改进的差分演化算法求解多维背包问题

多维背包（MKP）是组合优化中一个典型的NP难问题,广泛应用于工程和管理中。提出了一种改进的二进制差分演化算法（Modified Binary Differential Evolution algorithm,MBDE）求解MKP问题,算法关键步骤可分为两部分：二进制群体生成;得到候选可行解。提出了一种有效的衡量商品价值密度的方法用于对二进制个体修正和优化;设计了反向测试搜索和精英局部搜索策略来提高算法探索和开发能力,从而进一步提高了MBDE的求解精度和收敛速度。为验证MBDE算法的有效性,进行了三组实验,并和近期提出的解决MKP问题的其他启发式算法进行了比较,实验结果显示,MBDE算法求解精度更高。从算法运行时间看,求解速度快,非常适合求解大规模的MKP问题。     

改进二进制布谷鸟搜索算法求解多维背包问题

针对多约束组合优化问题--多维背包问题(MKP),提出了一种改进二进制布谷鸟搜索(MBCS)算法.首先,采用经典的二进制代码变换公式构建了二进制布谷鸟搜索(BCS)算法.其次,引入病毒生物进化机制和病毒感染操作,一方面赋予布谷鸟鸟巢位置自变异机制增加种群多样性;一方面将布谷鸟鸟巢位置所组成的主群体的纵向全局搜索和病毒群体的横向局部搜索进行动态结合,进一步提高了算法的收敛速度,降低了陷入局部极值的概率.再次,针对MKP特点设计了不可行解的混合修复策略.最后将MBCS算法同量子遗传算法(QGA)、二进制粒子群优化(BPSO)算法、BCS算法就来源于ELIB数据库和OR_LIB数据库的15个算例进行了仿真对比.实验结果表明,所提算法计算误差均小于1%,标准差小于170,相比这3种算法具有相对更好的寻优精度和求解稳定性,是一种求解多维背包等NP难问题有效的算法.     

贪心二进制狮群优化算法求解多维背包问题

针对经典的多约束组合优化问题——多维背包问题(MKP),提出了一种贪心二进制狮群优化(GBLSO)算法。首先,采用二进制代码转换公式将狮群个体位置离散化,得到二进制的狮群算法;其次,引入反置移动算子对狮王位置进行更新,同时对母狮和幼狮位置重新定义;然后,充分利用贪心算法进行解的可行化处理,增强搜索能力并进一步提高收敛速度;最后,对10个MKP典型算例进行仿真实验,并把GBLSO算法与离散二进制粒子群(DPSO)算法和二进制蝙蝠算法(BBA)进行对比。实验结果表明,GBLSO算法是一种有效的求解MKP的新方法,在求解MKP时具有相对良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

一种求解多维背包问题的混合分布估计算法

针对多维背包问题（MKP）,提出一种基于分布估计算法的混合求解算法,该算法基于优势种群构建概率模型,并基于概率模型采样产生新个体;同时,提出一种基于MKP问题信息的修复机制,有效修复采样后种群中的不可行解．另外,设计了一种自适应的局部搜索操作,以增强算法的局部搜索能力,基于标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提出的混合算法的有效性和鲁棒性．     

求解0-1背包问题的二进制狮群算法

针对传统二进制群智能算法求解0-1背包问题易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出一种新的解决离散空间问题的二进制狮群算法BLSO。二进制狮群算法对狮王、母狮和幼狮的位置重新定义,引入反置运算、移动算子和学习算子建立全新的位置转移方式和局部搜索规则;加入贪心策略进行解的可行化处理和充分利用,增强局部搜索能力,进一步提高收敛速度。对9个典型的0-1背包算例进行仿真实验,实验结果表明,该算法不仅可以有效求解0-1背包问题,而且还能够以较快的速度搜索到精度较高的次优解甚至全局最优解,具有较好的稳定性;同时,对高维背包问题的求解与参考算法相比,在寻优时间和精度上更具优势。     

全局最优引导的差分演化二进制人工蜂群算法

针对基本二进制人工蜂群算法开采能力弱、收敛速度慢的缺点,提出一种全局最优引导的差分二进制人工蜂群算法。算法仿照粒子群优化,将全局最优参数引入二进制人工蜂群算法中以提高开采能力;同时受差分演化算法中“交叉”操作的启发,提出多维邻域搜索方式,加快收敛速度。采用0-1背包问题进行仿真,实验结果表明与传统算法相比,提出算法不仅寻优能力增强且收敛速度明显提高。对于10维背包问题,提出算法的收敛速度比基本二进制人工蜂群算法提高近10倍。     

求解函数优化问题的反向自适应和声搜索算法

针对多维函数优化问题,提出2种新的反向自适应和声搜索算法。在自适应和声搜索算法的基础上,通过引入反向初始化操作,增强初始和声库的质量。设计一种反向自适应新和声搜索产生策略,加强算法的寻优能力。分别设计2种不同的和声微调概率的设置方式,并研究其对于算法收敛速度的影响。针对4个标准测试函数的仿真实验结果表明,与传统的和声搜索算法相比,2种算法的求解质量和收敛速度都有所提升。     

基于改进和声算法的直流电机PID参数优化

直流电动机PID参数优化，是电机控制中的重要优化问题。智能优化算法相较于人工调参有明显的优势。和声搜索算法结构简单，可调参数少，已成熟运用于多种参数优化问题，但其寻优精度较低，且容易陷入局部最优。文章使用Tent混沌映射初始化和声库，设置全局自适应的和声参数，在搜索过程中加入麻雀搜索策略进行协同搜索，并将麻雀种群库与和声库进行信息交互，提出一种自适应混沌麻雀和声搜索算法（adaptive chaotic sparrow harmony search,ACSHS）。通过仿真实验证实ACSHS算法在收敛速度和寻优精度上比几种优秀的PID参数优化算法更为有效。     

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)易陷入局部最优，收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation, CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群，实现种群多样性；设计自适应权重，提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度；利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体，采用贪婪策略更新局部最优解，提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试，测试结果验证了在求解过程中，改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。     

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。     

融合模式搜索与人口迁移的优化算法

针对人口迁移算法存在的收敛速度慢、优化精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种融合模式搜索与人口迁移的优化算法。将模式搜索方法作为一种局部优化算子嵌入到人口迁移算法中,对人口迁移算法随机产生的点利用模式搜索方法进行局部优化。通过5个典型函数进行测试,结果表明,该算法收敛速度快、优化精度高,能有效求解全局优化问题。     

An improved fruit fly optimization algorithm for solving the multidimensional knapsack problem

This paper presents an improved fruit fly optimization algorithm (IFFOA) for solving the multidimensional knapsack problem (MKP). In IFFOA, the parallel search is employed to balance exploitation and exploration. To make full use of swarm intelligence, a modified harmony search algorithm (MHS) is proposed and applied to add cooperation among swarms in IFFOA. In MHS, novel pitch adjustment scheme and random selection rule are developed by considering specific characters of MKP and FOA. Moreover, a vertical crossover is designed to guide stagnant dimensions out of local optima and further improve the performance. Extensive numerical simulations are conducted and comparisons with other state-of-the-art algorithms verify that the proposed algorithm is an effective alternative for solving the MKP.     

基于改进离散和声算法的批量流水线调度研究

针对批量流水线调度问题,提出了以总流经时间为目标的改进离散和声算法。与基本的和声算法相比,该算法首先采用了基于工件序列的编码方式,使其直接应用于调度问题,同时运用NEH和SWAP方法产生初始和声库,保证了初始种群具有较高的质量和多样性。使用自适应和声微调概率参数和INSERT方法产生新解,提高了算法的优化性能。为了提高算法的局部搜索能力,结合交换扰动策略和插入邻域搜索算法给出了两种混合求解策略。仿真实验表明所提算法的有效性。     

基于Nelder-mead单纯形法的改进人工蜂群算法研究

针对现有的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）在进化速度和求解质量方面难以兼顾的缺点,提出一种基于Nelder-mead单纯形法的改进人工蜂群算法（Nelder-Mead Simplex Method based Improved Artificial Bee Colony,NMSM-IABC）。在迭代过程中,该算法周期性地将单纯形算子得到的最优个体迁移到人工蜂群算法的蜂群中,或将蜂群中的最优蜜源信息迁移到Nelder-mead单纯形算法中。旨在ABC借助NM-SM提高局部搜索能力,NM-SM借助ABC跳出局部最优点,达到两者协同搜索。再者,为了进一步加快收敛速度,在ABC中采用一种改进的跟随蜂搜索策略,并对产生侦察蜂的关键参数进行灵敏度分析。最后,通过6个典型的多维测试函数对算法进行仿真测试。结果表明：提出的算法有效地避免了陷入局部最优,提高全局搜索能力和搜索精度,有较快的收敛速度,是一种较好的协同搜索算法。     

自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解TSP问题

针对离散布谷鸟算法求解旅行商问题时邻域搜索效率低和易陷入局部最优解等问题,提出了一种自适应动态邻域布谷鸟混合算法（Adaptive Dynamic Neighborhood Hybrid Cuckoo Search algorithm,ADNHCS）。为了提升邻域搜索效率,设计了一种圆限定突变的动态邻域结构来降低经典算法的随机性;此外,提出了可根据迭代过程进行自适应参数调整的策略,并结合禁忌搜索算法来提升全局寻优的能力。使用MATLAB和标准TSPLIB数据库中的若干经典算例对算法性能进行了实验仿真,结果表明与其他基于布谷鸟算法、经典和新型群智能优化算法相比,ADNHCS算法在全局寻优能力以及稳定性方面表现更优。     

花授粉算法的改进及在压力容器设计中的应用

虽然花授粉算法对于求解优化问题十分有效,但也存在收敛性慢的问题。为了解决此问题,提出一种带有时变因子的差分进化花授粉算法（Differential Evolution Flower Pollination Algorithm with Time Variant Factor,TVDFPA）。对步长因子进行改进,同时在迭代过程中加入差分进化的策略,通过种群杂交,提高算法的收敛速度和寻优能力。通过标准测试函数进行测试,仿真结果表明TVDFPA的收敛速度比原始花授粉算法、混沌和声的花授粉（HFPCHS）、模拟退火花授粉算法（SFPA）快,收敛精度也有较大提高。进而结合花授粉算法的特点,建立带有变参数的双适应值比较法来求解压力容器设计问题,实验结果表明改进之后的算法具有较好的求解性能。