一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．     

混沌PSO梯级优化调度算法及实现

利用切比雪夫(Chebyshev)映射在[-1,1]区间上的遍历性和随机性,提出了一种基于切比雪夫映射的新型混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法在粒子群算法求出的最优解附近进行混沌搜索.提高了混沌粒子群算法的全局优化能力,能有效避免算法容易陷入局部最优以及解决逻辑斯谛(logistic)映射不能在负值区间进行搜索的问题.针对模型中复杂的约束条件,采用分段线性插值函数实现了对目标函数的求解,并通过对采用丰枯电价时三峡梯级水电系统长期优化调度问题的计算及与其他算法的对比,验证了该算法可解决具有复杂约束条件的工程优化问题.     

基于信息熵的粒子群优化算法

粒子群算法是一种进化计算技术,成功地运用于广泛的数值优化问题.PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优.有鉴于此,提出了一种基于信息熵的粒子优化算法.该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性.实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度.     

利用混沌遗传算法的几何约束求解器

提出一种新的混合算法--变尺度混沌遗传算法(MS CGA), 该算法把遗传算法和混沌算法混合在一起, 在不改变GA搜索机制的同时, 根据搜索进 程, 不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数, 引导种群进行新一轮进化, 从而产生更优的 最优个体, 改善了GA的性能, 有效地克服了GA存在的问题. 实验表明, 该方法用于几何约束 求解的性能明显高于标准遗传算法及其他混合遗传算法, 取得了令人满意的效果.     

差分进化算法在机组组合问题中的应用

基于差分进化算法求解机组组合问题,差分进化算法具有全局寻优能力,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。给出了10台机组算例系统优化结果,验证了该算法用于求解机组组合问题时不易陷入局部最优解,有较好的收敛性和效率。     

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.     

修正的混沌粒子群算法求解经济负荷分配

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、后期收敛慢等缺点,提出了一种修正的混沌粒子群优化算法.该算法通过修正粒子群迭代的行动策略,并引入遍历性较强的Tent混沌局部搜索机制,可以增强粒子的全局搜索能力,提高优化算法的全局寻优性能.将修正的混沌粒子群算法分别应用于6机组和15机组电力系统中求解经济负荷分配,在考虑系统网损和机组运行约束条件的情况下进行仿真实验.仿真结果表明:该算法用于求解高维、非凸、不连续等非线性复杂约束条件的电力系统经济负荷分配问题上,有着较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.最后,通过与其它智能算法比较,验证了算法的有效性和优越性.     

解决高维INLP和MINLP问题的混沌差分进化算法

为改进差分进化(Differential Evolution,DE)算法的搜索能力,提出一种新的混沌差分进化算法(CGLSDE)﹒首先,该算法利用混沌序列替换DE参数并采用混沌全局搜索算法来改进DE的全局搜索能力;其次,CGLSDE算法还采用了单维和多维的混沌局部搜索来改进DE的局部搜索能力﹒仿真结果表明:CGLSDE算法在解决高维整数非线性规划(INLP)问题和高维混合整数非线性(MINLP)问题上,其性能要好于其它3种混沌差分进化算法﹒     

改进差分进化算法及其在发酵优化中的应用

针对发酵过程的补料优化问题,提出一种改进的差分进化算法.为了克服基本差分进化算法在全局最优点附近搜索速度较慢、精度较低的缺点,引入单纯形加速算子以提高算法收敛速度,而针对算法易过早收敛的缺点引入混沌迁移算子,以提高算法种群多样度,增强算法跳出局部最优解的能力.对于有约束优化问题,利用3个准则进行选择操作,使求得的最优解满足约束条件.将改进的算法用于某一类补料分批发酵过程,提高了发酵最终产物产量,表明了该算法的有效性.     

二层多目标决策问题的等价变换及其全局优化

针对求解一类二层多目标决策问题,首先将其转化为等价的单目标决策问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明是可行、有效算法.     

鹰策略结合差分进化的可靠性冗余优化算法

将鹰策略和差分进化结合用于解决可靠性冗余优化问题.优化过程分为两个阶段:第一阶段使用Lévy飞行在解空间中进行全局搜索,第二阶段使用差分进化算法在前阶段得到的有前途解的周围进行快速的局部搜索.同时,修改了差分进化算法的变异算子和交叉算子以提高局部搜索的性能.该算法较好地实现了全局搜索和局部搜索的平衡,既有利于跳出局部最优,又可以加快局部收敛.通过对可靠性冗余优化的两个基本问题的实验表明,所提出的算法在解决可靠性冗余优化问题上是有效的.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.     

基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.     

基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法及应用

针对差分进化(DE)算法在求解复杂优化问题时存在收敛性和搜索能力差以及控制参数难以确定的问题,引入小波基函数,提出一种基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法.该方法采用小波基函数来改进DE缩放因子F,以保证解的多样性、加速算法收敛和提高算法性能.选择5个标准测试函数来测试改进DE算法的有效性,实验结果表明,改进的DE算法能有效解决控制参数难以确定的问题,提高了其搜索能力,获得了较好的最优解.     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

混沌变步长量子遗传算法

针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法.算法采用梯度下降法对量子遗传操作获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化.结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索.实验结果表明,该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法.     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.     

基于精英重组的混合多目标进化算法

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性.