改进的万有引力搜索算法在函数优化中的应用

万有引力搜索算法应用于函数优化问题时易陷入局部最优解且优化精度不高。针对这些问题,提出了一种改进的万有引力搜索算法。该算法通过引入反向学习策略、精英策略和边界变异策略,显著地提高了万有引力搜索算法中粒子的探索能力与开发能力,获得了较强的全局优化能力和局部优化能力。通过对6个非线性基准函数进行仿真实验,结果表明：与基本的万有引力搜索算法、加权的万有引力搜索算法和人工蜂群算法相比,改进的万有引力搜索算法在求解复杂函数的优化问题时具有更好的优化性能。     

改进和声搜索算法及其在连续函数优化中的应用

针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

改进和声搜索算法及其在连续函数优化中的应用

针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

多策略融合的改进万有引力搜索算法

为解决传统万有引力搜索算法（GSA）易陷入局部最优和开发能力弱等问题,提出了一种多策略融合的改进万有引力搜索算法（MFGSA）。首先,提出动态调整引力常数G的更新策略,以增强算法的探索能力和收敛精度;其次,为保留粒子的多样性,提出了基于对称思想的粒子越界处理策略,以提高算法的收敛精度;为适应前两个策略,还引入精英思想,用最优粒子改善最差粒子位置策略,以避免算法陷入局部最优;同时,提出了自适应因子更新粒子速度和位置策略,以提高算法的收敛速度。为验证改进算法的性能,将改进算法与传统万有引力搜索算法和其他四种改进万有引力搜索算法在10个基准函数上进行了对比实验,结果表明MFGSA在收敛速度、搜索精度方面优势较大,表明MFGSA性能的优越性。     

万有引力搜索算法在电厂锅炉NOx排放模型中的应用研究

电站锅炉NOx的排放是造成环境污染的重要因素。为控制燃煤电厂NOx浓度的排放,实现低污染,应当正确建立电厂锅炉燃烧系统NOx的排放模型。本文以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和最近一种新的寻优算法——万有引力搜寻算法,进行综合建模。此模型较好的实现了对电厂锅炉NOx浓度排放量的预测,并与最小二乘支持向量机结合遗传算法的综合建模方法进行了实验对比,对比结果表明,在建模中万有引力搜寻算法比遗传算法能够找到更好的未知参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力。     

基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法

万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.     

非线性极大极小问题的混沌万有引力搜索算法求解*

针对非线性极大极小问题目标函数不可微的特点,提出了一种混沌万有引力搜索算法的求解方法。该算法采用基于万有引力定律的优化机制引导群体进行全局探索,并基于混沌运动的随机性、遍历性和规律性特点,利用混沌优化对当前最优位置进行精细搜索,有效抑制算法早熟收敛现象,提高优化性能。数值实验结果表明,该算法具有计算精度高、数值稳定性好等特点。     

改进的和声搜索算法在函数优化中的应用

针对函数优化问题,通过分析和声搜索算法的2个关键参数(和声微调概率与和声微调幅度)对算法搜索性能的影响,提出和声微调概率与和声微调幅度随搜索过程的进行而动态适应变化的方法,从而得到9种改进的和声搜索算法。仿真实验表明,所得方法具有较好的优化性能,计算结果优于M_IHS算法。     

改进的双向启发式搜索算法及其在车载导航仪中的应用

介绍单车辆路径规划的有关算法,针对车载导航仪的应用,对双向启发式搜索算法进行了改进和优化,提出了可靠有效的搜索终止条件和搜索切换标准,给出了改进算法的流程。最后给出了四种算法的实际测试和比较结果。结果表明改进的双向启发式搜索算法快速高效。     

基于斥力的引力搜索算法

针对引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)收敛速度较快、易陷入局部最优的缺点,提出一种加入斥力的引力搜索算法RFGSA(Repulsion Force based Gravitational Search Algorithm)。该算法在引力搜索算法中引入斥力,即将一部分引力变为斥力,从而增加种群的多样性,有利于寻找全局最优。对10个基准测试函数进行优化的结果表明:该算法的收敛结果明显优于遗传算法、粒子群算法及原始的引力搜索算法。     

基于阈值统计学习的差分进化引力搜索算法

为了改善基本差分进化算法在求解复杂优化问题时易出现早熟收敛、求解精度低以及进化后期收敛速度慢等缺陷,结合引力搜索算法的优点,提出一种基于阈值统计学习思想的混合差分进化引力搜索算法.该算法通过阈值统计学习的方式,充分利用差分进化算法的全局优化能力与引力搜索算法在进化后期的种群开发能力,在进化过程中根据2种策略在先前学习代数的成功率自适应选择较优策略生成下一代群体,保证种群在解空间中的探索与开发能力之间的平衡,以提高算法的全局寻优能力.对几个经典复杂测试函数的仿真结果表明:改进算法求解精度高、收敛速度快、鲁棒性强、能够有效避免早熟收敛问题.     

GSA: A Gravitational Search Algorithm

In recent years, various heuristic optimization methods have been developed. Many of these methods are inspired by swarm behaviors in nature. In this paper, a new optimization algorithm based on the law of gravity and mass interactions is introduced. In the proposed algorithm, the searcher agents are a collection of masses which interact with each other based on the Newtonian gravity and the laws of motion. The proposed method has been compared with some well-known heuristic search methods. The obtained results confirm the high performance of the proposed method in solving various nonlinear functions.     

改进的麻雀搜索算法及其求解旅行商问题

旅行商问题(TSP)是经典的NP难问题,对该问题的研究从未停止,也得到了很多的近似求解算法,但每一种算法都各有特色,正因如此,对旅行商问题总有新的算法在提出.麻雀算法是新近提出的算法,本文对麻雀搜索算法(SSA)的原理、搜索策略以及算法的基本流程进行研究分析,针对SSA搜索接近全局最优时,种群的多样性减少,容易陷入局部...     

FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。     

改进型麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)求解精度依赖于较优位置的群体, 易于陷入局部最优等问题, 提出改进型的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA). 该算法首先提出正态偏移策略, 以重心位置为导向进行种群偏移, 实现移动能量的正态分布衰减, 有效提升种群对局部搜索的勘探能力; 其次引入动态正弦扰动策略, 通过缩放因子实现发现者对前期搜索步长和后期快速收敛的双向需求. 然后针对麻雀种群中位置较差的预警者加入反向学习机制, 以预警者当前位置生成扰动的反向解, 有利于扩大搜索步长, 帮助算法跳出局部最优. 最后随机选取6个测试函数并与其他算法进行比较, 实验结果验证了ISSA算法的有效性.     

基于引力搜索的室内自适应RSSI定位算法

针对室内接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)定位精度较低,无法实现动态跟踪参数变化的问题,将改进的引力搜索算法(GSA)应用于RSSI定位中.先利用极大似然估计得出定位模型的参数,再使用最小二乘法计算估计结果,最后利用引力搜索算法对估计结果和参数进行优化.该算法具有收敛速度快,精度高等优点.实验结果表明,该算法不仅能够提高定位的精度,而且能够实现动态跟踪RSSI定位数学模型中的参数变化,从而提高了其对环境变化的自适应能力.     

改进量子搜索算法及其在核属性求解上的应用

大部分的量子算法都必须先求解目标分量占比，否则算法的迭代次数无法确定。迭代次数自适应Grover算法有效地避开了目标分量占比求解这个步骤，但其性能相对于Grover算法来说并没有任何改善。致力于提升迭代次数自适应Grover算法的性能，提出了一种改进量子搜索算法，并将其应用于求解粗糙集的核属性。经过仿真实验，改进算法不仅实现了迭代次数自适应，而且整体上提升了获得目标分量的概率，使得获得目标分量的概率恒高于85%。     

一种改进混沌萤火虫算法

萤火虫算法是一种新型的进化算法,虽然全局寻优能力较强,但是也存在后期收敛速度慢、易于早熟、求解精度低的缺陷.为了克服以上缺陷,利用混沌序列设计了两种新颖的混沌局部搜索算子,第一种混沌局部搜索算子针对种群中最优解进行局部搜索,第二种混沌局部搜索算子针对种群中较优解进行局部搜索,在此基础上进而提出了两种改进混沌萤火虫算法,并进行了一系列比较研究.仿真结果表明,两种改进算法均显著优于基本FA算法,与其它改进萤火虫算法相比也具有一定优势,是目前最优秀的改进萤火虫算法之一.     

一种改进的RFID自适应防碰撞算法

当读写器响应范围内的标签数目较多时,自适应搜索矩阵算法的性能会迅速下降。为此,提出一种改进的无线射频识别自适应防碰撞算法。采用查询机制,利用碰撞信息,获得查询前缀,通过构造动态搜索矩阵进行逐段查询,并根据时隙状态自适应调整搜索路径,对算法的碰撞时隙数、空间时隙数、吞吐量和传输比特数进行性能分析。实验结果表明,该算法能提高系统吞吐量和识别效率。