一种双种群进化规划算法

在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上,提出了一种新的双群进化规划算法.在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力.通过子群重组实现子群间的信息交换.对该算法性能进行的理论分析以及基于典型算例的数字仿真均证明该算法具有更好的性能.     

一种多群进化规划算法

在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上，提出了一种改进的多群进化规划算法。在该算法中，进化在多个不同的子群闰并行进行，通过使用不同的变异策略，实现种群在解空间具有尽可能分散探索能力的同时，在局部具有尽可能细致的搜索能力。通过子群重组实现子群间的信息交换，基于典型算例的数字仿真证明，该算法具有更好的全局收敛性，更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

基于双种群的进化策略算法

针对进化策略算法收敛速度较慢、容易早熟的问题,提出一种新的基于双种群的改进进化策略算法。将种群划分为规模较小的精英子群和规模较大的普通子群。精英子群用于存放种群中最优秀的个体,普通子群用于存放种群中的普通个体。对不同的子群采用不同的变异策略,使种群在解空间具有尽可能分散的全局搜索能力的同时在局部具有尽可能精细的局部搜索能力。通过理论分析证明了算法的正确性,对几个典型的函数应用该算法进行模拟进化实验,也取得了良好的效果。     

基于遗忘策略的双群进化规划算法

在分析导致进化规划算法早熟原因的基础上,提出了一种基于遗忘策略的双群进化规划算法.在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,其中一个子群使用遗忘策略不断淘汰和更新个体以实现在变量空间中足够分散的探索,另一个子群使用指数递减的高斯变异算子以实现在子群所在的局部尽可能细致搜索.通过种群重组实现子群间的个体与信息交流.基于典型算例的数字仿真证明该算法具有更好的全局收敛性,更快的收敛速度和更强的鲁棒性.     

基于自适应多种群的粒子群优化算法

为了平衡算法的探测能力和开采能力,提高粒子群算法在不同类型问题上的综合性能,提出了一种基于自适应多种群的粒子群优化算法（PSO-SMS）。算法包含重组、子群规模调整和探测三个模块。在演化初始阶段,整个种群被划分成许多子种群。重组模块使不同子群间可以共享优势信息,有利于单峰和多峰函数的优化。当种群陷入潜在的局部最优时,探测模块可基于搜索过程的一些历史信息,帮助跳出当前的局部最优。通过子群规模调整,每个子种群的大小随着进化的过程而逐渐增加,有利于提高算法在初始阶段的探测能力和后期的开采能力。通过CEC2013的测试集与其他七种PSO算法的比较表明,PSO-SMS算法在解决不同类型的函数优化问题上有着突出的性能表现。     

一种协调勘探和开采能力的粒子群算法

提出一种新的协调勘探和开采能力的粒子群优化算法. 该算法将种群分为随机子群和进化子群, 随机子群增加了算法全局解空间的勘探能力, 在运行过程中通过随机子群进化信息生成解优胜区域指导进化粒子向着最优解子空间逼近. 为了提高算法收敛速度, 算法只在进化子群进入收敛阶段时才对其进行指导, 以防止增加种群多样性导致算法开采能力下降的问题. 将此算法与其他改进粒子群算法进行比较, 实验结果表明, 该算法有较好的全局收敛性, 不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点, 而且算法收敛速度和稳定性都有显著提高.     

基于小生境策略的检测器生成算法

引入小生境思想能够较好地维持解的多样性,同时具有较高的全局寻优能力和收敛速度,特别适合于复杂多峰函数的优化问题。为了提高检测器的生成效率,降低算法开销,引入小生境进化原理用于未成熟检测器的生成;通过计算初始种群个体之间的海明相似度,依据个体之间的亲和力和适应度,构建多个小生境并分别进行进化,提出了基于小生境策略的检测器生成算法;对算法进行了验证,讨论了实验中涉及的参数,与穷举检测器生成算法进行了比较;通过对实验结果的分析,在一定条件下,该算法基本达到了预期的目标。     

非线性方程组求解的一种新方法

针对现有的非线性方程组求解方法不能同时收敛到所有解的问题,提出了一种混合小生境遗传算法的求解新方法.采用确定性拥挤小生境创造出种群的小生境进化环境,克服遗传算法的遗传漂移现象,维持种群的多样性,使算法能同时收敛到多个解;以拟牛顿算法作为遗传算法的局部搜索算子进行精确搜索,进一步提高算法收敛速度和精度.选择了几组典型的多解非线性方程组进行了求解验证,结果表明所设计的混合小生境遗传算法能在解的定义域内同时收敛到所有解,收敛速度快、精度高,是求解非线性方程组全局解的一种有效方法.     

动态双子群协同进化果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出动态双子群协同进化果蝇优化算法(DDSCFOA).该算法在运行过程中根据群体的进化水平,动态地将整个种群划分为先进子群和后进子群;先进子群采用混沌算法在局部最优解邻域内进行精细的局部搜索,后进子群采用基本FOA算法进行全局搜索,较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力;两个子群间的信息通过全局最优个体的更新和种群个体的重组进行交换.DDSCFOA算法能跳出局部极值,避免陷入局部最优.仿真结果表明,动态双子群协同进化的策略有效可行,DDSCFOA算法比基本FOA算法具有更好的优化性能.     

基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题.     

基于多链拓展编码方案的量子遗传算法

为了提高量子遗传算法的性能,提出了一种基于多链拓展编码方案的量子遗传算法。根据编码方案,将每个量子位分解为多个并列的基因,有效地拓展了搜索空间;结合编码方案提出量子更新策略,并引入了动态调整旋转角机制对个体进行更新,使用量子非门变异策略实现量子变异。仿真实验中,分析了使用不同变异概率[0,0.1,…,0.9,1]时对算法性能的影响,对比了分别使用普通量子遗传算法、双链编码方案、三链编码方案以及四链编码方案的量子遗传算法在优化函数极值问题时算法的性能。实验结果证明,通过增加基因链可以显著提高算法的性能,多链拓展编码方案可以提高量子遗传算法的性能,是有效的。     

改进差分进化策略在多峰值函数优化中的应用

针对差分演化算法与进化策略算法中所存在的不足,将模拟退火算子引入到差分演化算法的变异操作中,这样有助于在进化前期进行全局搜索,后期进行局部搜索;在标准进化策略的基础上,加入差分变异操作,提出了一种新的差分进化策略双重变异算法。通过测试算例可看出,该方法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。     

多峰函数优化的改进群居蜘蛛优化算法

针对群居蜘蛛优化（SSO）算法求解复杂多峰函数成功率不高和收敛精度低的问题,提出了一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化（AMBSSO）算法。引入自适应决策半径概念,动态地将蜘蛛种群分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式,提高了种群样本多样性;提出回溯迭代进化策略,在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,保证了算法全局寻优能力。高维多峰函数仿真结果表明,同SSO算法、PSO算法等优化算法相比,AMBSSO算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,尤其适用复杂高维多峰函数优化问题。     

基于均匀设计的差分进化算法的参数设定

差分进化算法参数的设定多采用经验选取方式,其缺点是试验运行量大以及难以得到最优参数组合,从而在很大程度上影响了算法的寻优能力。将均匀设计的试验方法引入差分进化算法的参数设定中,通过对单峰函数、多峰函数和病态函数等3种不同类型的标准测试函数进行均匀设计试验,找出适合不同类型标准测试函数的最优参数组合,从而达到对差分进化算法的参数进行设定的目的。结果显示,将经过均匀设计试验得到的两组最优的参数组合用于差分进化算法时,所获得的平均全局最优解为4.3215,平均标准差为3.650。可见,利用均匀试验设计方法对基本差分进化算法的参数进行设定是可行且有效的,同时具有较好的稳定性。     

基于差分演化和克隆选择机制的优化算法

为了解决函数优化过程中的“早熟收敛”和“搜索迟钝”问题,将差分演化算法与克隆选择算法进行了结合,提出了一种新的差分演化克隆选择算法。该算法将克隆选择操作引入到差分演化算法中,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果。实验结果表明该算法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等优点。     

Efficient DE-based symbiotic cultural algorithm for neuro-fuzzy system design

This study proposes a differential-evolution-based symbiotic cultural algorithm (DESCA) for the implementation of neuro-fuzzy systems (NFS) to solve nonlinear control system problems. DESCA adopts symbiotic evolution to decompose a fuzzy system into multiple fuzzy rules as multiple subpopulations. In addition, DESCA randomly selects fuzzy rules from different subpopulations that combine into a complete solution whose performance is be evaluated. Moreover, DESCA uses various mutation strategies of differential evolution as five knowledge sources in the belief space. These knowledge sources influence the population space in the cultural algorithm and can be used as models to guide the feasible search space. Finally, the proposed algorithm is applied to various simulations. The results demonstrate the effectiveness of this approach.     

Improving multiple sequence alignment biological accuracy through genetic algorithms

Accuracy on multiple sequence alignments (MSA) is of great significance for such important biological applications as evolution and phylogenetic analysis, homology and domain structure prediction. In such analyses, alignment accuracy is crucial. In this paper, we investigate a combined scoring function capable of obtaining a good approximation to the biological quality of the alignment. The algorithm uses the information obtained by the different quality scores in order to improve the accuracy. The results show that the combined score is able to evaluate alignments better than the isolated scores.     

针对动态目标的多无人机协同组合差分进化搜索方法

针对多无人机动态目标协同搜索问题,提出一种组合差分进化无人机协同搜索航迹规划方法.建立动态目标协同搜索环境信息图模型及无人机运动模型.基于改进差分蝙蝠算法和自适应差分进化算法,设计基于种群数量自适应分配的组合框架,将差分进化算法中的变异、交叉和选择机制引入蝙蝠算法,构建组合差分进化算法的协同搜索算法,并对无人机动态目标协同搜索的航迹进行优化.针对待搜索目标轨迹随机多变且具有规避侦察特性的现实场景,建立可回访数字信息图和自适应目标搜索增益函数,从而提高无人机对动态目标的捕获能力.最后,通过仿真结果验证所提出的无人机动态目标协同搜索算法的有效性.     

求解多模态函数优化的微果蝇优化算法

研究求解偏高维多模态函数优化的小种群果蝇优化算法．算法设计中,优质种群经局部变异探测优质个体;中等种群经精英个体引导实现个体转移;劣质种群依赖于精英和劣质个体沿着多方位搜寻多样个体．该算法具有结构简单、可调参数少、进化能力强等优点,其计算复杂度低．比较性的数值实验显示,此算法寻优能力强、搜索效率高且对偏高维函数优化问题具有较好应用潜力．     

一种基于最优特征选择改进的遗传算法

数据挖掘中如何有效地从高维特征空间选择最优特征子集,很大程度上影响模型的预测结果,基于此本文提出一种复合适应性函数、多特征组合搜索的自适应性遗传算法。算法依据统计学原理对原始特征先行过滤构建特征候选集,使用多模型融合的交叉验证结果作为适应性函数以提高每轮进化的适应值,轮盘赌算法、定长基因段交叉算法、随机基因位点变异算法分别构成选择算子、交叉算子和变异算子。通过实验对比表明该遗传算法具有一定的稳定性和有效性,能够在原始特征空间中启发性的选择最优特征子集,从而提高数值型预测准确率。