双种群灰狼优化算法的物流配送中心选址策略

针对物流配送中心选址模型具有多约束和非线性的特点,导致难以求解的问题.提出一种改进灰狼优化算法的求解策略.文章通过引入交叉变异策略,改进了传统灰狼算法在迭代后期易早熟收敛的问题;通过加入双种群寻优策略,丰富了灰狼算法的种群多样性,提高了算法的收敛速度.将改进后的灰狼算法针对物流配送中心选址模型进行求解,实验结果表明,该改进灰狼优化算法具有较高的全局搜索能力,针对物流配送中心选址模型具有较高的搜索精度,很大程度的提高了物流配送效率.     

一种新的自适应免疫进化算法

根据生物免疫系统的免疫网络调节机理，提出了一种新的自适应免疫进化算法．该算法按照抗体激励水平进行选择操作；同时建立优秀抗体记忆库，并采用种群自适应调节策略，保持了进化抗体群的多样性．试验表明，该算法比标准遗传算法的收敛性能好，能有效避免遗传算法种群多样性保持能力不足和早收敛的缺点．     

基于差异进化的克隆选择算法

针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题,将差异进化引入克隆变异操作中,提出了一个新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的克隆选择算法(DECSA),算法将差异进化和克隆超变异相结合,促进了抗体与抗体之间的信息融合,使得子代抗体继承父代抗体的信息的同时,携带着不同父代个体信息,丰富了抗体种群的多样性,实现了在同一父代抗体周围的多个方向同时进行全局和局部搜索。对13个标准测试函数的测试结果及与已有的算法的比较表明,该算法表现出较好的局部搜索和全局搜索能力。     

竞争合作型协同进化免疫算法及其在旅行商问题中的应用

为提高人工免疫算法的收敛性能,提出了一种竞争合作型协同进化免疫优势克隆选择算法(CCCICA).把生态学中的协同进化思想引入到人工免疫算法中,考虑了环境和子群间相互竞争的关系,子种群内部通过局部最优免疫优势,克隆扩增,自适应动态高频混合变异等相关算子的操作加快了种群亲和度成熟速度.把信息熵理论引入到算法中完善了种群的多样性.所有子种群共享同一高层优良库,并将其作为抗体子种群领导集合,对高层优良种群进行免疫杂交操作,通过迁移操作把优良个体返回到各子种群,实现了整个种群信息交流与协作.针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)多个实例结果表明:与其它智能算法相比较该算法具有较好的性能.     

免疫协同微粒群进化算法的永磁同步电机多参数辨识模型方法

针对永磁同步电机多参数辨识问题,提出一种基于免疫协同微粒群进化(Immune co-evolution particle swarm optimization, ICPSO) 算 法的永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor, PMSM) 多参数辨识方法.算法由记忆种群与若干个普通种群构成, 在进化过程中普通种群中优秀个体进入记忆库种群.普通种群内部通过精英粒子 保留、免疫网络以及柯西变异等混合策略共同产生新个体,个体极值采用小波学习 加快收敛速度,免疫克隆选择算法对记忆库进行精细搜索,迁移机制实现了整个种群 的信息共享与协同进化.永磁同步电机参数辨识结果表明该方法不需要知道电 机设计参数先验知识,能够有效地辨识电机电阻、 dq轴电感与转子磁链,且能有效追踪该参数变化值.     

基于层次遗传算法的物流配送中心选址策略*

在考虑物流规划部门和客户双方利益的基础上,采用双层规划模型描述物流配送中心的选址问题。基于进化博弈与多目标优化的思想设计了层次遗传算法来求解该模型,通过两个遗传算法的交互迭代求解物流配送中心选址问题。最后通过算例验证了模型与算法的可行性。     

一种求解TSP问题的分层免疫算法

为提高人工免疫算法求解旅行商问题的效率,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型.在此模型的基础上提出了分层局部最优免疫优势克隆选择算法(HLOICSA).通过对多个子种群进行低层免疫操作--局部最优免疫优势、克隆选择、基于信息熵的抗体多样性改善和高层遗传操作--选择、交叉、变异,增强优秀抗体实现亲和力成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.针对TSP的实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度.     

改进麻雀搜索算法求解物流配送中心选址问题

为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力;引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。利用M-SSA算法求解物流配送中心选址问题。实验结果表明,在解决配送中心选址问题上,M-SSA算法可以降低物流配送成本,提升配送效率。     

基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题.针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法(Immune Particle Swarm Optimization,ImmunePSO),即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子.成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化.最后通过对基本测试函数的仿真试验,验证了算法不仅可以增加种群的多样性,加快算法的收敛速度,而且提高了最优解的精度,有效地避免算法陷入到局部极值.     

两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址研究

提出两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址算法。以农产品物流配送中心选址假设为基础,采用基于聚集度的启发式算法划分客户类别,确定备选配送中心的配送界限;以配送服务的可靠性最大化为目标,以配送总成本为约束条件,建立农产品物流配送中心选址的优化模型,使用免疫算法求解优化模型。实验结果表明,算法可有效获取最佳农产品物流配送中心选址,所选取配送中心到各配送点的运输费用较低,到达各个配送点的运输距离均未超过600元/吨;所选取配送中心到各个配送点的距离最小。