基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法

为提高YYPO-SA1的性能,提出了一种基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法（NYYPO）。首先,基于牛顿衰减机制来动态调整YYPO-SA1中的D向分割概率;然后,在分割阶段加入混沌扰动策略,NYYPO利用动态调整机制在搜索前期使用较大的D向分割概率,在搜索后期则使用较小的D向分割概率,从而提高了算法的全局搜索能力,同时使用混沌扰动策略丰富了解的多样性,并提高了算法跳出局部最优的能力;最后,将NYYPO应用于风力发电机的参数优化设计问题。选用了15个单峰、多峰和组合测试函数进行性能评估,将NYYPO、YYPO-SA1以及6个代表性的单目标优化算法：粒子群优化（PSO）算法、乌鸦搜索算法（CSA）、灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）、花授粉算法（FPA）、麻雀搜索算法（SSA）进行性能评测比较。结果表明NYYPO相较于YYPO-SA1在Sphere函数上有着12个数量级的提升。而在Friedman检验中NYYPO在10维、30维、50维的时候的平均排名分别为2.87、2.0、1.93,均为总排名第一,可见NYYPO在统计学意义上具有显著的性能优势。同时,在风力发电机参数优化设计问题中NYYPO也取得了更好的优化结果。     

YYPO-SA：一种新的基于YYPO和SA的混合单目标随机优化算法

针对原阴阳对优化算法(YYPO)早熟易收敛的问题,在YYPO算法中的阴阳两点交换阶段加入模拟退火算法(SA)策略,提出了两种使用不同交换策略的新算法,即YYPO-SA1和YYPO-SA2,统称为YYPO-SA.YYPO-SA算法既保持了YYPO轻量级的特点,又综合了YYPO优秀的全局搜索能力和SA良好的局部搜索性能.算法采用2013年进化计算大会的单目标实参算法竞赛中使用的28个测试函数进行性能评估,将YYPO-SA和YYPO、自适应阴阳对算法(AYYPO)、改进的阴阳对算法(IYYPO),以及另三个性能优越的单目标优化算法,即灰狼优化算法、鲸鱼优化算法,正弦余弦算法进行性能比较.实验结果表明YYPO-SA能取得更为稳定的求优能力和更高的计算精度.最后通过一个工程优化任务来展示新算法的性能.     

融合Tent混沌和维度学习的阴阳对算法

针对阴阳对算法(YYPO)易早熟收敛，提出一种融合Tent混沌映射和维度学习策略的阴阳对优化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化阴阳两点生成以增加初始位置分布的均匀性，使用维度学习策略和反向搜索策略设计一种正反向搜索的分割方式，避免算法的早熟，增强算法全局寻优能力。实验结果表明，YYPO-TP相比YYPO在统计学意义上有显著性能优势，在风力发电机参数优化问题YYPO-TP也取得了更优的结果。