基于单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解绝对值方程

设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax-|x|=b的不可微绝对值方程的新算法. 该算法通过引进单纯形算法, 提高基本人群搜索算法的局部搜索能力, 增加跳出局部最优解的概率, 从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷入局部最优的缺点. 实验结果表明, 该算法在求解绝对值方程时, 计算精度高、 鲁棒性能好.     

基于惯性权重指数递减的粒子群优化算法求解绝对值方程

利用惯性权重指数递减的粒子群优化算法求解一类不可微的NP难的绝对值方程问题. 该算法通过调整惯性权重的动态变化能有效克服基本粒子群算法在后期局部搜索能力差、 易陷入局部最优解的缺点. 数值试验表明, 在求解具有唯一解或多个解的绝对值方程时, 该算法精度高, 迭代次数少.     

基于模式搜索的粒子群算法求解绝对值方程

利用改进的粒子群算法求解一类NP-hard且不可微的绝对值方程问题:Ax-|x|=b.该算法是将局部探索能力较强的模式搜索算法和全局开采能力较强的粒子群算法进行有效结合,混合后的算法充分发挥了各自的优点,平衡了局部和全局寻优能力,数值试验显示在求解具有不同类型解的绝对值方程时,误差小,迭代次数少.     

改进粒子群优化算法的绝对值方程求解

为了提高绝对值方程问题的求解精度,提出改进粒子群优化算法的绝对值方程求解方法.首先在粒子群的飞行过程中,对粒子位置进行评价,然后根据评价结果对粒子位置进行更新操作,保证粒子群向全局最优解搜索,最后应用于绝对值方程求解.结果表明,改进后的方法可以避免求解时易出现的早熟现象和难以获得局部最优解问题,能获得更高精度的绝对值方程解,而且迭代次数较少.     

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法. 先把绝对值方程转化为线性互补问题, 再结合牛顿方向和中心路径方向, 通过求解一个线性方程组得到搜索方向.  获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法, 并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解, 数值实验表明方法是有效的.     

复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

BCOISOA--BP网络在磨矿粒度软测量中的应用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求.     

求解非线性方程组的改进布谷鸟算法

将非线性方程组转化为无约束优化问题,采用改进的布谷鸟搜索算法对问题进行求解.用该方法对多个非线性方程组进行了求解,结果表明,改进的布谷鸟搜索算法可以避免获得局部最优解,提高了非线性方程组的求解精度和速度,而且性能优于对比算法.     

基于粒子群算法的波形自适应设计技术

针对于序列二次规划算法在求解信杂比限定下的最大互信息雷达波形设计模型时,在计算时受寻优初始值的影响较大,并且极易陷入局部最优的问题,提出了一种基于粒子群序列二次规划算法的波形自适应设计技术。该算法将粒子群算法作为全局搜索算法,序列二次规划算法作为局部搜索算法,将粒子群算法的全局性和序列二次算法的精确性二者有效结合起来,实现对目标模型的求解。通过MATLAB仿真实验的结果可以看出,该算法能够有效对目标设计模型进行求解,且得到的结果能够有效提升序列二次规划算法的求解精度及收敛速度。     

一种基于全局最优的改进的正弦余弦算法

针对正弦余弦算法在求解优化问题时容易陷入局部最优,求解精度不高的缺点,提出了一种改进的正弦余弦算法.该算法利用分群的思想将群体分成两个子群,并利用群体中的最优信息改进已有迭代公式,借鉴共生生物搜索算法的思想设置新的迭代公式,使得在进化过程中各子群使用不同的迭代公式,通过子群间的协作与竞争来实现对最优解的搜索.函数优化问题和实际问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

绝对值方程的初始含解区间的求解算法

对于求解绝对值方程的区间算法,提出了绝对值方程的初始含解区间的一个求解算法。该算法通过分析一类特殊的区间线性方程组的解集性质,得到了绝对值方程的含解区间。理论分析和数值算例都说明算法是正确且有效的。     

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。     

一种基于全局最优的改进萤火虫算法

针对萤火虫算法在求解优化问题时容易陷入局部最优,求解精度不高的缺点,提出了一种改进的萤火虫算法.该算法利用分群的思想将群体分成两个子群,并利用群体中的有益信息改进已有迭代公式,借鉴共生生物搜索算法的思想设置新的迭代公式,使得在进化过程中各子群使用不同的迭代公式,通过子群间的协作与竞争来实现对最优解的搜索.函数优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于改进模式搜索算法的天然气管网运行优化

输气管网稳态能耗数学模型是一个具有非线性约束条件、多维的、非凸的最优化问题,需要优化各节点的压力和流量使得压缩机功耗最小或经营效益最大。为了提高求解效率,提出管道流动方程约束的松弛处理方法,扩大最优问题解的可行域。对传统的模式搜索算法中的探测移动策略进行改进,允许搜索空间的大小反复变化,可以随机选择不同维的元素同时变化,提高局部寻优效率。结合粒子群算法,允许每代进化的粒子根据自身经验和社会知识在可行域内飞行。仿真结果表明:对于输气管网的非线性优化模型,在相同的初始条件和计算精度下,改进模式搜索算法可以在全局范围内寻找最优解,增强了模式搜索算法的智能性;求解结果优于传统的单纯形算法和积极集算法的结果。     

基于PCGPS算法的UCAV自主攻击可投放区快速解算

无人作战飞机（UCAV）可投放区解算的实时性和精确性直接制约着UCAV自主攻击水平。针对传统可投放区求解过程中存在求解速度慢、实用性受限等缺点,提出了一种基于并行混沌模式搜索（PCGPS）策略的快速算法。该算法综合了并行混沌搜索算法的全局最优搜索能力和广义模式搜索算法的局部精确搜索能力,将混沌变量映射到可投放区边界范围内,并利用并行混沌搜索算法搜索初步最优值作为广义模式搜索的初值,再利用广义模式搜索算法进行局部精确搜索,得到全局最优可投放区边界值。在此基础上,研究了UCAV投弹方式、投弹速度和投弹高度对可投放区边界的影响。数字仿真表明,该算法搜索精度高、速度快,具有快速解算自主攻击可投放区能力。     

物流配送问题的混沌优化算法研究

探讨了定位——运输路线安排问题的解决方法,提出一种首先用启发式规则将客户集聚类,从而划分出若干客户子类;然后,用混沌搜索算法求解LRP的优化方法.提出将用于聚类分析的启发式规则和混沌搜索算法结合的混合算法求解物流配送路径优化问题是有效的.由于混沌序列具有随机性与遍历性,容易寻找全局最优解,从而避免了传统优化方法中的＂局部最优现象＂的发生.计算机仿真实例证明了该算法简洁、实用、性能良好,有利于解决带有约束的非线性物流配送路径LRP优化问题.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

求解绝对值方程组稀疏解的非精确交替方向法

寻求绝对值方程组Ax-|x|=b的最稀疏解,该问题被松弛为l_1范数最小化问题,进一步松弛为一个约束优化问题.利用非精确交替方向法求解上述约束优化问题,推导出了相关子优化问题的最优解公式,从而大大提高了计算速度.数值实验结果表明该方法是求解绝对值方程组稀疏解非常有效的算法.     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.