基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化

应用多种群改进差分进化算法求解环境/经济电力调度(Environmental/Economic Dispatch,EED)这一多目标优化问题。将多种群策略引入差分进化算法,有助于保持群体多样性,有效避免经典差分进化算法的早熟收敛问题。采用自适应变异因子及交叉因子,使算法在搜索初期保持全局搜索能力,在搜索后期增强局部搜索能力,加快收敛速度。将该算法应用到IEEE 30节点-6机组系统的环境/经济调度优化,仿真计算结果以及与其他算法的对比分析验证了该算法的有效性。     

改进差分进化算法及其在模糊聚类分析中的应用

针对差分进化算法早熟与搜索效率不理想的问题,提出一种改进的差分进化算法。算法在变异阶段采用多策略与多参数并行的方法一次产生多个变异个体,有效地保持了种群中个体的多样性,抑制了早熟现象的发生。根据竞争机制选择适应度最好的变异个体进行选择操作,提高了搜索效率。与差分进化及其改进算法的对比实验表明了算法的有效性,并把提出的算法应用到模糊聚类分析中,较好的解决了原始聚类模型求解容易陷入局部极值的问题。     

余弦适应性骨架差分进化算法

针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢的问题,提出了一种余弦适应性骨架差分进化算法(CABDE),算法设计了一种新的变异策略适应性机制。该机制引入一个余弦适应性因子,实现高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略的优势互补,以平衡算法的勘探能力和开采能力。其中,高斯变异策略具有较强的全局搜索能力,有利于维持种群多样性。DE/current-to-best/1变异策略具有较强的局部搜索能力,能够加快对较优区域的开采。同时,高斯变异策略和DE/current-to-best/1变异策略都利用当前最优个体来引导算法搜索方向,从而尽可能地加快收敛速度。余弦适应性因子在进化过程中随迭代次数的增加而波动性调整,为不同进化阶段适应性地选择变异策略。设计的变异策略适应性机制能够在维持种群多样性的同时加快收敛速度。为测试算法性能,采用18个不同特性的测试函数对算法进行数值实验。对CABDE算法的变异策略和参数动态变化进行了分析,实验结果验证了变异策略和参数动态变化的有效性。此外,CABDE算法分别与新近的骨架算法变体、差分进化算法变体、粒子群优化算法变体和人工蜂群算法变体进行了比较。实验结果表明CABDE算法获得了较高的求解精度,加快了收敛速度,整体上优于其他比较算法。     

自适应调整差分进化算法在优化问题中的应用

差分进化算法在求解优化问题时,进化后期由于种群多样性急剧下降,算法全局搜索能力被削弱,极易陷入局部最优解而"早熟"收敛.针对该问题定义了算法停滞系数和个体相似系数.根据算法停滞系数自适应调整算法的缩放系数.同时,根据个体相似系数判定种群普通个体与最优个体的相似性,并以此为基础对相似个体实施基因重构操作,从而避免种群个体严重趋同造成的种群多样性下降问题.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化.模拟计算结果表明:改进算法的优化结果优于标准差分进化算法,改进的差分进化算法具有更强的全局寻优能力,适于求解复杂优化问题.     

多种群果蝇优化算法求解自动化仓库拣选作业调度问题

针对自动化仓库的拣选作业调度问题,提出了一种多种群果蝇优化算法。采用随机键编码方式,利用味道浓度判定值的大小次序来映射调度解。通过同时学习子种群的局部最优和全局最优个体,实现对果蝇个体的更新计算。为了避免陷入局部最优,采用了一种果蝇个体变异机制。计算结果显示,多种群果蝇优化算法在计算精度和收敛效率方面要好于基本果蝇优化算法,并且搜索过程能够有效跳出局部最优。     

改进差分进化算法在梯级水库优化调度中的应用

针对标准差分进化算法缺乏全局与局部搜索的动态调整,进化后期由于种群多样性降低,算法极易陷入局部最优的问题,采用控制参数的余弦函数调整策略,并提出综合分布参数概念,根据种群个体进化过程的特点及算法的阶段特性,自适应调整算法的控制参数及进化策略.通过对工程实例的模拟计算,其结果表明了改进的差分进化算法在解决水库优化调度问题上的有效性.将改进差分进化算法的计算结果与POA及标准差分进化算法进行比较分析,充分体现了改进差分进化算法的优点.     

基于改进蝙蝠算法的配电网故障区段定位

提出一种将自适应理论、差分进化和蝙蝠优化算法结合的改进蝙蝠算法,解决电力系统配电网故障区段定位典型的含0-1离散约束条件及逻辑求值的最优化问题。将蝙蝠算法的全局寻优能力用于配电网故障区段的搜索和定位,在寻优过程中引入差分进化算法,并对算法的变异和交叉等操作进行自适应优化处理,解决传统蝙蝠算法容易陷入局部最优的缺陷。算例仿真结果表明,该算法能准确快速地定位配电网故障区段,并具有良好的容错性。     

增强全局搜索和自适应蜉蝣算法

针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性;其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力;引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明：提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。     

一种改进的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在的易陷入局部最优、随着迭代次数增加种群退化的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法将混合蛙跳算法中子群体内最差解根据子群内最优解和全局最优解进行更新的方式转换为最差个体根据子群内中心点和全局最优解进行更新的方式,使得最差解通过获得来自子种群内其他解的更多信息量来调整自身的状态。同时,算法在完成一次内迭代合并之后利用选择算子对整个种群进行选择更新。中值策略较好地平衡了算法的全局搜索与局部搜索能力,选择策略保持了进化过程中种群的多样性。实验结果表明:改进后的算法具有更好的优化性能。     

基于灰狼优化算法的置换流水线车间调度

采用了一种新颖的混合灰狼优化算法来求解置换流水线调度问题。针对标准灰狼优化算法在求解离散流水线车间调度问题时收敛速度慢的现象,并结合问题的特点,提出了改进的灰狼优化算法。为了避免非可行解的产生,在该改进算法中采用了随机键编码机制对工件位置进行编码,同时引入局部搜索策略以提高算法收敛能力,基于灰狼个体间的社会等级信息以最优3个狼指引其它个体到达最优解区域从而更新种群。通过最新标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提算法的有效性。     

基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化

为了预测复杂水流流态下岩质河床的最大冲刷深度,将CFD技术应用在岩质河床最大冲刷深度预测中。结合CFD技术和回归分析技术,建立了岩质河床冲刷的数值-经验混合预测模型。数值模型采用VOF技术和RNG k-ε紊流方程求解泄流流场,经验证流场数据可靠;采用麦夸特法,根据数值流场数据和原型观测数据,回归得到以流速和基岩冲刷系数为变量的最大冲坑深度预测模型,与其他三个经验公式相比,该模型与实测值具有最高相关性（相关系数R为0.9829）和最小误差（误差均方根RMSE为2.532）。最后将预测模型应用于某实际工程,得到最大冲坑深度为6.81m,与实测值6.6m相差3.2%。     

Generalized Self-Adaptive Genetic Algorithms

In order to solve the problem between searching performance and convergence of genetic algorithms, a fast genetic algorithm generalized self-adaptive genetic algorithm (GSAGA) is presented. (1) Evenly distributed initial population is generated. (2) Superior individuals are not broken because of crossover and mutation operation for they are sent to subgeneration directly. (3) High quality im- migrants are introduced according to the condition of the population schema. (4) Crossover and mutation are operated on self-adaptation. Therefore, GSAGA solves the coordination problem between convergence and searching performance. In GSAGA, the searching per- formance and global convergence are greatly improved compared with many existing genetic algorithms. Through simulation, the val- idity of this modified genetic algorithm is proved.     

基于发电权交易的梯级水电站中长期优化调度

以发电效益最大为目标建立了基于发电权交易的梯级水电站中长期优化调度数学模型,并以清江梯级水电站为例,运用三角旋回算法分别对丰水年、枯水年进行优化调度,取得了较好的效果.与传统的以发电总量最大为目标的调度方法相比,该调度方式可以实现梯级水电站发电总效益最大,增加发电总效益.还具体分析了这两种调度过程,并给出了基于发电权交易下的梯级水电站调度模型能有更好的收益的原因,即避免了与他人分享属于自己的合约电量效益,抓住了转让发电权与受让发电权价格的差异,合理调配了水资源.     

基于改进NSGA-Ⅱ的梯级水电站多目标发电优化调度

在一种典型多目标进化算法NSGA-Ⅱ基础上做了以下改进：1）引入了外部档案集并提出一种基于局部搜索的算子,用于提高其收敛性及非劣解的分布性;2）为了便于决策者决策,采用一种基于偏好的简单有效决策方法优选调度方案;3）为提高算法的效率,在建立偏序集时,采用快速排序算法对子目标进行排序.最后,采用改进NS-GA-Ⅱ算法求解...     

混合共生生物搜索算法求解置换流水车间调度问题

为了求解置换流水车间调度问题,提出基于共生生物搜索（SOS）算法与局部搜索策略结合的混合共生生物搜索算法. 采用最大排序值的优先规则,处理离散的搜索空间. 在初始化阶段结合NEH启发式算法以提高初始种群的质量. 在优化过程中引入交换变异来改善种群内的多样性,插入-倒转区增加算法跳出局部最优的能力;采用局部搜索策略提升算法的全局探索能力,有效避免了共生生物搜索算法易早熟、后期搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷. 通过3个最常用、最专业的标准测试集Carlier、Rec和Taillard对算法性能进行测试. 与其他多种算法进行比较,验证了提出的混合SOS算法的优越性和稳定性.     

基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法

针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.     

一种电子元器件组装结果检测方法

为了更快更准确地检测印刷电路板(PCB)上的元器件是否存在漏焊、误焊或极性倒置等装配错误,提出了一种基于类电磁机制算法的电子元器件组装结果检测方法．该方法利用类电磁机制算法强大的搜索策略和智能的寻优机制,通过随机均匀抽取目标区域坐标点产生初始种群;以改进的归一化相关函数作为目标函数,把图像的匹配同名点看作带电粒子,通过粒子的移动与更新搜索图像的最佳匹配点;引入非均匀变异算子对移动粒子操作进行了改进;给出了该方法的实现步骤和基本流程．实验结果表明,新的检测方法具有更快的收敛速度和更高的识别率,适用于PCB板的检测．     

改进的多目标粒子群优化算法及其在雷达布站中的应用

为更好地解决多目标问题,提高多目标优化算法的多样性和收敛性,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。算法将种群分为多个子种群同时进行优化搜索并改进粒子速度更新公式,扩大Pareto最优解集的覆盖面;利用反三角函数logistic映射初始化种群,使初始种群分布更均匀;并使用时变变异方法对外部档案进行变异,避免陷入局部最优。通过与标准多目标粒子群优化算法(MOPSO)和NSGA-Ⅱ在标准测试函数ZDT1、ZDT2、KUR上的仿真实验对比,验证了该文提出的改进算法的有效性,并将其应用于雷达优化布站。