新的基于混沌搜索的组优化算法

为提高组搜索优化(GSO)算法的性能,结合混沌方法的全局搜索特性,提出一种新的基于混沌搜索的组搜索优化（CGSO）算法。此方法中,生产者利用混沌搜索方法不断寻找较好的位置;占领者结合当前生产者的位置和自己运动到目前为止的最好位置对自己当前的位置进行更新;徘徊者采用混沌变异方法探索新的位置。该算法运用Logistic映射的初值敏感性扩大搜索范围,利用其全局遍历性进行位置搜索,有效地提高了算法的全局收敛性。采用CGSO、GSO算法对四个典型的函数优化问题进行了仿真实验,仿真结果验证了方法的有效性。     

引导小生境回溯优化算法

回溯搜索优化算法（BSA）是近年提出的一种新型优化算法,针对其收敛速度较慢、易陷于局部最优的缺点,提出了一种基于最优个体引导和小生境技术相结合的改进BSA算法。本方法首先在BSA的变异操作中引入向最优个体学习的策略,以提高算法的收敛速度;其次,设计一种新的小生境排挤技术,根据每个个体到其他个体距离的平均最小值确定小生境半径,排除部分相似性较高的个体;结合群体当前的最差信息,设计一种新的变异方法产生一定数量的新个体补充到新的种群中,维持群体数量的恒定并增强群体多样性。改进的BSA算法充分考虑了算法的收敛速度和群体的多样性,较大地提高了传统BSA算法的性能。对10个典型函数进行仿真测试,并与其他算法结果进行对比,实验结果表明,改进算法在收敛速度与精度方面具有较好的效果。     

基于多子群的社会群体优化算法

社会群体优化算法(social group optimization,SGO)是一种基于社会群体学习而提出的一种新型优化算法。针对社会群体优化算法易于陷入局部最优问题,提出了一种多群社会群体学习算法（MPSGO）。本算法采用多子群学习方法,对算法两个阶段的个体学习方法进行改进,在维持群体收敛性能的前提下提高群体多样性,同时对部分个体中引入量子学习,使个体学习的有用信息得以增强;此外,每隔一定代数对子群进行随机重组,既能保证各子群个体充分进化,又维持了子群多样性。在设计算法的基础上,分析了其收敛性和多样性;通过与其他四种算法进行对比实验,验证了改进后算法性能更优。     

多群多策略差分大规模多目标优化算法

针对差分进化算法在解决大规模多目标优化问题时,出现优化后期多样性不足、收敛速度慢等问题,提出一种多群多策略差分大规模多目标优化算法.根据个体特性不同,将种群分为3个等级不同的子群,利用多群策略的优势维持种群多样性.为减少种群陷入局部最优的概率,在不同等级的子群中引入多个变异策略以较好地平衡子群个体的多样性和收敛性.为保证不同子群间信息得到有效交换,根据3个子群的进化状态确定重新分群时机,既保证个体在本群内得到充分进化,又保证个体在一定的条件下进行信息交换.为利用更多的信息生成优秀的子代,将更新后的子群与其父代子群合并,选出下一代子群.为验证所提出算法的有效性,在一组大规模基准测试问题上评估算法的性能,实验结果表明,所提出算法在两个常用测试指标IGD和HV上明显优于其他对比算法.     

复数自适应进化规划及模糊规则基的自动提取

提出一种新的二进制和复数混合编码的自适应进化规划方法.用两层染色体来表示模糊规则基,第一层染色体采用二进制编码,对模糊规则基的结构进行描述;第二层染色体采用复数编码,对模糊规则基的参数进行描述.利用自适应进化规划同时优化规则基的结构和参数.在无先验知识的情况下,对非线性系统语言模糊规则基和模糊PID控制器规则基进行自动提取实验,结果表明了方法的有效性.     

高阶模糊内模预测控制算法及在间歇造气炉中的应用

针对大时滞系统,提出一种高阶模糊内模预测控制算法.通过引入智能因子,被控对象的高阶模糊内部模型可实时预测对象输出,在线修正模型失配,从而克服时滞因素的不利影响.将算法应用于化工间歇造气炉集散控制系统中,现场运行结果验证了算法的实用性.     

基于PSO的负反馈电路参数自适应优化及仿真分析

采用粒子群优化算法,以电压增益、共模抑制比、输入电阻平方根的三者乘积对输出电阻的比作为适应度函数,对差分 共射两级直接耦合电压串联负反馈放大电路中的电阻做自适应优化。结果显示,只要对电路交流指标加以约束,适应度函数值总会减小。当分别对增大电压增益和减小输出电阻进行限制后,电压增益总是尽量小,输出电阻总是尽量大,以使适应度函数在给定约束下取得最大。经EWB软件对优化参数仿真,结果满足线性放大要求。同时说明了可以调整适应度函数形式,找到最佳电路参数,以满足工程上对放大器指标的不同需求。     

在线自适应选择子空间的红外目标跟踪方法

传统基于子空间的目标跟踪方法以能量大小为准则建立子空间,没有考虑目标与背景之间的鉴别性,当两者间存在近似外观分布时将降低跟踪系统的性能。考虑到红外图像信噪比、对比度不高等特点,提出了一种以评估目标与背景间可区分能力为基础的子空间选择方法,并将该方法有效嵌入到粒子滤波跟踪框架下实现对红外目标的鲁棒跟踪。首先利用采样粒子分布以及当前目标状态,综合衡量粒子与目标间的特征分布差异和粒子逼近目标的程度来评估不同子空间的鉴别性,然后选择鉴别性最优的子空间作为下帧的跟踪子空间,从而实现对红外目标进行子空间自适应选择的鲁棒跟踪。对多个复杂场景下的目标跟踪实验表明所提出的算法要优于传统基于增量子空间学习的跟踪算法。     

基于内分泌思想的改进粒子群算法

借鉴神经系统和内分泌系统对行为的高级调节作用,结合传统粒子群算法的原理,设计一种新的改进粒子群算法,充分考虑粒子周围的环境,引入内分泌调节项,对粒子的飞翔方程进行修改,达到改善粒子群算法的性能.为验证算法的有效性,将其与Dijkstra算法结合,实现机器人全局路径规划.结果表明,此方法比传统粒子群算法有较好的性能.     

一种新型参数非线性模糊PID控制方法

针对无先验知识的情况下,PID控制器结构和参数难以优化问题,巧妙地将进化规划与PID控制方法相结合,设计了一种直接优化模糊控制器结构和参数的方法。为使待优化的控制器参数较少,以减小计算复杂度,对传统的PID控制器的结构进行了修改,且在控制中不使用量化因子。利用进化规划方法对控制器的结构和参数同时优化,既克服了传统PID参数整定方法依赖于模型和易于限人局部极小的缺点,又避开传统GA方法中不同结构规划基的交叉难实现。实际控制中利用优化后的控制器对系统进行实时控制,算法的运算时间仅为一组规则基的前向计算时间,大大改善了系统的动静态性能,仿真实验证明了文中方法的优点。