求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点.因此,提出了一种改进的灰狼优化算法(MGWO).该算法引入了3种改进策略:平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略.通过两组在10个基准测试函数上...     

基于交叉算子的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在后期收敛速度慢、局部搜索能力差和易陷入局部最优的问题,提出一种基于交叉算子的改进人工蜂群算法.该算法利用佳点集方法产生初始种群,使得初始化个体尽可能均匀地分布在搜索空间;随机选择食物源位置与当前最优食物源位置进行算术交叉操作,引导群体向全局最优解靠近,提高算法的局部搜索能力和加快收敛速度.通过5个高维标准测试函数的实验结果表明新算法的有效性.     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.     

分类觅食人工鱼群算法

针对人工鱼群算法搜索速度和搜索精度不高,且对高维问题寻优能力较差等缺点,提出了一种改进的人工鱼群算法——分类觅食人工鱼群算法(Assorted Foraging Artificial Fish Swarm Algorithm-AFAFSA)。该算法对执行觅食行为的个体分类进行更新,既保持种群的多样性又通过觅食行为加快算法的搜索速度,同时加入禁忌的思想帮助算法跳出局部最优,提高算法的性能。通过一系列的测试试验,发现改进算法在收敛速度和精度方面都有了明显的提高,对于高维问题有也具有较好的寻优能力。     

改进人工蜂群算法求解非线性方程组

针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点,通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用,提出了一种改进的人工蜂群算法.该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量,从而加快算法的收敛速度,并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足,提高算法的搜索能力.最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上,测试改进算法的性能.结果表明,改进的算法能够有效避免陷入局部最优,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.     

融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法

针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism, PSSOA)。使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map, PWLCM)对种群进行初始化,使海鸥个体更为均匀地分布在给定空间内;改进非线性搜索因子和随机因子,加快算法收敛速度,更好地平衡算法全局搜索和局部搜索;融合麻雀算法中的麻雀飞行机制,在后期局部搜索阶段扩大个体局部寻优范围,对海鸥位置进行二次更新,帮助个体跳出局部最优,提高寻优精度。使用16个基准测试函数进行仿真实验,将PSSOA与海鸥算法(seagull optimization algorithm, SOA)、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)和海洋捕食者算法(marine predators algo...     

改进的混合蛙跳算法及其应用

针对混合蛙跳算法(SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部极值的缺点,提出一种改进的混合蛙跳算法(ISFLA).借鉴分子动力学模拟思想,将正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点应用于比例积分微分(PID)控制器的参数整定中.ISFLA将青蛙个体等效成分子,提出一种新的分子间作用力.利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替SFLA的更新策略,平衡了搜索的高效性和种群的多样性.仿真结果表明:ISFLA提高了收敛精度、收敛速度、寻优时间、稳定性和后期跳出局部极值的能力,其全局寻优能力优于SFLA;基于ISFLA整定的PID控制器具有良好的鲁棒性、优良的抗干扰性和满意的闭环控制效果.     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

基于混合变异算子的布谷鸟优化算法

针对布谷鸟寻优算法在多维优化函数搜索中存在收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于混合变异算子的布谷鸟优化算法。该算法在每次迭代后采用全局收敛引导的非均匀变异算子对鸟窝位置进行变异,再根据最优位置适应度值的变化率确定是否陷入了局部最优值,若陷入局部最优则利用高斯变异算子对鸟窝位置进行调整,从而提高了收敛速度以及寻优精度。通过6个经典测试函数的测试,实验表明改进后的布谷鸟算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法

针对正弦余弦算法（SCA,sine cosine algorithm）局部搜索能力差的缺陷,提出自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法（SCASL,sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight）。首先,提出正弦余弦算法自学习策略和非线性权重因子,使搜索个体记忆自身历史最优位置,在寻优过程中指导搜索个体更新位置,提高SCA的局部搜索能力;算法寻优后期,当搜索陷入局部最优时,采用基于Lévy飞行的停滞扰动策略使算法跳出局部最优,提高SCA的局部最优规避能力。基于13个经典基准测试函数对算法性能进行测试的实验结果表明,SCASL相比标准SCA和较新的优化算法SSA,VCS,WOA,GSA,具有更高的计算效率,收敛精度以及更强的局部最优规避能力。求解无人作战飞机航迹规划的仿真结果表明,在有6个敌方威胁源的战场环境中,相比SCA,SCASL求解得到的飞行航迹具有更小的航迹代价。综上,所提出的SCASL具有较强的寻优能力。     

一种引入复合形法的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法求解复杂问题时搜索精度不高、易出现早熟收敛问题,提出一种引入复合形法的改进引力搜索算法。该算法在寻优初期利用引力搜索算法进行全局搜索,同时对引力系数进行改进,以提高全局收敛速度;在寻优后期,当算法出现早熟收敛现象时,引入复合形法,利用复合法较强的局部搜索能力,帮助种群快速跳出局部最优解。通过5个标准测试函数验证了改进算法的可行性和有效性。与标准引力搜索算法、基于权值的引力搜索算法、记忆性引力搜索算法相比,该算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。     

基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减弱、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法(CSSA-HB).首先引入混沌映射调整麻雀搜索算法关键参数;其次引入等级制度,利用父代种群中3个最优个体对警戒者进行位置更新,加强个体间交流,增强种群多样性;然后利用布朗运动可控均匀步长,增强算法的探索能力;当算法陷入停滞时,利用布朗运动策略对个体施加扰动,促使算法跳出局部最优;最后利用贪婪策略保留优势个体,有效加快收敛速度.对12个测试函数进行仿真实验,结果表明混沌映射能有效增强算法性能,迭代映射表现最佳;改进算法具有较强的局部最优规避能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

基于改进樽海鞘群算法的到达时间差定位

针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索算法用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。然后在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。其次通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA算法寻优精度提升了4.11%,相较于SSA算法提升了9.51%。     

均匀邻域对位的自适应差分进化算法

针对对位差分进化算法依然存在探索能力差和早熟收敛问题，提出一种基于均匀邻域对位的自适应差分进化算法。该算法在对位点所在局部邻域作适应性的小幅均匀变异操作，用以扩大对位点的搜索区域，从而提高跳出局部陷阱的概率；在对位点均匀变异操作中，变异步长利用当前群体中所有个体在每一维度的最大最小值的差距作自适应的调节，通过实时利用群体信息平衡了全局搜索与局部勘探的关系，提高算法的收敛速度；在算法搜索过程中引入多阶段扰动策略，以进一步增加算法群体实时多样性与算法所处搜索阶段的适应性，算法后期在一定程度上加强了对当前解所在邻域内的精细搜索。采用CEC 2014中不同类型基准测试函数进行仿真实验，并与其他差分算法进行对比，所提算法在10个测试函数上都取得最优的平均结果，证明所提算法具有更稳定、更优异的算法性能和更好的收敛精度。     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...     

基于侦察学习策略的粒子群算法优化

针对粒子群算法收敛能力不足和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于侦察学习策略的新型粒子群算法。 算法首先利用拓扑结构构建粒子种群,其次采用联合因子均衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力,并通过侦察学习策略改进算法的速度和位置公式进而产生候选解;Wilcoxon 秩和检验结果和CEC2017 基准函数检测结果表明,新型粒子群算法的收敛能力,最优解精度以及算法稳定性更好,说明算法性能得以提升。     

基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法,具有易于实现的优点,已在大地电磁（MT）反演得到了广泛应用,但其存在容易陷入局部最优解的缺点,在二维反演中应用较少且效果不好。本文提出了一种改进的优化粒子群算法,整个进化过程引入了局部进化,并且添加收缩因子和惯性权重参数,来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演,反演时加入核函数,结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善,反演异常体位置也与实际模型吻合较好。因此,本文改进的粒子群优化算法提高了MT反演精度,为矿产资源勘探开发提供了理论基础。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网动态重构

针对风光荷不确定性的配电网重构问题,建立分布式电源和负荷出力模型,以系统运行成本和电压偏移构建多目标函数。提出一种改进粒子群算法融合K-means(improved particle swarm optimization and K-means, IPSO-Kmeans)聚类算法来划分典型日负荷曲线,将改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawk optimization, IHHO)算法应用于配电网重构,进行寻优计算。为了改善哈里斯鹰优化(Harris hawk optimization, HHO)算法种群分布不均、无法完整搜索到最优解空间范围、易于陷入局部收敛等问题,引入佳点集生成种群初始化,提高种群搜索空间的均匀性。将麻雀搜索算法中的探索者位置更新公式与哈里斯鹰优化算法探索阶段的位置更新公式结合,以提高算法的全局搜索能力。利用柯西-高斯变异扰动策略跳出局部最优解。最后在IEEE33节点配网系统仿真,结果表明所提方法的有效性。