一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种解决函数目标优化问题的全局搜索算法,具有选用参数少、容易实现、搜索路径优、寻优能力强等特点。为了提高布谷鸟搜索算法的求精能力和收敛速度,改善后期收敛慢和搜索精度不稳定的问题,提出了一种基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法。引入小批量梯度下降,优化寻找最优解的过程,加快局部最优的搜索,从而提高算法的求精能力和收敛速度。仿真实验结果表明,基于小批量梯度下降的布谷鸟搜索算法简单高效,在保持标准布谷鸟搜索算法优点的基础上提高了算法的收敛速度和寻优精度,具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于动态和谐搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减小而早熟收敛的问题,在对和谐搜索算法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出一种动态和谐搜索混合粒子群优化算法(DHSPSO).该方法使得粒子在搜索初期更具遍历性,降低算法对初始值的敏感性,并通过和谐搜索算法搜索的随机性和优胜劣汰机制改善粒子群的多样性,使得算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.以多个标准测试函数优化进行仿真测试,结果表明,DHSPSO算法在进行高维优化问题时,在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应t分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用9个标准测试函数的仿真实验,与标准GSA及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。     

基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA)。该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题。Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化。     

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.     

基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用

智能种群算法在翼型气动优化领域获得越来越多的关注。提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法,并对其寻优性能进行了测试和验证。为平衡算法的局部搜索和全局搜索能力,将局部搜索性能强但易早熟的狼群算法与莱维飞行相结合,在增加收敛速度的同时,保证算法的全局搜索能力。为克服原始莱维飞行效率低、精度差的缺陷,引入高斯核函数自适应调节莱维飞行的搜索步长,以增加其搜索效率;引入四元法,以增加其搜索精度;通过标准测试函数和标准翼型气动优化设计算例验证,表明改进算法在优化效率和全局寻优能力方面均优于原始算法。     

一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法在处理复杂优化问题时出现搜索精度低和易出现早熟收敛等缺点,提出一种随机调整控制参数的改进鲸鱼优化算法(EWOA)。受粒子群优化算法中惯性权重的启发,利用随机分布的方式调整控制参数,以平衡鲸鱼优化算法的全局搜索和局部搜索能力。对当前最优个体执行服从正态分布的变异扰动,以避免算法出现早熟收敛现象。此外,采取佳点集方法替代随机方法产生初始个体以提高算法的全局收敛速度。6个标准测试函数的仿真实验结果表明EWOA能有效处理高维复杂优化问题。     

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%。     

基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识

提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.     

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.     

基于单纯形局部搜索的自适应差分进化算法

针对标准的差分进化（DE）算法在高维复杂的函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度低甚至优化失败的问题,提出一种基于单纯形局部搜索的自适应的差分进化算法（SSADE）．将DE算法的快速全局搜索能力与单纯形的强局部寻优能力有机结合起来,进一步提高了解的精度．参数自适应变化有效地维持了种群的多样性,自适应的变异策略扩大了个体的搜索范围,增强了算法寻优效果,仿真实验验证了新混合算法的有效性．     

基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化

在引力搜索算法（GSA）基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法（IGSA）,并将其应用到励磁控制系统PID参数优化．IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力．定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略．将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性．     

基于模拟退火的万有引力算法

针对标准万有引力算法的个体位置更新策略可能对个体造成破坏且算法局部搜索能力较弱问题提出了一种改进算法。该算法将模拟退火思想引入万有引力算法,采用基于 Metroplis 准则的个体位置更新策略,并在引力操作之后,对每代最优个体进行退火操作。一定程度避免了个体移动的盲目性,提高了算法的局部搜索能力、收敛速度与精度。实验结果表明:算法的改进策略是有效的,且改进后的算法在收敛速度、收敛精度等方面具有明显优势。     

基于Powell搜索法的混合微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.     

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。     

一种基于GSA SVM网络安全态势预测模型

针对支持向量机的参数选择问题,结合引力搜索算法(GSA)需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点,提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型(GSA-SVM)。首先把SVM的参数视作在空间中的物体,并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数,然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数,最终找到SVM最优参数。最后根据最优参数建立网络安全态势预测模型。在Matlab平台采用MIT Lincoln实验室提供的DARPA1999数据集进行仿真测试,仿真结果表明:相对于其它预测算法,GSA-SVM提高了网络安全态势预测的准确度,加快了网络安全态势预测的速度,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径。     

基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)易陷入局部极小值和对初值敏感的缺陷,提出一种基于混沌自适应引力搜索的模糊C均值聚类算法.首先采用自适应的更新粒子速度和混沌优化粒子最优位置的策略,对引力搜索算法进行改进.其次,用改进的引力搜索算法优化FCM的初始聚类中心.在Iris和Wine数据集上的实验表明,该算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.