基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法

为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.     

基于极值优化的混合差分进化算法

针对标准差分进化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于极值动力学机制的混合差分进化算法。该算法的核心在于,当种群聚集度较高时, 利用极值优化算法强大的波动性,通过引入基于种群的极值优化算法来提高种群多样性,从而协助差分进化算法跳出局部最优。仿真实验表明,该混合算法具有较好的全局收敛性,能有效避免早熟收敛。     

基于单纯形算子的混合差分进化算法

针对DE／rand／1／bin方案收敛速度慢的缺点,提出一种将单纯形确定性算法和差分进化随机搜索算法相结合的混合优化算法。利用差分进化算法搜索范围广、全局搜索能力强和单纯形算法局部搜索能力强、收敛速度快的特性,较大地提高了差分进化算法的收敛速度和搜索精度。典型Benchmarks复杂函数优化实验表明,该算法优化效率高、优化性能好、对初值具有较强的鲁棒性,性能优于单一的优化方法。     

基于混合变异策略的改进差分进化算法及函数优化

针对差分进化算法DE 传统变异策略不能有效平衡全局搜索和局部搜索,并且算 子固定,导致算法早收敛、搜索效率较低。基于DE 变异策略性能,提出一种混合变异策略, 力图平衡算法探索和开发能力,使得前期增强全局搜索,保持种群多样性; 后期偏重局部搜 索,尽快收敛到全局最优值。同时操作算子采用随机正态缩放因子F 和时变交叉概率因子CＲ, 进一步改善算法性能。几个典型Benchmarks 测试函数实验表明: 该改进型差分进化算法能有 效避免早收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。     

一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法

提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法——PSODE．该算法基于一种双种群进化策略，一个种群中的个体由粒子群算法进化而来，另一种群的个体由差分操作进化而来．此外，通过采用一种信息分享机制，在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化．为了进一步提高PSODE算法的性能，摆脱陷入局部最优点，还采用了一种变异机制．通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较，证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法．     

个体扰动的混沌对立学习与差分进化灰狼算法

针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO.引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰狼的局部开发与邻近区域的搜索能力;引入个体扰动机制增加种群多样性,改进灰狼的全局搜索能力.8...     

差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用

对基本粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。     

人工萤火虫与差分进化混合优化算法

人工萤火虫优化算法在寻找函数全局最优值时存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和计算精度低等缺点,为此,文中将人工鱼群算法的觅食行为嵌入到人工萤火虫算法,并与差分进化算法融合,提出一种基于人工萤火虫与差分进化的混合优化算法.最后,通过4个典型测试函数和1个应用实例进行测试,结果表明所提出的混合算法收敛速度快,计算精度高,其整体逼近性能比基本人工萤火虫和差分进化算法更优.     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

灰狼与郊狼混合优化算法及其聚类优化

郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm, COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法, 具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势, 但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足. 为弥补其不足, 并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer, GWO)的优势, 提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO, HCOAG). 首先提出了一种改进的COA (Improved COA, ICOA), 即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度, 并提出一种动态调整组内郊狼数方案, 使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强; 然后提出了一种简化操作的GWO (Simplified GWO, SGWO), 以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度; 最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合, 进一步获得更好的优化性能. 大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明, 与COA相比, HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和更快的收敛速度, 与其他先进的对比算法相比, HCOAG具有更好的优化性能, 能更好地解决聚类优化问题.     

强化狼群等级制度的灰狼优化算法

针对灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves, GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明：与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。     

基于差分进化基因表达式编程的全局函数优化

为了提高基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)在函数优化时的效率,将差分进化(Differ-ential Evolution,DE)引入到GEP中,提出了基于差分进化的基因表达式编程的全局优化算法DEGEPO.主要工作包括:(1)针对全局函数优化问题,根据GEP和DE的特点设计了新的基因编码;(2)设计了新的变异和交叉算子;(3)提出了DEGEPO算法并进行了算法分析;(4)实验验证了算法的有效性.相对于传统GEP,DEGEPO,优化结果精度平均提高了2～4个数量级.     

多目标微分进化改进算法及应用

微分进化算法作为一种新型、简单、高效的并行随机优化算法,近年来在许多领域得到了应用,多目标微分进化便是其中的一种。针对传统多目标微分进化算法中微分进化控制参数不能自适应调整、算法容易出现早熟和退化的现象,采用惯性权重参数自适应调整的控制策略以及改进的拥挤距离算法对多目标微分进化进行改进,并将改进后的算法用于控制系统PID参数优化仿真试验。结果表明,改进后的多目标微分进化算法具有较好的收敛性和分布性以及较高的搜索效率。     

基于改进灰狼优化算法的支持向量回归预测

为了提高支持向量回归(SVR, Support Vector Regression)进行数据驱动预测的精度,针对SVR存在的参数优化问题,通过引入Tent混沌映射进行种群初始化、改进收敛方式、并结合模拟退火算法,改进了传统的灰狼优化算法(GWO, Grey Wolf Optimization)来优化SVR超参数,并基于改进后的GWO算法提出了一种IGWO-SVR预测模型。将提出的IGWO-SVR模型应用于NASA锂电池数据集仿真SOH预测以及实际生产中的车灯电流预测实验后,实验结果表明IGWO-SVR预测模型在NASA锂电池数据集上进行预测的误差相较GWO-SVR模型降低了23％,相较粒子群算法和遗传算法优化的SVR模型均存在明显优势,误差分别降低了39%和51%;在实际工作中使用IGWO-SVR模型进行车灯电流预测也取得良好效果,与实测值之间的相对误差达到2.67%,相较GWO-SVR模型误差降低了近7个百分点,证明了模型在实际应用中的具有良好的价值。     

基于改进灰狼算法的通航运力匹配

针对通航运力资源与生产任务区域分布式组合优化问题,提出了一种基于改进灰狼算法的通航运力匹配方法.方法首先以执行生产任务所需运力资源量最小为目标,建立多重约束的通航运力资源分配模型.其次结合通航电力巡检特性,改进灰狼算法初始种群与搜索机制以提升模型求解速度,并结合国内某大型通航电力公司实际运行数据开展仿真验证.研究结果表...     

用于多峰函数优化的小生境差分演化算法

针对监控视频图像的特点,提出了一种有效的实时视频降噪算法。首先结合多帧图像采用基于Non—localmeans的运动检测方法自适应地区分图像的运动区域和静止区域,对静止区域采用时域加权均值滤波,对运动区域采用空域ANL滤波。充分利用了视频的时域、空域信息,在去除视频序列噪声的同时很好地保护了图像的细节。实验结果表明,提出的算法在不造成运动拖影的前提下,能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量。