自适应梯度小生境混合优化算法

通过对梯度法和小生境遗传算法优缺点的分析,提出了一种自适应梯度小生境混合优化算法。小生境算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,应用自适应变步长梯度算法的快速寻优特点来减少运行的时间,优化极值精度,加快了收敛速度。对Shubert函数的仿真试验,证明该算法能明显的改善全局搜索能力,加快算法收敛速度。     

改进梯度算子的小生境遗传算法

为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。     

带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法

标准粒子群优化算法的收敛分析表明,改变随机函数、个体历史最优,群体全局最优,有助于提高该算法的性能。为此,本文提出了一种带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法,即通过改变速度更新方程中的随机函数分布来调节粒子在迭代过程中飞向个体历史最优和群体全局最优的比重,通过对个体历史最优和群体全局最优进行变异来增强种群的搜索能力。实验结果证实了该算法的有效性。     

求解高维函数的改进萤火虫群优化算法

针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法。该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率。集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度;同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围。通过8个典型的基准函数测试,结果表明：改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率。     

改进的云自适应粒子群优化算法

为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。     

求解高维函数优化问题的混合蜂群算法

为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bcc colony algorithm, HABC) 。 HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。     

拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在种群多样性差、寻优精度低、收敛速度慢的不足,提出了拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法。首先利用拉丁超立方抽样种群初始化策略以提高种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力;然后引入在不同进化时期自动调节搜索范围的自适应最优引导策略,平衡算法的全局和局部搜索能力,从而提升算法的寻优精度;最后采用高斯小孔成像策略,对最优个体进行扰动,使得种群个体向最优个体靠近,以进一步提升算法的寻优精度并加快算法的收敛速度。通过对14个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明改进算法的寻优精度、收敛速度、稳定性和可扩展性等性能均得到了较大提高。     

用于全局优化的混合正交遗传算法

为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP中的应用

提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能力;利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作,增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数,实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用,加快了收敛速度,克服了抗体种群早熟问题,提高了求解精度.仿真实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性,较快的收敛速度.     

一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法

针对传统免疫网络动态优化算法局部寻优能力弱、寻优精度低及易早熟收敛的缺点,提出一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法。基于文化基因算法基本框架,将人工免疫网络算法作为全局搜索算法,采用禁忌搜索算法作为局部搜索算子;同时引入柯西变异加强算法的全局搜索能力,并有效防止早熟收敛。通过对经典动态优化函数测试集在相同条件下的实验表明,该免疫文化基因算法相较于其他同类算法具有较好的搜索精度和收敛速度。     

一种高效的混合蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优,求解精度低等缺陷,提出一种融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解无约束优化问题。该算法利用混沌序列对蝙蝠的位置和速度进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;融合Powell搜索以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度;使用变异策略在一定程度上避免算法陷入局部最优。选取几个标准测试函数进行仿真实验,结果表明：与基本蝙蝠算法和粒子群优化算法相比,混合蝙蝠算法具有更好的寻优性能。     

基于混沌理论的动态种群萤火虫算法

针对萤火虫算法在全局寻优搜索中收敛速度慢、求解精度低,易陷入局部极值区域等缺陷,提出一种基于混沌理论的动态种群萤火虫算法。首先,该算法采用立方映射产生的混沌序列对萤火虫位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础; 其次,通过对种群的动态监测,每当算法满足预设条件时,基于混沌序列生成部分新的个体,以提高算法的收敛速度; 最后,对每一代产生的全局最优解,适时采用高斯扰动进行变异操作,使算法更具有跳出局部极小的能力。通过对6个复杂Benchmark函数进行测试,实验结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

带权重的贪心萤火虫算法求解0-1背包问题

根据萤火虫算法的自身特点，将自适应权重、改进贪心算法、变异算子与基本萤火虫算法相结合，提出一种带权重的贪心萤火虫算法。通过加入自适应权重与变异算子，可以提高算法全局搜索能力，加入贪心算法在一定程度上可提高算法收敛速度，整体看，改进萤火虫算法提高了算法性能。通过仿真实验将改进后的算法与一些基本算法进行比较，实验结果表明，该算法在求解0-1背包问题时，无论在运算速度还是求解精度上都有明显改进。     

基于小生境技术和聚类分析的人工免疫算法

针对标准人工免疫算法存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于小生境技术和聚类分析的改进的人工免疫算法。首先运用嵌入进化标记的小生境技术对初始种群进化，“排挤机制”有效地保持种群的多样性，防止了早熟，而标记种群的进化方向则加快了算法的收敛速度。其次聚类方法的应用使得在各极值点附近形成了聚类区域，在不同的聚类区域运用人工免疫的趋同算子和异化算子分别进行粗搜索和细搜索，以保证全局寻优的速度和精度。仿真结果表明，该改进算法较之标准免疫算法，有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。     

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。     

一种利用膜计算求解高维函数的全局优化算法

鉴于传统优化算法在求解高维多模态优化问题时存在收敛速度慢,求解精度低的缺点,针对上述问题提出了一种基于膜计算的优化算法。算法首先对高维空间进行分割,分割后每个子空间作为一个基本膜,基本膜区域中采用差分局部搜索策略提高算法的局部搜索能力和收敛速度。基本膜区域将局部最优解定时传送给表层膜。表层膜区域中采用全局搜索策略寻找全局最优解。通过对5个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,该算法在收敛速度,求解精度和稳定性方面都有较大优势。     

基于对立搜索和混沌变异的磷虾觅食优化算法

针对磷虾觅食算法存在容易陷入局部极值、收敛速度慢的问题, 提出一种新的改进算法. 首先, 给出启发式二次对立点的定义并证明其性能优势, 进而构造一种启发式二次对立搜索算子, 以加快算法的收敛速度, 提高全局探索能力; 然后, 采用分段线性混沌映射(PWLCM) 混沌函数构造一种变尺度混沌变异算子, 以增强算法跳出局部极值的能力. 仿真实验表明, 所提出算法能有效避免陷入局部极值, 在收敛速度和寻优精度上得到大幅改善.

     

求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。