基于克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法

提出一种克隆多尺度协同开采的离散微粒群算法.多尺度变异概率根据粒子适应值大小进行动态调节,在算法初期通过大尺度概率变异增加算法多样性,后期通过逐渐减小的小尺度变异提高算法在最优解附近的局部精确解搜索性能,对当前最优解进行克隆选择,可进一步增强算法逃出局部极小解的能力以及所求解的精度.将算法应用于5个benchmark函数优化问题并与其他算法比较,结果表明该算法不仅能增强全局解搜索性能,同时最优解的精度也有所提高.     

自适应多位变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明：该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

基于扰动的精英反向学习粒子群优化算法*

针对粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于扰动的精英反向学习粒子群算法。算法采用在粒子迭代的过程中,以一定的概率对当前的最优个体进行动态一般反向学习生成其反向解,引导粒子向最优解空间靠近;用一种非线性递减的方式改变惯性权重,以提高算法的收敛速度和收敛精度;采用扰动的方式增强算法的局部探索能力,帮助粒子跳出局部最优解。在14个标准函数上进行仿真测试,结果表明改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效的避免陷入局部最优,适合求解函数优化的问题。     

依概率收敛的改进粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机优化算法,但它不依概率1收敛到全局最优解。因此提出一种新的依概率收敛的粒子群优化算法。在该算法中,首先引入了具有探索和开发能力的两个变异算子,并依一定概率对粒子当前最好位置应用这两个算子,然后证明了该算法是依概率1收敛到ε-最优解。最后,把该算法应用到13个典型的测试函数中,并与其他粒子群优化算法比较,数值结果表明所给出的算法能够提高求解精度和收敛速度。     

一种分阶段的改进多目标粒子群优化算法

在多目标优化问题求解上,粒子群优化算法存在所得最优解集精度不足、分布不够均匀的缺点,针对上述问题,提出了一种多种群分阶段的多目标粒子群优化算法.算法对外部档案个体采取多种算子进行处理以提高解集的收敛精度,引入简化粒子群优化模型使算法更适应多目标优化问题的求解,通过分阶段选取领导个体以及分阶段采取不同策略对非支配解集进行维护以维持解分布均匀性的同时提高收敛速度,重点改善高维多目标优化问题的解集分布均匀性.实验结果表明,改进算法所得的非支配解集具有更好的分布均匀性和收敛精度.     

基于改进多目标HQPSOGA求解武器目标分配问题

由于进化算法求解多目标问题时易过早丧失种群多样性,造成早熟收敛,提出一种粒子多样性判别方法.基于随机选择的聚类算法与模糊贴近度原则综合求解粒子多样性贡献度,用于混合量子行为粒子群和可调节遗传算法的粒子群迭代中,结合随机新增粒子更新个体最优解,引导粒子向Pareto最优解靠近.仿真表明,所提方法是一种有效的多样性保持方法,具有更强的全局寻优能力,可有效提高求解质量,在武器-目标分配问题上求解精度更高.     

一种动态分组的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种动态分组的粒子群优化算法.通过对鸟群习性的研究,给出交互粒子的概念,并在粒子群优化过程中引入动态分组机制,将种群动态划分成多个子种群,且每次划分的子种群数目是从特定集合中随机选取,从而增加交互粒子划分到同一子种群的概率.每个子种群在收敛进化的同时,利用环拓扑结构提高种群多样性及算法搜索全局最优解的能力.实验结果表明,与其他粒子群优化算法相比,该算法具有更好的稳定性、寻优性能以及更高的收敛精度.     

求解多重序列比对问题的蚁群算法*

多重序列比对是生物信息学特别是生物序列分析中一个重要的基本操作。提出求解多重序列比对问题的蚁群算法,利用人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力。另外在该算法的基础上,提出了基于分治策略的多序列比对蚁群求解算法,不但减少了原算法的计算时间,而且显著改善了算法所求得的解的质量。     

带变异算子粒子群算法在多序列比对中的应用

多序列比对(Multiple Sequence Alignment)是进行生物序列分析的最基本任务之一。在对已有的多序列比对算法进行对比分析的基础上,提出了一种新的多序列比对优化算法—带变异算子粒子群多序列比对算法。带变异算子的粒子群算法提高了原有算法跳出局部收敛的能力,将其应用于多序列比对问题中,提高了已有的基于粒子群算法的多序列比对方法的性能,拓展了粒子群算法在多序列比对研究领域中的应用。实验证明,带变异算子粒子群多序列比对算法是有效、可行的。     

求解非线性约束问题的混合粒子群优化算法

将处理约束问题的乘子法与改进的粒子群算法相结合,提出了一种求解非线性约束问题的混合粒子群算法。此算法兼顾了粒子群优化算法和乘子法的优点,对迭代过程中出现的不可行粒子,利用乘子法处理后产生可行粒子,然后用改进的粒子群算法来搜索其最优解,这样不仅减小了粒子群算法在寻优过程中陷入局部极小的概率,而且提高了搜索精度。数值试验结果表明提出的新算法具有搜索精度更高、稳定性更强、鲁棒性更好等特点。