改进的克隆选择算法及其应用

为解决Castro克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时间长等问题,提出一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于实数编码和自适应变焦变异方法,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和局部搜索能力,可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点。仿真实验结果表明,该算法平均运行时间和平均找到的峰值点个数都明显优于Castro克隆选择算法,且多峰值函数的优化效果得到显著改善。     

基于改进惯性权重的粒子群优化算法

惯性权重是粒子群算法中平衡全局搜索和局部搜索能力的重要参数,提出了一种基于改进惯性权重的粒子群优化算法。该算法在进化初期采用基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重策略,加快收敛速度,在进化后期采用线性递减权重策略,同时为防止陷入局优,适时引入混沌变异增加种群多样性。对5个典型测试函数的测试结果表明,NPSO在收敛速度、收敛精度、稳定性和全局搜索能力等方面比线性权重PSO(LDIWPSO)均有很大程度上的提高。     

基于混合交叉因子的蚁群聚类优化

为解决蚁群聚类易陷入局部最优问题,综合分析了仿生智能聚类的特点,提出了一种混合交叉因子的蚁群聚类方法。该算法采用结合分阶段调整策略和启发式多点交叉策略的混合交叉因子,其中分阶段调整策略动态调整交叉点规模,显著降低交叉操作的无效性概率;启发式策略建立在适应度的基础上能有效地保留父代优秀基因。同时引用随机变异因子,进一步减少陷入局部优化的可能性。结合实例对算法进行了分析,结果表明了该算法在鲁棒性和聚类效果上都有所提高。     

一种基于进化方向的新的差分进化算法

变异策略对差分进化算法（DE）算法的成功与否起到至关重要的作用.然而,方向信息在DE变异策略的设计当中并没有被充分地挖掘,且对于如何平衡进化速度和种群多样性这两者之间的矛盾也没有得到很好的解决方案.研究了个体在进化选择操作前后产生的差量信息在变异操作上的导向作用,提出了一种新的基于进化方向的变异策略“DE/current-to-pbest/1/Gvector”.同时,为了测试我们这种新的方向信息能否提高算法的优化能力,我们在自适应差分进化算法（JADE）的基础上提出了一种新的算法DVDE.对CEC2005常用的12个测试函数做了仿真实验,实验结果证明DVDE的算法性能平均优于其他5个目前来说性能最好的DE算法（JADE,SaDE,CoDE,jDE,EPSDE）,特别是对于单峰函数,效果更为明显.实验结果也说明进化方向的加入对于提高算法的收敛速度以及保护种群的多样性避免算法过早陷入局部最优起到了较好的作用.     

Evaluation of the combination mode of azoles antifungal inhibitors with CACYP51 and the influence of Site-directed mutation

14α-demethylase (CYP51) is an essential metabolic enzyme for fungal survival and has been considered as an interesting target for the development of new antifungal inhibitors. Azoles antifungal inhibitors in the treatment of fungal diseases are good candidates via the interaction with the target enzyme CYP51 of fungus. In the study, we constructed the homology model for Candida albicans CYP51 (CACYP51) and analyzed the active site. In order to better understand the structural characteristics of azoles inhibitors and combination mode, the common feature pharmacophore model and the molecular docking were performed. The results suggest that the azoles inhibitors consist of three chemical features: the aromatic groups, phenyl groups and the azoles groups. The aromatic groups of inhibitors occupy the upper of active pocket, the phenyl groups and azoles groups occupy the bottom of active pocket. Further validation studies found these amino acid residues Tyr118, His310 and Ser378 play an important role in the substrate binding, and these amino acid residues with site-directed mutation will weaken the combining ability of the inhibitors.     

一种新的基于GCS．SVM的网络流量预测模型

针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型（GCS．SVM）。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS—SVM模型对网络流量预测是有效可行的。     

基于分层转移的粒子滤波MCMC重采样算法

针对粒子滤波中如何设计重采样策略以解决“权值蜕化”,同时又可避免“样本贫化”的问题,提出一种基于分层转移的Monte Carlo Markov链（MCMC）重采样算法．当样本容量检测出现“蜕化”时,将样本集按权值蜕化程度进行分层,利用提出的变异繁殖算法,将其与PSO融合产生MCMC转移核,并施以分层子集;然后通过Metroplis—Hastings算法进行接收-拒绝采样,由此构建的Markov链可收敛到与目标真实后验等价的平稳分布．数值仿真结果表明,所提出的算法能以更快的收敛速度和更小的估计误差贴近目标真实后验,从而提高了估计精度．     

基于混沌自适应变异粒子群算法的铁路空车调配*

求解大规模的空车调配方案的最优解是一个非常困难的问题,为求解此类问题,提出了一种混沌自适应变异粒子群算法。该算法利用混沌的遍历性来初始化粒子群以增强群体的多样性,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子以提高整个群体的全局和局部搜索能力。本文将该算法用于铁路空车调配,建立了以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计了相应的算法。算例结果表明该算法的寻优结果和寻优效率要优于蚁群算法和标准粒子群算法。     

采用混沌变异的进化算法

根据混沌理论关于进化与混沌的关系,设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“尺度收缩”的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的有效实现;而采用“尺度收缩”策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值,提高了算法性能,是解决优化问题的有效方法。