带有Levy Flight机制的引力搜索算法

引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收敛。因此提出了一种基于Levy Flight和权值惯性递减的引力搜索算法QmuGSA,以加强算法的全局寻优能力。该算法通过Levy Flight独特的不均匀随机游走的机制扩大粒子的搜索范围,增加种群多样性,从而更容易跳出局部最优点。通过4个标准测试函数对所提算法进行了仿真测试,结果表明所提算法能够有效克服基本引力搜索算法易早熟、收敛精度低等缺陷,具有较好的寻优精度和全局收敛性能,能够解决一些复杂函数的优化问题。     

带有Lévy Flight机制的引力搜索算法

引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明GSA算法相比一些传统的优化算法拥有较好的收敛性能,但其缺乏有效的全局寻优机制,易于被局部极值吸引,从而陷入早熟收敛。因此提出了一种基于Lévy Flight和权值惯性递减的引力搜索算法QmuGSA,以加强算法的全局寻优能力。该算法通过Lévy Flight独特的不均匀随机游走的机制扩大粒子的搜索范围,增加种群多样性,从而更容易跳出局部最优点。通过4个标准测试函数对所提算法进行了仿真测试,结果表明所提算法能够有效克服基本引力搜索算法易早熟、收敛精度低等缺陷,具有较好的寻优精度和全局收敛性能,能够解决一些复杂函数的优化问题。     

一种加速全局收敛的自由搜索算法

关于优化算法问题,自由搜索算法是一种新的群集智能优化算法,但有收敛速度慢、易早熟的缺陷.为此,提出一个控制参数动态调整灵敏度控制种群信息共享的程度,使算法前期加强全局搜索后期加强局部搜索从而提高算法收敛速度,并引入一个选择策略,对适应度值比已搜索到的局部极值点小的点将在以后的迭代中不再被探测,有效避免算法陷入局部最优,增强算法的全局收敛能力.同时,加入优化停滞处理策略,加速全局收敛.基于三个典型测试函数的仿真结果表明,改进算法较之同类算法不仅在收敛速度、收敛精度和寻优成功率等方面有明显提高,且全局搜索能力更强.     

多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟算法

针对布谷鸟仿生智能优化算法存在着的易陷入局部最优、求解精度低以及收敛速度慢等问题,提出了基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟搜索算法（MACS）。利用多阶段动态扰动策略对布谷鸟算法的全局位置的最优鸟巢位置根据方差可调的正态随机分布进行扰动,有利于增加种群的多样性和鸟窝位置的灵活性,提高算法全局搜索能力。在局部位置处引入动态惯性权重,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高局部寻优搜索能力。引入了动态切换概率[p]代替固定概率,可以动态平衡全局搜索和局部搜索。通过与4种算法相比和11个测试函数的仿真结果表明：改进布谷鸟算法（MACS）的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。     

基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法

万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.     

基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法

针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法.采用Halton序列初始化种群,生成均匀分布的个体,减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重,协调算法全局搜索与局部开发之间的转换,提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略,提升算法局部抗停滞能力.通过对14个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知,改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性.最后,通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果,进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性.     

LS-SVM时间序列预测 ——免疫文化基因算法进行LS-SVM参数选优

针对最小二乘支持向量机（LS-SVM）在时间序列预测中的参数不确定问题,在训练阶段,使用结合了全局搜索和局部搜索的免疫文化基因算法来进行参数寻优。实验中通过对Lorenz时间序列和建筑能耗的两组预测实验,对比了免疫文化基因算法、遗传算法和网格搜索算法对LS-SVM参数的优化效果,证明了免疫文化基因算法的优化效果最好,且LS-SVM的预测精度比支持向量机（SVM）和BP网络预测都要高。     

基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)是基于群体智能的新型随机全局优化算法,具有控制参数少、搜索路径优和全局寻优能力强等优点,但也存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和收敛精度不够高等缺点。为了克服CS算法的缺点,提出一种基于共轭梯度的布谷鸟搜索算法(CGCS),使经过Levy飞行机制和淘汰机制进化后的布谷鸟种群沿着相互共轭的方向迅速下降.从而在保持算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力。用4个典型测试函数分别对CGCS算法和CS算法进行性能测试,结果表明,CGCS算法比CS算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度和更稳定的优化结果。CGCS算法同时具有很强的全局寻优能力、收敛能力和鲁棒性,特别适合多峰及高维函数的优化。     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．     

基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟算法

为了解决布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于Powell局部搜索策略的全局优化布谷鸟搜索算法.算法将布谷鸟全局搜索能力与Powell方法的局部寻优性能有机地结合,并根据适应度值逐步构建精英种群候选解池在迭代后期牵引Powell搜索的局部优化,在保证求解速度、尽可能找到全局极值点的同时提高算法的求解精度.对52个典型测试函数实验结果表明,该算法相比于传统的布谷鸟搜索算法不仅寻优精度和寻优率有所提高,并且适应能力强、鲁棒性好,与最新提出的其他改进算法相比也具有一定的竞争优势.     

面向多模态函数优化的混沌免疫网络算法研究

针对人工免疫网络解决多模态函数优化时可能出现的早熟收敛现象和搜索精度不甚满意的问题，提出改进的混沌免疫网络算法。改进算法终止条件及采取相应措施以避免早熟，利用混沌变量来模拟免疫细胞的增殖方式以提高算法的搜索精度。通过对一些典型测试函数进行仿真实验，结果表明该算法能够快速优化抗体，搜索能力强，搜索精度高，是一种效果优良的解决多模态函数优化问题的极值寻优方法     

基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法

为了避免混洗蛙跳算法易于出现不成熟收敛,提高求解质量,提出了基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法。该算法将粒子群算法中粒子追踪全局极值的思想融入混洗蛙跳算法中,对族群内的最差个体同时跟踪族群内和全局两个最优个体的信息,进行深度搜索;并引入免疫进化算法对群体中的最优个体进行免疫进化迭代计算,以达到充分利用最优个体的信息的目的。该算法不仅避免了陷入局部极值的局限,以更高的精度逼近全局最优解,而且能加速收敛。对多个典型测试函数的计算表明：基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法比传统的混洗蛙跳算法具有更好的寻优能力、稳定效果和更快的收敛速度。     

基于二阶振荡及自然选择的随机权重混合粒子群算法

针对粒子群算法“早熟收敛”的缺点,提出一种混合粒子群算法.该算法采用最大速度线性递减的方法平衡全局寻优能力与算法收敛精度的矛盾,并用随机权重平衡算法的全局和局部搜索能力.学习因子二阶振荡使种群在粒子数目不变的情况下维持多样性,是提高全局搜索能力的主要方法.自然选择原理使算法改善了因二阶振荡和随机权重的加入而造成收敛速度降低的情况.测试实验表明,所提出的算法能避免早熟问题,有效地提高寻优能力.     

机载雷达组网多站测角被动跟踪轨迹优化研究

研究多观测器轨迹优化控制问题,由于多站测角被动跟踪系统运行存在误差,用机载雷达组网的可移动传感器采集信息,可对雷达载体轨迹优化进行研究,利用控制雷达载体的飞行轨迹可有效解决跟踪目标的弱观测性及估计器的稳定性。为了改善传统轨迹优化算法容易陷入早熟收敛和局部最小的问题,提出一种模拟退火(Simulated Annealing,SA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的混合优化方法(SA-PSO)。在给出了角度信息的适应度函数表达式基础上,结合模拟退火算法的局部搜索能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。实验证明,改进的混合算法对雷达载体轨迹优化有效,并减小对机动目标的被动跟踪误差。     

混合改进搜索策略的鸡群优化算法

针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系。仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度。     

基于混沌变异算子的小生境量子粒子群算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境量子粒子群算法(NCQPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制.使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能.使算法具有较高的搜索精度,实验结果表明,NCQPSO算法可有效避免标准PSO(Particle Swarm Optimization)算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点.也优于原始的量子粒子群算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization).     

改进的混合人工蜂群算法的研究

为了解决基本人工蜂群算法（ABC）早熟收敛、容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题,提出一种混合改进的人工蜂群算法（RABC）。首先,为了平衡ABC的全局寻优能力,在初始化种群阶段引入了混沌算子和逆向学习算子,而后为了提高局部寻优能力,在采蜜蜂的检索方程中引入了最优引导个体,最后,为了提高收敛精度和加快后期收敛速度,改进了侦察蜂的检索机制。为了验证RABC算法的收敛效果,通过在3个标准测试函数上的仿真实验,并与基本ABC算法比较,发现RABC的收敛性能有显著提高。     

改进免疫遗传算法及其应用研究

在传统遗传算法基础上提出一种改进遗传算法——免疫遗传算法（IGA）,该算法将生物系统免疫思想引入遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了群体中较优抗体又保证了抗体多样性,避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解。文中采用此改进算法来控制无源光中光分支器和光网络单元中位置分配选择,通过浓度因子控制解空间的搜索方向,帮助逃离局部极值。利用Visual C＋＋6．0对改进的免疫遗传算法和传统遗传算法进行比较,证明IGA的有效性和优越性。     

基于改进量子免疫算法的神经网络集成

针对量子免疫算法在神经网络集成结论生成时存在精英损失和过早收敛的问题,提出了改进量子免疫算法。改进算法在免疫选择时采用精英策略保留最优个体,提升了收敛效率,并引入反转策略增加个体多样性,加强了全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进量子免疫算法是集成结论优化的有效方法,泛化性能明显优于简单平均、推广集成等传统方法。     

求解约束优化问题的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件,将原约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中,引入佳点集理论生成初始种群,为算法全局搜索奠定基础;为了提高局部搜索能力和加快收敛,对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验,结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点,而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。