一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低的问题,在提升性能的基础上保留WOA的简单性,提出一种改进的WOA。利用分段Logistic混沌映射产生混沌序列对种群位置进行初始化,以维持全局搜索时初始种群的多样性。考虑算法的非线性优化过程和搜索过程中个体状态的差异性,在WOA中引入非线性自适应权重策略,以协调全局探索和局部开发能力。通过仿真测试比较改进算法和WOA在求解6个典型基准函数时的性能,实验结果表明,改进算法在寻优过程中能够保持初始种群多样性,且具有更快的收敛速度和更优的收敛精度。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm ,WOA）容易陷入局部最优和收敛精度低的问题进行了研究,提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。该算法通过准反向学习方法来初始化种群,提高种群的多样性;然后将线性收敛因子修改为非线性收敛因子,有利于平衡全局搜索和局部开发能力;另外,通过增加自适应权重改进鲸鱼优化算法的局部搜索能力,提高收敛精度;最后,通过随机差分变异策略及时调整鲸鱼优化算法,避免陷入局部最优。实验选取九个基准函数,所有算法均迭代30次,结果表明：改进的鲸鱼优化与原鲸鱼优化算法以及五种改进的鲸鱼优化算法相比,其均值和标准差均优于其他算法,收敛曲线也优于其他大多数算法。说明改进的鲸鱼优化算法收敛精度和算法稳定性最佳,收敛速度较其他大多数改进的鲸鱼优化算法明显加快。     

一种改进的混合蛙跳算法及其收敛性分析

为了提高混合蛙跳算法（SFLA）求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法（ESFLA）,分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题。     

鲸鱼算法的优化

文中首先分析了鲸鱼算法的基本原理和流程。虽然该算法操作简单,参数少,但该算法在搜索过程中对参数随机性的依赖较大,这在很大程度上影响了算法的收敛速度与收敛精度。在原有鲸鱼算法的基础上引入一个惯性权重因子,使算法能够快速收敛于最优解,并用8组常用测试函数对改进算法的性能进行测试。仿真实验表明,改进算法在收敛速度和收敛精度上都优于原始鲸鱼算法,从而证明了算法的有效性。     

蚂蚁算法的收敛性分析及其改进

对蚂蚁算法各参数与收敛性的关系进行了研究和分析,并在该基础上提出了“强收敛”的概念及其可能性,实现了强收敛和去交叉及折叠的改进算法,仿真实验显示改进效果显著。     

混合策略改进鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）易陷入局部最优解、收敛精度低、收敛速度慢等问题,提出一种利用混合策略改进的鲸鱼优化算法（multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSIWOA）。首先采取精英反向策略初始化种群,提高初始种群质量;其次,采取卡方分布的逆累积分布函数更新收敛因子以实现全局探索和局部开发的平衡;然后利用改进氏族拓扑结构强化种群的全局探索能力,并提高算法收敛速度;最后采取Circle映射产生混沌解,结合贪婪策略保留较优解,以帮助种群跳出局部最优解。通过对10个基准测试函数以及CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明,MSIWOA在收敛精度和收敛速度上均有较明显的提升。     

动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先,通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量;其次,通过对种群进行分工,提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力;最后,根据种群进化信息动态调整搜索策略,从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。     

多目标演化算法的收敛性研究

基于群体搜索的演化算法求解多目标优化问题有独特的优势,多目标演化算法已有的研究大多为算法的设计和数值试验效果的比较,理论研究往往被忽视．该文讨论了多目标演化算法的收敛性问题,针对一种网格化的简单易于实现的多目标演化算法模型定义了多目标演化算法强收敛和弱收敛等概念,给出了判断算法收敛性的一般性条件;在变异算子为高斯变异、目标函数连续的条件下,证明了提出的算法强收敛．数值实验验证了算法的可行性和有效性．     

一个SPEA改进算法及其收敛性分析

SPEA是一种多目标优化算法。与其它多目标进化算法相比,SPEA算法具有设置参数少、解在空间分布均匀等优点。本文引入多点交叉和Cauchy变异对SPEA算法的收敛速度进行了改进,并对其收敛性进行了分析,文中给出的仿真算例证实了改进方法的有效性。     

一种自适应鲸鱼快速优化算法

针对标准鲸鱼优化算法存在的局部搜索能力不足、收敛速度慢等问题,提出了一种自适应鲸鱼快速优化算法AWOA。该算法根据个体的集散程度自适应选择全局搜索或局部搜索,在两者之间实现了动态平衡。针对偏离样本平均位置程度较高的个体引入Levy Flight进行二次优化,进一步扩大搜索区域,保证了算法的全局搜索能力。采用标准测试函数证实了AOWA具有较高的收敛速度及稳定性。将AWOA应用于无人车路径规划问题,仿真结果表明其具有稳定的局部搜索能力和全局搜索能力。     

多交互式人工蜂群算法及其收敛性分析

针对人工蜂群（ABC）算法不易跳出局部最优解的缺点,提出了多交互式人工蜂群（MIABC）算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上引入随机邻域搜索策略,结合跨维搜索策略,且改进蜜蜂越限处理方式,使得算法搜索方式多样化,从而使得算法搜索更具跳跃性,不易陷入局部最优解,同时,对其进行收敛性分析和性能测试。在五种经典基准测试函数和时间复杂度实验上的仿真结果表明,相对于标准人工蜂群算法和基本粒子群优化（PSO）算法,该算法在1E-2精度下收敛速度提高了约30%和65%,搜索精度更优,且在高维求解问题方面有明显优势。     

一种实数编码量子进化算法及其收敛性

基于量子计算理论和进化理论,提出一种新的量子进化算法--基于实数编码的量子进化算法(RQEA).不同于传统进化算法的单点编码和量子进化算法的量子比特编码,该算法以实数矩形区域表示基因,一条染色体携带多个个体信息,利用量子态叠加和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成进化过程,理论分析证明了算法具有全局收敛性,实验结果表明,该算法在函数优化上具有优异的性能.     

An improved multi-objective bacteria colony chemotaxis algorithm and convergence analysis

In this paper, a novel algorithm based on the bacterial colony chemotaxis (BCC) algorithm is developed to solve multi-objective optimization problems. The main objective of the paper is to improve the performance of BCC. Hence, the main work is to add three improvements, which are improved adaptive grid, oriented mutation based on grid and adaptive external archive, in order to improve the convergence performance on multi-objective optimization problems and the distribution of solutions. This paper also presents a first and simple convergence analysis of the general Pareto-based MOBCC. The proposed algorithm is validated using 12 benchmark problems and four performance measures are implemented to compare its performance with the MOBCC algorithm, the NSGA-II algorithm, and the MOEA/D algorithm. The simulation results confirmed the effectiveness of the algorithm.     

An improved decomposition-based multiobjective evolutionary algorithm with a better balance of convergence and diversity

In decomposition-based multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs), a good balance between convergence and diversity is very important to the performance of an algorithm. However, only the aggregation functions enough to achieve a good balance, especially in high-dimensional objective space. So we considered using the value of related acute angle between a solution and a direction vector as an other consider index. This idea is implemented to enhance the famous decomposition-based algorithm, i.e., MOEA/D. The enhanced algorithm is compared to its predecessor and other state-of-the-art algorithms on a several well-known test suites. Our experimental results show that the proposed algorithm performs better than its predecessor in keeping a better balance between the convergence and diversity, and also as effective as other state-of-the-art algorithms.     

一种基于演化算法的BP改进算法

本文在对BP神经网络算法分析的基础上,提出一种基于演化算法的BP改进算法(EBP)。该算法将演化算法运用到BP算法学习率的求解中,从而达到学习率的自适应、自组织的目的。实验结果表明,使用EBP算法进行求解函数逼近、优化和建模等BP神经网络应用问题,都要比传统的BP算法具有更好的精确度和收敛速度,并且能够克服传统BP算法易陷入局部最优解、学习过程出现震荡等缺点。     

一种改进的One-Cut交互式图像分割算法

GrabCut算法作为一种典型的交互式彩色图像分割算法,是计算机图像领域中的重要技术手段。然而随着大数据时代的到来,图像数据种类和数量都呈指数级增长,显著地增加了图像分割的任务量,对图像分割效率提出了更高的要求。针对GrabCut算法图像分割效率及精度低的问题,提出了一种改进的One Cut交互式图像分割算法。首先采用One Cut的L1距离项构建能量函数避免GrabCut算法所面临的NP hard问题。然后改进能量函数中表观重叠惩罚项,并结合颜色直方图加速技术,优化网络图结构,显著降低网络图的复杂度,从而提高图像分割的效率及精度。实验结果表明,改进后的One Cut图像分割算法显著提升了图像分割效率,提高了分割精度,得到了较好分割结果。     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

鲸鱼优化算法的全局收敛性分析及参数选择研究

鲸鱼优化算法是一种设计新颖的智能优化算法,近年来己广泛应用于各种工程优化问题.但是关于鲸鱼优化算法的收敛性尚未明确,而且缺乏对算法中合理参数选择范围的理论分析.本文利用随机过程理论中的马尔科夫链分析了鲸鱼优化算法的全局收敛性,证明了算法中的收缩包围机制是决定鲸鱼优化算法是否收敛的关键因素.进一步建立了鲸鱼优化算法收缩包...     

改进蚁群算法在应急VRP中的应用及收敛性分析

应急条件(地震、泥石流、洪水等)下的路况不稳定,随时会发生意外的问题.为了解决应急条件下的物资分配,在研究蚁群算法解决传统VRP(vehicle routing problem)的基础上,通过加入动态路况子对VRP数学模型进行改进,提出蚁群算法对改进后的车辆路路径问题的数学模型,并利用陕西省21个城市的实际经纬度作为应急情况下的模拟货物需求地点和仓库进行系统仿真,对影响改进算法收敛性的参数进行分析.通过理论研究和MATLAB仿真,证明了这种改进的算法能够有效解决实际情况中的应急物流分配问题.