改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

:研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

改进混沌优化及其在非线性约束化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法－混沌优化,并在此基础上提出改进的混沌优化,它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非生约束优化问题,仿真结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度 、收敛速度和不靠性较高,满足约束的效果较好,是解优化问题的有产方法。     

一类二层多目标规划的混沌遗传优化算法及其应用

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,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,算法是有效可行的.     

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.     

一种改进的混沌优化方法研究

为提高混沌优化方法的寻优速度和求解精度,本文提出一种改进的混沌优化方法,该方法结合幂函数载波和变尺度混沌优化方法的优点,在第一次载波中利用幂函数全局寻优,在第二次载波中,以当前最优解为中心,不断缩小优化变量的搜索区间进行双侧局部寻优。仿真结果表明,该方法可以明显提高收敛速度和精确性。     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局部搜索和全局寻优的关系,进而提高算法寻优速度和寻优精度.经仿真实验将所提算法与5个改进蛙跳算法进行对比可知,无论是典型基准函数优化问题,还是油田措施规划方案求解产出投入比,该算法都能获得很好的求解结果.     

利用改进的遗传算法求解非线性方程组

提出一种改进的求解非线性方程组的浮点遗传算法,算法通过把非线性方程组的求解问题转化为约束优化问题,然后将局部搜索信息引入遗传算法,通过改进的变异算子不断调整搜索区域,最终搜索到含有最优解的区域,再利用局部搜索信息提高解的精度.数值实验结果表明,改进后的浮点遗传算法具有较好的全局优化能力和局部搜索能力,且提高了求解的速度和解的精度.     

混沌最优化算法在结构最优化设计中应用

针对非线性约束问题,提出了一种新的、可行的混沌最优化算法———三次载波混沌最优化方法;并将此算法用于工程结构优化设计中。计算结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高,满足约束的效果较好,是解决优化问题的有效方法。     

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.     

超越方程的全局优化解法

现有的粒子群算法在求解超越方程时具有局部搜索能力差、后期收敛速度较慢的缺陷,导致了粒子群算法无法得到较为精确的超越方程的根.在粒子群算法的基础上,加入局部搜索能力较好、后期收敛速度较快的拟牛顿算法,依照算法的进程自动甄选粒子群算法和拟牛顿算法,充分发挥粒子群算法的全局搜索性能和拟牛顿法的局部搜索性能,进而将超越方程转化为了纯粹的函数优化问题,并基于此方法进行求解实验,结果表明该方法具有极高的收敛速度和求解精度.     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

离散变量桁架结构拓扑优化的遗传禁忌搜索算法

采用遗传禁忌搜索算法求解多工况多约束的桁架结构拓扑优化问题.在遗传算法中采用直接比较-比例方法(DCPM)处理约束,避免了确定罚因子的选择问题.为了提高遗传算法的局部搜索能力,在每一代遗传操作之后选择一定比例的解进行禁忌搜索,形成遗传禁忌搜索算法,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度.数值算例表明,该方法用于求解多工况多约束的离散变量桁架结构拓扑优化问题是方便、快速和有效的.     

新型灰狼优化算法在函数优化中的应用

针对灰狼优化算法在求解连续函数优化问题时精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种改进的灰狼优化算法.该算法在初始种群个体时采用混沌序列方法,为算法全局搜索的多样性奠定基础.根据个体适应度值将种群分为两个子种群,分别执行不同的搜索方式,以平衡算法的开采能力和勘探能力.选取几个标准测试函数对算法性能进行测试,测试结果表明,与其他群智能优化算法相比,该算法在求解精度和收敛速度方面均具有较强的竞争力.     

混沌差分进化算法在复杂优化问题中的应用研究

差分进化算法求解复杂优化问题时,由于进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优值无法跳出.论文针对该问题,将差分进化算法和混沌优化方法耦合,构建了混沌差分进化算法.算法利用混沌序列的遍历性和内部迭代的随机性,弥补差分进化算法容易陷入局部最优的缺陷,从而提高算法的搜索性能.对几种典型函数的测试结果表明:混沌差分进化算法的全局搜索性能有了显著提高,能有效避免算法陷入局部最优.因此,与标准差分进化算法和混沌优化算法相比,该算法在求解复杂优化问题时更加可行、有效.     

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.     

自适应折叠混沌优化方法

针对传统混沌优化方法中优化结果对搜索初始值要求极高以及搜索效率较低的问题,提出一种自适应折叠混沌优化方法。该方法首先提出一种新型无限折叠混沌映射,并证明了该映射无有理数不动点;根据映射关系式建立混沌模型求解Lyapunov指数,并基于该混沌模型对搜索初值采用大幅度改变和小幅度改变两种方式来考察映射对初值的依赖程度。采用所提映射取代传统的有限折叠映射作为混沌产生器,提高了混沌的动态优化性能,通过在优化过程中不断缩小优化变量的搜索空间来提高搜索效率和精度。实验结果表明,该方法的优化结果不依赖于初始值位置,具有搜索效率高的特点。与Logistic映射和Tent映射优化方法相比,平均搜索效率分别提高了71.6%和62.6%。     

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.     

基于混沌搜索和模式搜索的混合优化方法

混沌搜索能够有效跳出局部极小,然而其细搜索能力不足;模式搜索具有很强的细搜索能力,但是其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选择.为了提高基于混沌搜索的优化方法的搜索精度,基于混沌搜索和模式搜索,本文提出了一种混合混沌模式搜索方法.该方法在混沌搜索的基础上再进行模式搜索得到最终的搜索结果.混沌搜索结果的精度不需要很高,却可以为模式搜索提供有效的初始点,避免搜索陷入局部极小,只需要简单搜索即可得到理想的最优解.仿真结果表明混合混沌模式搜索方法简单、高效.     

多极值函数的混沌优化法

为了克服混沌优化方法在缩小优化变量的搜索空间前所进行的全局性、遍历性的盲目搜索,提出了一种基于混沌搜索方向的全局最优方法。在多维函数优化当中,该方法首先通过混沌机制确定搜索方法,将问题转化为一维搜索问题,然后采用其他搜索算法求解一维优化问题,此方法有利于改善盲目搜索的缺点。仿真结果表明该方法在搜索速度上具有一定的提高。     

混合优化算法及在约束优化问题中的应用

针对混沌优化方法和Alopex算法的特性,将改进的Alopex算法嵌入到混沌优化算法中,提出了一种混合优化算法,此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化方法细致寻优的特性,提高了算法的收敛速度,避免了优化算法陷入局部最优的缺陷;同时将混合优化算法应用于约束优化问题中．仿真结果表明了混合优化算法的有效性．