基于混沌局部搜索的粒子群算法及其应用

为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值。分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值。以RMSE误差作为搜索结果精度评价指标,通过Rosenbrock函数算例对基于混沌局部搜索的粒子群算法精度进行分析,并将该算法应用于停车场最优选址实际问题的决策。研究结果表明,该算法搜索结果相较于混沌优化算法搜索结果具有更高的精度,其数值更逼近理论最优值,验证了其提高搜索结果精度的有效性和在解决实际问题上的可行性。     

基于混沌微粒群优化算法的阈值图像分割

混沌微粒群优化算法利用了粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动所具有的随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌状态引入到优化变量中,把混沌的遍历范围映射到优化变量的取值范围.在算法执行过程中对优秀个体混沌扰动,有利于跳出局部极值点,搜索到全局最优解.分别用微粒群优化算法和混沌微粒群优化算法求解函数优化问题,对算法的性能进行检验,检验结果显示:混沌微粒群优化算法搜索全局最优解的成功率和收敛速度都要优于微粒群优化算法.将混沌微粒群优化算法与阈值法相结合,在算法初始化阶段对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明,混沌微粒群优化算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率.     

带时限的多出救点应急物资调度模型及算法

主要研究时间限制下的多出救点应急资源调度优化问题。针对传统优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于高斯函数的混沌粒子群优化算法,该算法利用高斯函数的分布曲线特性和混沌的遍历性来增强粒子群优化算法的寻优能力。将该算法应用时间限制下的多出救点应急资源调度优化,建立了满足应急时间限制下系统总费用最小的数学模型,介绍了该算法的详细实现过程。算例通过和遗传算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性。     

改进的混沌粒子群算法求解车辆路径问题*

为求解车辆路径问题提出一种改进的混沌粒子群优化算法。该算法在基本混沌粒子群优化算法（CPSO）基础上,引入逻辑斯特函数,对惯性权重因子w进行非线性调整,提高了算法的寻优能力,有效避免了算法陷入局部最优并防止过早收敛。采用该算法应用于车辆路径问题,仿真结果表明该与标准遗传和双种群遗传算法比较,具有一定的优势。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

CPSO-NP优化算法及其在TE过程中应用

为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法.该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜索和局部搜索,优化搜索性能;通过函数测试和化工TE的故障诊断,结果表明:所提算法计算精度高、收敛速度快,能准确地对SVM的参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性.     

混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率.数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法.     

吸引子权重改变内嵌区域震荡搜索粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高、搜索最优解较慢的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法通过调整全局最优解和个体最优解,形成一个新的全局吸引子解指导粒子收敛,优化种群粒子来搜索解空间的最优值。再将优化方案融入到内嵌区域震荡搜索的粒子群算法（RSPSO）中,仿真结果表明,改进的粒子群算法在寻优能力及搜索精度方面都得到了进一步的提高。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。     

一种改进的混沌量子粒子群优化算法

通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题。将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重 w,调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力。采用线性递减速度比例收缩因子η提高搜索速度,避免早熟收敛。用量子Hadamard门对量子编码进行变异,增强种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型复杂函数的仿真结果表明,该混合算法寻优效率高、收敛速度快,能有效避免早熟收敛。     

自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法

为了有效改善人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)的性能,结合Tent混沌优化算法,提出自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法.该算法使用Tent混沌以改善ABC的收敛性能,避免陷入局部最优解,首先应用Tent映射初始化种群,使得初始个体尽可能均匀分布,其次自适应调整混沌搜索空间,并以迄今为止搜索到的最优解产生Tent混沌序列,从而获得最优解.通过对6个复杂高维的基准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法不仅加快了收敛速度,提高了寻优精度,与其他最近改进人工蜂群算法相比,其性能整体较优,尤其适合复杂的高维函数寻优.     

基于SQP 局部搜索的混沌粒子群优化算法

提出一种基于序贯二次规划(SQP)法的混沌粒子群优化方法(CPSO-SQP).将混沌PSO作为全局搜索器,并用SQP加速局部搜索,使得粒子能够在快速局部寻优的基础上对整个空间进行搜索,既保证了算法的收敛性,又大大增加了获得全局最优的几率.仿真结果表明,算法精度高、成功率大、全局收敛速度快,明显优于现有算法.将所提出的算法用于高密度聚乙烯(HDPE)装置串级反应过程的乙烯单耗优化,根据工业反应机理以及现场操作经验分析可知,所提出的算法是可行的.     

一种带局部搜索功能的入侵杂草优化算法

为了改善入侵杂草优化算法解的质量,提出一种带局部搜索功能的入侵杂草优化算法。该算法按照一定概率对每代产生的最优个体执行球体局部搜索算子或Logistic映射搜索算子,在最优个体周围进行精细搜索,并用搜索到的较优个体代替最优个体,提高了算法的局部搜索能力和优化精度。并对7个测试函数进行了仿真实验,结果表明:该算法具有较高的优化性能。     

一种新型的混沌步长果蝇优化算法

针对果蝇优化算法存在算法易早熟、收敛不足的问题,将Hénon混沌映射引用为步长因子,提出了一种混沌步长果蝇优化算法。利用Hénon映射所产生的混沌现象具有良好的遍历性、多样性的特点来改进果蝇算法的固定步长,并增加放大系数以提高算法的全局和局部搜索能力以及跳出局部最优解的能力。对10个经典测试函数进行测试,并与多个算法进行了对比分析,研究结果表明,该算法具有较高的全局搜索和跳出局部最优解的能力。     

种群自适应调整的克隆多峰函数优化

为了尽可能求得多峰函数的最优解,提出了一种种群规模自适应调整的克隆算法。实现了种群规模根据进化过程自适应的变化,平衡了种群规模对算法效率的影响。此外,结合多峰函数优化的特点,为了增强算法搜索最优解的能力,采用Larmack学习策略作为局部搜索机制。实验结果表明,该算法求解效果较好。     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

粒子群Memetic算法求解多峰函数优化

针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况,提出了一种粒子群Memetic算法。算法结合了粒子群优化的全局搜索能力和爬山法的局部搜索能力,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,该算法求解精度较高,且收敛速度较快。     

改进罚函数法与蝙蝠算法在约束优化中的应用

设计了一种基于自适应罚函数法和改进蝙蝠算法的约束优化问题求解方法。提出了一种自适应罚函数法,该处理方法综合考虑了约束违反的情况和进化过程的特点,如果某个约束违反的次数越多,则证明该约束越强,赋予惩罚系数越大;种群中的不可行解的数量越多,为保持种群的多样性,则约束应该取较小的值,即惩罚系数取较小的值。提出了一种改进的蝙蝠算法,利用混沌的遍历性特点产生初始种群,增强了初始种群的多样性和种群的质量;在考虑了脉冲响度的蝙蝠算法局部搜索中,融入了交叉操作;为防止算法在后期陷入局部最优解,引进了变异操作,保证了群体的多样性。将自适应罚函数法与改进的蝙蝠算法融合起来求解约束优化问题,4个复杂的标准测试函数和2个工程实际问题证明了该约束优化求解方法的可行性和有效性。     

基于布朗运动与梯度信息的交替优化算法

针对群智能优化算法在优化过程中容易陷入局部最优、种群多样性低以及高维函数优化困难的问题,提出一种基于布朗运动与梯度信息的交替优化算法（AOABG）。首先,采用全局、局部搜索交替的寻优策略,即在有变优趋势的范围内切换为局部搜索,有变劣趋势的范围内切换为全局搜索;然后,局部搜索引入基于梯度信息的均匀分布概率的随机游走,全局搜索引入基于最优解位置的布朗运动的随机游走。将所提出的AOABG与近三年的哈里斯鹰优化算法（HHO）、麻雀搜索算法（SSA）、特种部队算法（SFA）在10个测试函数上对比。当测试函数维数为2、10时,AOABG在10个测试函数上的100次最终优化结果的均值与均方差均优于HHO、SSA与SFA。当测试函数为30维时,除了HHO在Levy函数上的表现优于AOABG（两者优化结果均值处于同一数量级）外,AOABG在其他9个测试函数上表现最好,与上述算法相比,优化结果均值提升了4.64%~94.89%。实验结果表明,AOABG在高维函数优化中收敛速度更快、稳定性更好、精度更高。     

基于基因水平多样性的微种群教与学优化算法

种群多样性对微种群教与学优化算法的性能有极大影响。为进一步提高其性能,提出一种基于基因水平多样性的微种群教与学优化算法(MTLBO-GLD)。该算法从基因水平上对种群多样性进行监测;并使用混沌搜索和余弦函数分阶段进行扰动以增加种群多样性。所提算法与八种元启发式算法(四种微种群算法和四种非微种群算法)在13个测试函数上进行性能比较。实验结果表明,MTLBO-GLD的整体性能要显著好于其他八种对比算法。