带双重变异算子的自适应粒子群优化算法

提出了一种双重变异自适应粒子群优化算法,该算法除了使用自适应算子来改变惯性权重外,还在搜索过程中使用非均匀变异算子对位移进行变异,扩大位移的搜索范围.当算法陷入局部收敛时,使用柯西变异算子对全局最优解进行变异,促使粒子逃离局部最优的陷阱,从而最大限度的提升算法全局搜索的性能.通过对4个标准函数的测试,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛的陷阱.     

增强寻优能力的自适应人工蜂群算法*

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在的探索能力强,而开发能力不足和收敛性能差的问题,本文提出一种基于分段搜索策略的自适应差分进化人工蜂群算法。该算法将改进后的差分进化算法中的变异操作引入到观察蜂的局部搜索策略中,让观察蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,并采用分段搜索的方式更新蜜源,以提高其局部搜索能力。仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的算法有效地平衡了算法的探索能力和开发能力,并提高了算法的寻优精度和收敛速度。     

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

自适应混合变异克隆选择算法研究

克隆选择算法是免疫入侵理论中检测器进化的核心。传统免疫克隆选择算法中通过单一的变异很难同时兼顾全局和局部搜索,从而导致容易陷入局部最优或者收敛速度慢等弊端,通过引入文化算法,实现种群空间和信仰空间双层进化,在变异时将全局搜索能力强的柯西变异和局部搜索能力强的混沌变异相结合,提出了自适应混合变异克隆选择算法,利用信仰空间的知识来自适应地确定两种变异的作用时间和作用比例,通过KDDCUP99数据集进行测试,结果显示该算法有较好的收敛性和鲁棒性。     

合蜂群杂草算法及其在灌溉制度优化中的应用

首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有个体,提高了算法的收敛精度。然后,通过对几个标准测试函数进行实验,验证了改进算法的优化性能。最后,将该算法应用到灌溉制度优化问题中,为制定灌溉水量分配方案提供了一种新的工具。     

改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法

针对黏菌算法存在的收敛速度慢，易陷入局部最小值的问题，提出了一种改进交叉算子的自适应人工蜂群黏菌算法(ISMA).为了提高算法收敛速度，引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子；考虑到人工蜂群算法强大的搜索能力，引入改进的人工蜂群搜索策略，提高算法跳出局部最小值的能力.利用8个标准测试函数以及部分CEC2014测试函数对改进算法进行寻优性能测试，并加入基准测试函数的Wilcoxon秩和统计检测，仿真结果表明，改进的算法具有很好的鲁棒性.     

具有自适应全局最优引导快速搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在开发与探索能力不平衡的缺点,提出了具有自适应全局最优引导快速搜索策略的改进算法.在该策略中,首先采蜜蜂利用自适应搜索方程平衡了不同搜索方法的探索和开发能力;其次跟随蜂利用全局最优引导邻域搜索方程对蜜源进行精细化搜索,以提高其收敛精度和全局搜索能力.14个标准测试函数的仿真结果表明,相比其他算法,所提出的改进算法有效平衡了算法的开发与探索能力,并提高了其最优解的精度及收敛速度.     

基于改进人工蜂群算法的传感器温度补偿

摘要：针对红外气体传感器在工作时外界温度对测量精度影响较大的问题,提出一种基于自适应人工蜂群-BP人工神经网络(AABC - BP)温度补偿方法。原始人工蜂群算法在运算过程中容易随着迭代次数增加而丢失优质解,降低解的稳定性,引入自适应人工蜂群优化算法提高的算法的稳定性。通过不同测试函数对自适应人工蜂群算法进行性能测试对比,结果表明自适应人工蜂群算法全局搜索能力强、计算精度高且计算过程稳定。利用自适应人工蜂群算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化。实验结果表明(AABC - BP)混合算法对红外气体传感器的温度补偿误差在5%以内。     

柯西自适应回溯搜索与最小二乘支持向量机的集成预测模型

针对在最小二乘支持向量机（LSSVM）的核函数参数和正则化参数优化中回溯搜索优化算法（BSA）易早熟、局部开采能力弱等问题,提出了一种集成预测模型CABSA-LSSVM。首先采用柯西种群生成策略增加历史种群的多样性使算法不易陷入局部最优解,然后利用自适应变异因子策略调节变异尺度系数以平衡算法的全局勘探和局部开采能力,最后运用改进后的柯西自适应回溯搜索算法（CABSA）优化LSSVM以形成新的集成预测模型。选取10个UCI数据集进行数值实验,结果表明所提模型CABSA-LSSVM在种群规模为80时回归预测性能最优,且与标准BSA、粒子群优化（PSO）算法、人工蜂群（ABC）算法、灰狼优化（GWO）算法优化的LSSVM相比,该模型的决定系数提升了1.21%~15.28%,预测误差降低了6.36%~29.00%,运行时间降低了5.88%~94.16%,可见该模型具有较高的预测精度和较快的计算速度。     

具有双重认知能力的人工蜂群算法及性能分析

针对人工蜂群算法在解决单峰问题时收敛速度过慢而在优化多峰问题时易陷入局部最优值的问题,依据群体动力学原理,引入"自我认知能力"和"社会认知能力"对蜂群觅食时的蜜源搜索策略进行改进,提出了具有双重认知策略的人工蜂群算法。用经典的标准测试函数进行了实验并与其他改进算法进行了比较,结果表明,改进的搜索策略提高了算法的优化能力,优于其他改进的人工蜂群算法。     

具有自适应搜索策略的混合人工蜂群算法

基本人工蜂群算法及其搜索策略侧重探索,为增强算法的开发能力,提出一种具有自适应搜索策略的混合人工蜂群算法。将目标函数值信息和最优解引导信息引入搜索策略,提出具有自适应机制、开发能力强的搜索策略;为防止“早熟”现象,利用三个不同随机食物源和高斯分布,设计出全局探索能力较强的搜索策略。将两个搜索策略在雇佣蜂阶段混合以平衡算法的探索与开发能力,在观察蜂阶段使用具有自适应机制、开发能力强的搜索策略以加快收敛。与基本及具有代表性的改进人工蜂群算法在20个标准测试函数中进行对比实验,结果表明所提算法具有更好的搜索能力和更快的收敛速度。     

混沌搜索策略的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法的蜂群缺乏多样性、全局和局部搜索能力差及收敛速度较慢,提出一种基于混沌搜索策略的改进人工蜂群算法。该算法通过载波映射,由混沌-决策变量的变换,产生新的邻域点,为采蜜蜂和被招募的观察蜂提供了更广阔的搜索空间和更优质的位置蜜源,增强蜂群多样性;同时,引进侦查蜂局部蜜源搜索较好地解决了算法易陷入局部极小的问题,改善了人工蜂群算法的收敛性能。最后由6个标准测试函数的仿真验证,得到基于混沌搜索策略的人工蜂群算法性能明显优于标准人工蜂群算法。     

AABC算法优化ELM的心脏病辅助诊断

针对ELM算法在心脏病辅助诊断中分类精度不高的缺陷,提出自适应人工蜂群算法优化ELM隐层输入权值和偏置的心脏病辅助诊断方法。采用自适应遗传算法对数据进行特征选择,以最优特征子集构造样本输入自适应人工蜂群算法优化ELM的分类模型。自适应人工蜂群算法改进原算法的跟随蜂概率选择机制,在搜索阶段引入最优解与次优解,通过自适应算子调整二者的引导作用。仿真结果表明,该方法相比于其它方法提高了分类精度,减少了总体耗时。     

基于多策略融合的改进人工蜂群算法

针对标准人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于多策略融合的改进人工蜂群算法。为了避免陷入局部最优,引入可调压排序选择策略,以保证种群的多样性;同时,通过跟随蜂阶段将线性调整全局引导策略、自适应动态调整因子策略与标准人工蜂群算法的更新策略组成一个动态调整策略集,通过比较食物源的当前质量值与上次迭代质量值对动态策略进行调整,以加快算法的收敛速度。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明该算法不仅提高了求解精度,而且加快了收敛速度,迭代次数明显减少。     

人工蜂群算法的收敛性分析

利用随机过程理论,对人工蜂群算法收敛性进行理论分析,给出人工蜂群算法的一些数学定义和蜜源位置的一步转移概率,建立人工蜂群算法的Markov链模型,分析此Markov链的一些性质,论证了人工蜂群状态序列是有限齐次Markov链,且状态空间是不可约的。结合随机搜索算法的全局收敛准则,证明了人工蜂群算法能够满足随机搜索算法全局收敛的两个假设,保证算法的全局收敛。     

改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究

针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优,人工蜂群算法局部搜索能力和开发能力相对较弱等问题,提出一种基于改进人工蜂群和反向传播的神经网络训练方法。引进差分进化思想改进人工蜂群算法,并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述。用改进的人工蜂群全局搜索神经网络的初始权重,防止神经网络陷入局部最优。用新的方法对神经网络训练进行分类。实验结果表明,该算法相对于标准的BP神经网络,有效提高了分类正确率,泛化能力较强。     

基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。     

基于IABC算法的舰载机着舰调度

舰载机有序、高效着舰是确保舰载机舰面保障计划如期进行的必要前提,为提高舰载机着舰效率并减轻传统人工着舰排序的负担,研究一种舰载机着舰调度算法.首先,以加权着舰完成时间和为优化目标,构建舰载机着舰调度的数学模型;其次,提出一种改进的人工蜂群算法用于模型求解,算法在基本人工蜂群算法的基础上引入遗传算法中的交叉算子、精英策略以及一系列自适应局部搜索策略,以增强算法的全局搜索性能,提高算法收敛速度;最后,通过着舰调度案例仿真和算法对比表明,改进的人工蜂群算法具备更强的优化性能和更好的鲁棒性,可以求解大规模舰载机着舰调度问题,具有工程实际应用价值.     

融合BFGS的自适应蜂群算法在谐波平衡分析中的应用

针对谐波平衡分析中传统算法存在初值限制,以及智能算法收敛速度慢的缺点,提出一种基于BFGS（Broyden-Fleteher-Goldfarl-Shanno）算法局部搜索策略的自适应蜂群算法。该算法在基本蜂群算法的基础上引入非线性的动态调整因子代替蜂群算法搜索公式中的随机变量,增加搜索的自适应性,并将BFGS算法运用到自适应蜂群算法后期求解,提高其局部搜索能力。实验结果表明,改进算法较标准蜂群算法迭代次数减少51.9%,相对于传统BFGS算法和部分改进智能算法均表现出较好收敛性能。