值,逐一确定分离向量,完成对线性瞬时混合语音信号的分离。仿真结果表明,算法能够有效实现对各混合语音信号的有序盲分离,且分离顺序能够确保按照源信号的规范四阶累积量绝对值的降序进行,分离精度也有一定的提高。     

OMP信号稀疏分解的改进ACFOA实现

稀疏分解能用少数原子表示原始信号,但运算复杂是阻碍其实际应用的一个重要原因。果蝇优化算法（FOA）能有效地提高稀疏分解中原子的搜索效率,但其易于陷入局部最优。自适应混沌果蝇优化算法（ACFOA）能够针对局部最优进行混沌操作,提高全局寻优性能。正交匹配追踪（OMP）通过对已选原子的正交化,能够增加稀疏分解的收敛速度,但计算复杂度却有所增加。因此,利用智能算法的并行性,将ACFOA应用于OMP,并对其味道浓度判定值和混沌映射函数进行改进,以降低整个算法的复杂度,提升最优原子的搜索性能。实验结果表明,相比于其他几种算法,改进的ACFOA-OMP算法重建信号均方误差是最佳的。     

局部深度搜索的混合果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)局部深度搜索能力较差且易陷入局部最优的缺点,提出了局部深度搜索的混合果蝇优化算法(SFOALDS)。通过借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的更新策略,循环进行局部深度搜索操作,使得SFOALDS既保持了FOA较快的收敛速度,又增强了FOA局部深度搜索能力,有效避免了基本FOA易陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度。仿真实验结果表明,SFOALDS比基本FOA和SFLA有较强的全局寻优性能,并且在高维函数上的优势更加明显。     

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。     

求解TSP问题的改进果蝇优化算法

基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法（GFOA）,该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB 标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

新型群智能优化算法综述

传统群智能算法在解决复杂实际多目标优化问题中存在不足,近年来学者提出诸多新型群智能算法,适用性强,在求解复杂实际问题中取得了较好的实验效果。以算法提出时间为主线,对新型群智能算法中细菌觅食优化算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索、果蝇优化算法和头脑风暴优化算法的改进及应用进行分析和综述,并对群智能算法未来的研究发展方向进行了探讨。