求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

隔离小生境遗传算法研究

小生境技术的引入,提高了遗传算法处理多峰函数优化问题的能力。本文提出了基于隔离机制的小生境技术,隔离小生境技术具有生物学基础,不仅能够有效地保证群体中解的多样性,而且具有很强的引进化能力。计算机模拟旅游商推销问题的结构表明,基于隔离小生境技术的遗传算法在求解 杂多峰优化方面是很有效的。     

基于优良育种的进化计算

模仿生物界培育优良品种的优良育种过程，提出了基于优良育种的进化计算。根据所研究的具体问题，用进化计算方法求出一个或若干个全局最优解或局部极值，以此建立种子集，对种子集加以研究，进行数据挖掘，获得有用的信息，从而更加有利于问题的求解。基于所提出的优良育种的进化计算做了两方面的研究：一是多模态函数的数值优化问题，另一是旅行商的组合优化问题。研究结果表明该算法是有效可行的。     

基于小生境和交叉选择算子的改进粒子群优化算法

在求解高维多峰函数时,如果个体历史最好位置缺少多样性分布,粒子群优化算法就容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,结合小生境和交叉选择算子提出了一种改进粒子群优化算法(简称NCSPSO)。该算法在进行速度和位置更新之后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点;然后对所有个体历史最好值劣于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。函数测试表明,NCSPSO有效地克服了标准PSO的缺点,性能上也有了明显提高。最后,将NCSPSO应用于高次非线性复数方程的求解,较好地解决了POGO振动研究中的固有频率计算问题。     

CTSP问题稳态小生境算法的研究及仿真实现

提出了一种求解中国旅行商问题(CTSP)的稳态小生境遗传算法SNGA。SNGA算法在稳态遗传算法的基础上采用物种保存小生境替换策略,在改善算法的在线性能、离线性能和计算量的同时,有效的维持了群体的多样性,从而可避免群体出现早熟现象,增强群体在进化后期产生优良模式的能力。在具体实现中,SNGA算法采用链表染色体编码,这样就可以对染色体进行快速的基本遗传算子以及倒位算子的遗传操作,进一步提高算法的实现性能。此外采用C 语言和基于COM的MapObjects组件技术实现了基于上述算法的仿真软件GISCTSP,并对国家基础地理信息系统(NFGIS)1400万中国行政中心数据文件res1_4m进行了仿真分析。     

混沌克隆选择算法及其收敛速度分析

克隆选择算法收敛速度的研究是免疫计算理论领域中一个复杂而重要的问题,但是目前有关收敛速度的研究结果还相对较少。在克隆选择原理的基础上,引入混沌机制和基于抗体浓度和亲和度矢量矩的选择技术,提曲了一种混沌克隆选择算法（CCSA）。该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性保持机制和全局优化能力。取代传统的齐次Markov过程分析,采用一种新的纯概率方法,对CCSA算法的收敛速度问题进行了,分析,并给出了一种估计CCSA算法的收敛速度的方法。对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性。     

基于蚁群算法的动态联盟伙伴选择研究

提出“小生境蚁群算法”（MACO），在利用正反馈的同时，引入时变参数来利用经验信息和启发信息，并在局部寻优时结合了小生境信息盖的思想，从而有效地防止遗传算法中出现的“早熟”问题和蚂蚁算法中发生的“停滞”状态。把制造企业动态联盟合作伙伴的选择抽象为多目标优化的问题，并建立了优化选择目标函数。运用MACO解算选择合作伙伴的多目标问题，获得最优解。     

用于多峰函数优化的小生境人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm, ABC)在多峰优化时只能找到一个最优解,难以找到所有全局和局部最优解的问题,提出一种小生境ABC算法。利用小生境技术维持种群的多样性,使算法不再单单收敛于全局最优解;借助ABC算法具有较高寻优精度的特点精确寻找各个峰值点。对标准测试函数进行仿真,结果表明,小生境ABC算法能够准确、有效地找到多峰问题的全局和局部最优解,具有良好的多峰优化性能。     

小生境免疫算法解决作业车间调度问题

针对免疫算法在解决组合排序问题时一般表现不佳的问题,采用多克隆算子以及独特的浓度控制机制形成具有增强搜索能力的新型免疫算法。多克隆算子与遗传算法中的交叉算子近似,它拓宽了普通免疫算法仅凭高变异方式形成的狭窄搜索空间;基于小生境的浓度控制机制借鉴生物学上的小生境概念,通过相似个体群中选择概率的不均衡分配有效避免算法掉入局部陷阱。所构造的小生境免疫算法在对多个作业车间调度算例的仿真过程中体现了较好的效果。     

基于文化克隆选择算法的梯级水电站联合优化调度

为求解梯级水电站联合优化调度问题,提出文化克隆选择算法（CCSA）。CCSA将克隆选择算法（CSA）嵌入文化算法（CA）框架,并根据克隆选择算法的特点,重新定义了文化算法信念空间的4种知识结构,进而利用这些知识结构指导克隆选择算法的演化过程,避免了高频变异对收敛速度的不利影响,从而提高了算法的收敛速度和搜索效率。函数仿真测试结果表明CCSA在继承CSA多样性好、不易早熟特点的基础上,收敛速度也有进一步提高。将CCSA应用于梯级水电站联合优化调度问题的求解,取得满意效果,为求解该问题提供了一种新的可行方法。

Abstract：

A novel optimization approach-cultured clone select algorithm （CCSA） was proposed to solve optimal dispatch problem of cascade hydroelectric stations.CCSA used cultural algorithm （CA） as its framework and clone select algorithm （CSA） in its population space.Considering the characteristics of CSA,CCSA redefined four knowledge structures in belief space and used these structures to guide the evolution process of CSA.By doing this,CCSA abated the adverse affect caused by high-frequency to convergence rate,thus it converged faster without destroying diversity.CCSA is first tested by several test functions,it is found that CCSA can avoid premature convergence effectively and has fast convergence rate.Then CCSA is applied to an optimal dispatch problem of cascade hydroelectric stations,the results show that it is effective and can be an alternative for this problem.     

一种基于改进的免疫克隆选择的优化方法

通过在克隆选择过程中引入聚类竞争机制,提出了一种免疫聚类竞争的克隆选择算法.采用了抗体聚类、竞争扩增、克隆删除、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想及相关算子操作,增强聚类族中的优秀个体获得克隆扩增实现亲和力成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.实验仿真及应用结果表明:该算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度,将其应用于冶金过程目标优化中取得较好的效果.     

基于改进小生境演化算法的多峰函数优化算法

传统演化算法在求解复杂多峰函数优化问题时经常会出现早熟、收敛速度慢等问题,特别是对于有多个最优解的函数,往往只能找到个别的最优解.针对这些问题,提出了一种基于膈离机制与排挤机制相结合的小生境演化算法.利用隔离机制增强引导进化能力,利用排挤机制保证种群的多样性,同时,采用反序交叉算子进一步加强局部寻优能力.实验表明,使用该改进小生境演化算法求解函数优化问题能更有效地克服传统演化算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优解等缺点.     

基于免疫克隆选择算法的多用户检测技术研究

为了解决最佳检测器计算复杂度较高的难题，提出一种精简有效的克隆选择算法。把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到CSA提出了免疫克隆选择算法。所提ICSA通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到克隆选择算法中，不仅加快了克隆选择算法的收敛速度，并提高了克隆选择算法的全局收敛能力。然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器。仿真结果证明了ICSA检测器能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

基于分配区间型进化算法的舰船耐波性优选

介绍了求解多极值问题的分配区间型进化算法,并通过大量仿真,与基于免疫的遗传算法的结果进行了比较,验证了算法在求解各种复杂的全局多极值问题时的高有效性,并探讨了进化算法的参数选择原则。最后,通过在舰船耐波性优选中的成功应用,表明该算法有助于提高舰船在高海情条件下的安全和作业效率。     

基于小生境遗传算法的飞行航迹规划

提出了一种基于小生境遗传算法的飞行航迹规划方法.把航迹编码为离散时间上变长度的飞行器速度和航向变化序列,并以此序列作为遗传算法种群中的个体,在这个变化序列中,每一个元素都考虑了飞行器的性能约束,因而,每个变化序列对应的航迹郝是飞行器可飞的.初始种群不是随机生成,而是根据规划起点和终点的相对关系生成的.为了防止种群收敛于局部最优解,采用基于共享函数的小生境技术增加种群的多样性.仿真结果表明,算法能快速有效地在动态环境中规划出近最优的飞行航迹.