一种求解约束优化问题的进化算法及其工程应用

提出一种改进的用于求解约束优化问题的进化算法.该算法利用混沌方法初始化个体以保证其均匀分布在搜索空间中.在进化过程中,将种群分为可行子种群和不可行子种群,分别采用不同的交叉和变异操作,以平衡算法的全局和局部搜索能力.标准测试问题的实验结果表明了改进算法的有效性.最后将改进算法应用到两个工程优化设计问题中,得到了满意的结果.     

求解约束优化问题的中心引力优化算法及其工程应用

为了平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出一种基于交叉与变异的中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法构造初始种群以保证粒子的多样性。以一定概率随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,引导粒子向全局最优解靠拢。对当前最优粒子进行多样性变异以避免算法陷入局部最优。标准测试函数和工程优化应用问题的实验结果表明,新算法能有效求解不同的约束优化问题。     

应用改进PSO算法求解待约束优化问题

为解决高维复杂CO问题,可将进化算法中保持物种多样性的思想引入基本PSO算法的方法。针对基本PSO算法在迭代后期粒子活性减弱的问题,引入‘吸引’和‘扩散’两个算子,对基本PSO算法的速度更新公式进行改进和考虑固定惩罚函数无法有效引导粒子向可行解方向搜索的缺点,提出LPFM方法替代固定惩罚函数法,以有效引导粒子进入可行解域,并在迭代后期加强对粒子的约束,使其不至因违背约束所获的收益大于所受的惩罚而收敛到不可行解域。最后对改进的PSO算法进行了试验,试验结果表明改进PSO算法对解决高维复杂CO问题是有效的。     

求解约束优化问题的改进帝企鹅优化算法

针对帝企鹅优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进帝企鹅优化算法求解约束优化问题.利用动态线性调整粒子数目策略结合两种变异操作的方式,增加算法探索能力与开发能力;通过引入一种存档替换操作机制,完善可行性准则的性能,加快算法收敛速度.基于13个标准测试问题和2个工程优化问题的实验结果表明,该算法对约束优化问...     

求解约束优化的改进粒子群算法

针对种群初始化时粒子过于集中和基本粒子群算法搜索精度不高的缺陷,提出了一种求解约束优化问题的改进粒子群算法。该算法引入佳点集技术来优化种群的初始粒子,使种群粒子初始化时分布均匀,因而种群具有多样性,不会陷入局部极值;同时使用协同进化技术使双种群之间保持通信,从而提高算法的搜索精度。仿真实验结果表明：将该算法用于5个基准测试函数,该算法均获得了理论最优解,其中有4个函数的测试方差为0。该算法提高了计算精度且鲁棒性强,可以广泛应用于其他约束优化问题中。     

改进果蝇优化算法在多目标搜索的应用

在实际工程优化问题中多数问题是多目标优化问题,多目标优化问题一直以来就是智能算法的研究热点。提出一种改进的果蝇优化算法,将其应用在多目标搜索领域,并成功使用该算法解决了一种多目标背包问题。算法在基本果蝇优化算法的基础上采用分群策略和动态半径,在群A中从种群位置开始以动态半径探索新的可行解,在群B中则通过非支配个体之间的交叉操作进行密集搜索。果蝇种群的位置在每一轮迭代产生的非劣解集中进行选取,提高了算法的收敛速度。通过在多个数据集下进行测试,并和粒子群算法、NSGA-2做了对比实验,最终结果显示使用该算法在特定条件下能取得较好的搜索效果,证明了使用果蝇优化算法解决多目标问题的可行性。     

果蝇优化算法研究综述

作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及FOA在复杂函数优化、组合优化和参数优化等方面的应用.最后给出FOA在算法改进和实际应用方面研究的新思路.     

求解约束优化问题的ε-DE 算法

差分进化(differential evolution,简称DE)算法解决约束优化问题(constrained optimization problems,简称COPs)时通常采用可行解优先的比较规则,但是该方法不能利用种群中不可行解的信息.设计了可以利用不可行解信息的ε-DE算法.该算法通过构造一种比较准则,使得进化过程可以充分利用种群中优秀不可行解的信息.该准则通过引入种群约束允许放松程度的概念,在进化初始阶段使可行域边界上且拥有较优目标函数的不可行解进入种群;随着进化代数增加,种群约束允许放松程度不断减小,使得种群中不可行解数量减少,直到种群约束允许放松程度为0,种群完全由可行解组成.此外,还选择了一种改进的DE算法作为搜索算法,使得进化过程具有较快的收敛性.13个标准Benchmark函数实验仿真的结果表明:ε-DE算法是目前利用DE算法解决COPs问题中效果最好的.     

约束进化算法及其应用研究综述

约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向.约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效.首先对约束优化问题进行定义;然后详细分析了目前主流的约束进化算法,同时,基于不同的约束处理机制,将这些机制分为约...     

求解TSP问题的改进果蝇优化算法

基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法（GFOA）,该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB 标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

改进的约束优化多目标遗传算法及工程应用

利用多目标法处理约束条件,提出一种改进的基于多目标优化的遗传算法用于求解约束优化问题。该算法将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题; 利用庄家法构造非劣个体,将种群分为支配子种群和非支配子种群,以一定概率分别从支配子种群和非支配子种群中选择个体进行算术交叉操作,引导个体逐步向极值点靠近,增强算法的局部搜索能力,对非支配子种群进行多样性变异操作。8个标准测试函数和3个工程应用的仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。     

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.     

一种新的约束优化遗传算法及其工程应用

提出一种新的用于求解约束优化问题的遗传算法,该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.在进化过程中,通过可行解与不可行解算术交叉对问题的决策空间进行搜索;对可行种群与不可行种群分别采用高斯变异和柯西变异,从而协调算法的勘探和开采能力.几个标准测试问题的实验结果表明该算法的有效性;应用新算法求解两个工程优化设计问题,结果表明该算法的可行性.     

求解约束优化问题的改进型免疫算法

为了提高免疫算法求解约束优化问题的性能,给出了一种融合乘子法的免疫算法。设计了乘子法对约束条件的转换过程,给出了基于实数编码的克隆变异算子、浓度抑制算子和免疫算法框架,并对标准测试函数进行了实验验证。实验结果表明,该算法优于文献算法,具有较好的应用价值。     

一种求解约束优化问题的混合算法

提出一种基于修改增广Lagrange函数和PSO的混合算法用于求解约束优化问题。将约束优化问题转化为界约束优化问题,混合算法由两层迭代结构组成,在内层迭代中,利用改进PSO算法求解界约束优化问题得到下一个迭代点。外层迭代主要修正Lagrange乘子和罚参数,检查收敛准则是否满足,重构下次迭代的界约束优化子问题,检查收敛准则是否满足。数值实验结果表明该混合算法的有效性。     

求解置换流水线调度问题的混合离散果蝇算法

针对置换流水线调度问题,提出了一种新颖的混合离散果蝇算法.算法每一代进化包括4个搜索阶段:嗅觉搜索、视觉搜索、协作进化和退火过程.在嗅觉搜索阶段,采用插入方式生成邻域解;在视觉搜索阶段,选择最优邻域解更新个体;在协作进化阶段,基于果蝇个体间的差分信息产生引导个体;在退火操作阶段,以一定概率接受最优引导个体从而更新种群.同时,通过试验设计方法对算法参数设置进行了分析,并确定了合适的参数组合.最后,通过基于标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提算法的有效性和鲁棒性.     

改进果蝇算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题(HFSP),本文提出了一种新的基于果蝇算法和变邻域搜索的混合优化方法.首先,将关键块内的工序与同阶段其他机器上的工序进行交换,提出了一种基于关键路径的HFSP新邻域结构.其次,针对HFSP的阶段式解码特性,提出了一种邻域解的快速评估方法,并验证了快速评估方法的高效性.然后,基于提出的新邻域结构,并将N7和K-insertion邻域结构引入HFSP,设计了基于上述3种邻域结构的变邻域搜索方法,以此为基础提出了一种针对HFSP的混合优化方法.最后,通过对Carlier和Liao等经典测试集进行测试,验证了所提新邻域结构的可行性和有效性,并将该方法与其他文献的方法进行了对比,验证了所提方法的优越性.