双种群分子动理论优化算法

针对传统分子动理论优化算法存在寻优精度差、易陷入局部极值等不足,提出了一种双种群分子动理论优化算法。该算法将种群分为精英和普通两个子群：普通子群采用传统分子动理论优化算法搜索策略进行大范围搜索,而精英子群则通过协同合作实现精细化搜索,以提高算法收敛精度;基于个体迁移实现子群间的信息交流,两个子群通过分工合作共同完成搜索过程。实验结果表明：改进算法在收敛速度、精度和算法稳定性等方面都有明显改善。     

基于结晶过程的分子动理论优化算法

针对分子动理论优化算法(KMTOA)存在易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种基于结晶过程的分子动理论优化算法(C-KMTOA)。该算法通过模拟结晶过程设计了一种分离算子,该算子将种群分为最优个体、优秀个体、较差个体三个子群,并通过引导操作使较差个体向优秀个体附近移动、优秀个体向最优个体附近移动,从而使搜索范围快速缩小到最优解附近。实验结果表明,该算法在优化精度、动态性能等方面均优于GA、DE、QPSO和KMTOA。