优选策略的自适应蚁狮优化算法

针对基本蚁狮优化算法收敛速度较慢、易陷入局部极值、高维求解精度较低等缺点,提出具有自适应边界、优选轮盘赌和动态比例系数的改进蚁狮算法.在蚂蚁围绕蚁狮游走的过程中引入自适应边界机制,增加蚂蚁种群活跃性,防止算法陷入局部极值.轮盘赌选择蚁狮过程中加入优选轮盘赌策略,在保持蚁狮个体多样性的同时加快算法收敛速度.在蚂蚁位置更新公式中加入动态比例系数,提高算法前期的探索能力和后期的开发能力.理论分析证明文中算法的时间复杂度与基本算法相同.针对16个不同特征标准测试函数,在多个维度上的优化仿真实验测试结果表明,文中算法具有较好的可行性,寻优精度和收敛速度均有明显提升,受维度变化影响很小,高维求解能力更强、更稳定.     

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)易陷入局部最优，收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation, CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群，实现种群多样性；设计自适应权重，提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度；利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体，采用贪婪策略更新局部最优解，提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试，测试结果验证了在求解过程中，改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。     

融合单纯形法和个体记忆的鲸鱼算法及工程应用

针对传统鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢、易获局部最优的不足,提出基于单纯形法和融入个体记忆的改进鲸鱼优化算法。引入非线性收敛因子调整机制,使收敛因子呈现不同递减速率,前期注重全局搜索,后期注重精细开发,协调搜索与开发的平滑转换;引入单纯形法增强种群局部搜索能力,提升寻优收敛速度;融合个体记忆和种群最优解改善位置更新,协调个体与种群的信息交流和个体记忆对算法的搜索和寻优能力。基准函数寻优测试结果表明,该算法可以有效提升收敛速度和寻优精度,避免局部最优解。将改进算法应用于拉伸弹簧设计这类典型工程设计问题,验证了算法的可行性。     

正余混沌双弦鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化（WOA）算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法。为鲸鱼的觅食加入信息交流强化机制,并在捕食引入正余混沌双弦机制,通过正弦全局搜索减少寻优盲点,余弦局部开发加快收敛速度,以及混沌算子增强跳出局部最优的能力,个体信息在种群中双弦混沌交叉快速传播。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。     

动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法（DAGWO）。该算法在原始的位置更新公式中引入个体历史最优位置引导策略,以加快算法的收敛速度;同时,引入反向搜索因子,该因子依据种群早熟判别指标动态调节自身取值,在算法陷入局部极值时令灰狼个体向整个种群中最差个体方向进行反向搜索,以提高种群跳出局部极值的能力。此外,构造了一种新型局部扰动的非线性收敛因子[a],以平衡算法的全局和局部搜索能力。对20个经典测试函数进行仿真实验,结果表明在求解精度、收敛速度和算法的稳定性上,DAGWO算法与标准智能优化算法和其他相关改进算法相比更有优越性。     

基于共轭增强策略的差分进化算法

为了平衡差分进化算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出基于共轭增强策略的差分进化算法.首先,根据个体适应度信息设计基于轮盘赌的个体选择策略,选取适应值较差的个体组建子种群;然后,基于个体的时间和空间知识设计共轭增强方向,在不丧失全局探测能力的前提下实现子种群的局部增强,以提高算法的局部搜索能力;最后,18个标准测试函数的实验结果表明,所提算法在计算代价、可靠性及收敛速度方面均优于所介绍的主流改进差分进化算法和非差分进化算法.     

基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明,CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.     

双种群协同演化的改进蜜獾算法

针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双种群优化机制,依托两者的更新优势协同推进个体逼近目标位置,进而提高整个算法的搜索效率和优化性能;采用柯西随机反向扰动策略对蜜獾种群最优位置进行扰动,以提高算法跳出局部最优的能力。通过评估单一策略的改进有效性实验、与七种对比算法的不同高维实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明该算法具有良好的收敛精度和求解速度。最后将改进算法应用于压缩弹簧设计和压力容器设计问题,进一步验证了改进策略的有效性及该算法的工程实用性。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

针对遗传算法在求解旅行商问题时,受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于指针网络改进遗传算法种群模型。通过经改进指针网络生成初始种群取代原种群,并结合基于汉明距离轮盘赌策略对种群个体进行择优,形成个体质量和种群多样性高的新种群。实验在TSPLIB标准库上多组实例进行测试,并和研究进展种群改进算法和多种主流启发式算法进行多项系数对比。结果表明,经过优化后算法的收敛速度和寻优能力有显著提高,能够有效用于改善遗传算法在旅行商问题上的应用。     

自适应动态学习鸡群优化算法

针对标准鸡群优化算法存在求解精度偏低、局部搜索能力弱等问题,提出了一种自适应动态学习鸡群优化算法ADLCSO（Adaptive Dynamic Learning Chicken Swarm Optimization algorithm）。该算法利用反向觅食机制自适应更新每只公鸡的位置,并添加了非线性递减学习因子来动态调整公鸡位置的更新步长,以增强种群跳出局部极值的能力,从而提高算法的收敛速度和求解精度。此外,提出了一种基于个体间适应度值之差的种群相似度指标,并利用该指标对每只母鸡的位置进行自适应调整,以抑制种群多样性的衰减,从而进一步提高算法的求解精度。通过对12个经典测试函数进行仿真实验,结果表明ADLCSO算法在收敛速度、求解精度、稳定性及对高维问题的求解能力上均优于其他对比算法。     

基于二次插值的天牛须搜索算法

针对天牛须搜索算法在高维空间中搜索精度低和易陷入局部最优的问题进行了研究,提出一种新的天牛须优化算法——基于二次插值的天牛须搜索算法(QIBAS)。算法在天牛进行移动后,将天牛当前位置左右两触须作为插值坐标点,利用二次插值生成一个新的解,再对比插值产生的解与当前最优解、全局最优解的适应度值,更新全局最优解。对多个单峰函数和多峰函数进行数值仿真测试,其维度分别取100、500、1000、5000、10000。仿真结果表明,引入二次插值有效提升了BAS算法跳出局部最优的能力。QIBAS在求解最优值时,其求解精度有极大的提升,收敛速度也有较明显提升,改进算法的有效性得以验证。     

动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先,通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量;其次,通过对种群进行分工,提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力;最后,根据种群进化信息动态调整搜索策略,从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。     

高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法

针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。     

基于改进的鲸鱼优化算法在ELD上的应用

针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种将基于自适应权重更新策略和差分进化的随机变异策略的鲸鱼优化优化算法(ADWOA)相结合。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了自适应权重来提高WOA的搜索能力,使算法能够在早期执行精细的全局搜索,在后期执行精确的局部搜索,加速寻优算法的迭代,同时由于随机变异策略,会再次更新位置。然后从更新的结果中选择最优位置,以加速种群的收敛,并有效防止种群陷入局部最优将适应度较好的个体信息更快地保留用于下一次鲸鱼优化算法的迭代,提高了求最优解的速度和精度。最后,对多个算法在电力系统经济负荷分配问题进行了测试,验证了基于自适应权重的的鲸鱼优化算法可以更合理地配置电力系统的经济负荷,能够有效找到可行解,避免陷入局部最优,能实现经济负荷的合理分配。     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

A new improved whale optimization algorithm with joint search mechanisms for high-dimensional global optimization problems

Similar to other swarm-based algorithms, the recently developed whale optimization algorithm (WOA) has the problems of low accuracy and slow convergence. It is also easy to fall into local optimum. Moreover, WOA and its variants cannot perform well enough in solving high-dimensional optimization problems. This paper puts forward a new improved WOA with joint search mechanisms called JSWOA for solving the above disadvantages. First, the improved algorithm uses tent chaotic map to maintain the diversity of the initial population for global search. Second, a new adaptive inertia weight is given to improve the convergence accuracy and speed, together with jump out from local optimum. Finally, to enhance the quality and diversity of the whale population, as well as increase the probability of obtaining global optimal solution, opposition-based learning mechanism is used to update the individuals of the whale population continuously during each iteration process. The performance of the proposed JSWOA is tested by twenty-three benchmark functions of various types and dimensions. Then, the results are compared with the basic WOA, several variants of WOA and other swarm-based intelligent algorithms. The experimental results show that the proposed JSWOA algorithm with multi-mechanisms is superior to WOA and the other state-of-the-art algorithms in the competition, exhibiting remarkable advantages in the solution accuracy and convergence speed. It is also suitable for dealing with high-dimensional global optimization problems.

     

改进鲸鱼算法及其在路径规划的应用

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛速度慢、收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出了采用非线性收敛因子、协同a的惯性权重、时变独立搜索概率和免疫记忆改进的鲸鱼优化算法(IWTWOA);应用非线性收敛因子、协同a的惯性权重和时变独立搜索概率改进WOA迭代模型,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优的问题;引入免疫算法的免疫记忆机制,提高了算法收敛速度;选取了15个基准测试函数进行性能测试,结果表明IWTWOA算法在稳定性、计算精度和收敛速度上均有所提高;最终将其应用在路径规划问题中,获得了较好的结果.     

An efficient and robust artificial bee colony algorithm for numerical optimization

Artificial bee colony (ABC) algorithm has already shown more effective than other population-based algorithms. However, ABC is good at exploration but poor at exploitation, which results in an issue on convergence performance in some cases. To improve the convergence performance of ABC, an efficient and robust artificial bee colony (ERABC) algorithm is proposed. In ERABC, a combinatorial solution search equation is introduced to accelerate the search process. And in order to avoid being trapped in local minima, chaotic search technique is employed on scout bee phase. Meanwhile, to reach a kind of sustainable evolutionary ability, reverse selection based on roulette wheel is applied to keep the population diversity. In addition, to enhance the global convergence, chaotic initialization is used to produce initial population. Finally, experimental results tested on 23 benchmark functions show that ERABC has a very good performance when compared with two ABC-based algorithms.     

融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法

针对元启发算法中麻雀搜索算法(SSA)的早熟收敛、易陷入局部最优、全局搜索性差等问题进行研究,提出一种融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法。首先,利用Chebyshev混沌映射初始化种群,使初始解位置分布更为均匀,产生优质初始解,增加种群丰富性;其次,引入黄金正弦和曲线自适应权重改进发现者和加入者位置更新方式,有效协调了全局搜索与局部挖掘能力,加快收敛速度;最后,动态选择随机游走或柯西-t扰动策略对最优麻雀位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力以及收敛精度。选取14个基准函数进行测试,比较改进算法与其他九个元启发式算法的仿真结果,使用Wilcoxon秩和检验以及MAE(mean absolute error)排序来验证所提改进策略的有效性。结果表明,该算法在全局搜索性、克服局部最优、收敛速度、收敛精度、稳定性都有较大提升。