鹰策略结合差分进化的可靠性冗余优化算法

将鹰策略和差分进化结合用于解决可靠性冗余优化问题.优化过程分为两个阶段:第一阶段使用Lévy飞行在解空间中进行全局搜索,第二阶段使用差分进化算法在前阶段得到的有前途解的周围进行快速的局部搜索.同时,修改了差分进化算法的变异算子和交叉算子以提高局部搜索的性能.该算法较好地实现了全局搜索和局部搜索的平衡,既有利于跳出局部最优,又可以加快局部收敛.通过对可靠性冗余优化的两个基本问题的实验表明,所提出的算法在解决可靠性冗余优化问题上是有效的.     

基于改进交叉验证算法的支持向量机多类识别

如何确定支持向量机最佳参数用以训练得到最优分类器,使之对未知样本同样具有良好的分类效果,一直是问题解决的关键.针对传统的交叉验证算法仅仅从全局的角度寻找极值点作为最优参数,而忽略了局部信息使得分类效果受到限制问题,提出一种改进的交叉验证算法,在考虑全局极值点的同时,也记录了局部极值点,求取全部极值点对应参数的平均值,由此得到最优参数.实验结果表明,该算法可以有效地确定最优参数,分类准确率有所提高.     

一种基于跳出局部最优机制的自适应响应面方法

【目的】针对昂贵黑箱函数优化问题提出一种能够更好平衡局部搜索和全局搜索的响应面方法。【方法】对径向基函数响应面约束优化算法进行了改进,首先增加了判断陷入局部最优的机制,然后引入填充函数方法辅助选择新采样点,进而利用新采样点跳出局部最优。【结果】在37个公开的全局优化算法测试问题上的数值实验表明,本文提出的基于填充函数跳出局部最优机制的自适应响应面算法能够收敛到更好的近似全局最优解。【结论】基于填充函数方法的局部最优解跳出机制能够提升算法的全局搜索能力。     

一种基于CSA的模糊聚类新算法

在聚类分析中,模糊k-均值算法是目前应用最为广泛的方法之一,然而该算法对初始化敏感,容易陷入局部极值点,为此,提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法以实现全局优化处理．在新算法中,由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合,因而通过对候选解进行克隆算子操作,能够快速得到全局最优解．用人造数据和IRIS实际数据所做测试结果表明了新算法的有效性．     

基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。     

非线性规划的元胞蚂蚁算法

将元胞自动机思想引入到蚂蚁算法中,提出一种新的进化算法——元胞蚂蚁算法。通过算法的元胞演化机制对信息素的二次分配,有效扩大了对解空间的搜索,避免陷入局部最优,并提高了寻找到所有全局最优解的能力。通过对一系列典型多极值优化问题的求解,均找到了所有全局最优解,显示了其在寻找多峰函数极值点方面的优越性。     

一种基于粒子群优化算法对基于点表示的模型进行特征检测的新方法

基于粒子群算法, 提出一种针对基于点表示模型的新特征检测方法, 解决了大规模数据模型特征的快速显示问题. 该方法对粒子群优化算法进行优化, 将其应用于物体空间的特征检测上, 实现了多目标搜索. 通过对粒子群算法中的粒子、适应度函数、 初始结束条件、 局部最优解、 全局最优解和迭代公式的重新定义, 将局部搜索与全局搜索相结合, 可快速搜索到多个目标. 该算法通过构造可估计局部曲面变化的适 应度函数检测特征点, 并对特征点做标记, 以快速显示出模型的特征. 实验结果表明, 所提出的特征检测算法适用于对基于点表示的模型的快速特征检测, 尤其适用于大规模数据模型     

基于禁忌搜索的混沌蚁群算法在SLAM数据关联中的应用

为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.     

罚函数的性质及ι_1精确罚函数的存在性

本文讨论了一种常见的罚函数，给出并证明了罚函数的全局最优解存在的一个充分条件，及原问题的局部最优解与罚函数的局部最优解之间的关系的一个定理，并对［２］中ｌ１罚函数的一个精确罚函数存在性定理，给出了较为简单的证明．     

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.     

复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.     

非线性材料本构模型结构和参数的耦合进化识别

在引入进化思想的基础上,利用进化算法全局最优搜索特点,结合非线性力学分析方法,提出了材料非线性本构模型结构和参数的耦合进化识别算法,对复杂的非线性材料本构模型进行全局识别·复合材料非线性本构模型的识别结果表明了该方法的科学性,为非线性材料的研究提供了一条新途径     

改进的求解整数规划的蚁群算法

针对传统蚁群算法在求解整数规划时易陷入局部最优问题,通过设定信息素的修正阈值,适时对信息素进行修正,以及采取纵向和横行的搜索方式,对蚁群算法进行了改进,算例比较分析结果表明:改进后的蚁群算法能够较好地避免陷入局部最优,且执行效率提高数倍.     

基于差分进化方法的投资组合管理模型

旨在克服非线性规划问题求解中传统数值算法的局部搜索性缺陷，引起了一种较新的全局搜索算法－差分进化方法，它收敛性好，原理简明，易于实现，以一个财产保险公司投资组合问题转化而成的非线性规划模型为背景验证了该算法的有效性。计算结果表明，与传统的非线性规划技术相比，该方法具有更好的求解效果。     

求解P0-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解P0-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于P0-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解P0-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

基于动态组合优化的切换型离散系统最优控制

讨论了一类切换型混杂系统的最优控制问题.离散子系统切换次数固定且性能指标为二次型时,基于动态规划原理,将多级决策问题转化为易于求解的单级决策问题,得到切换离散系统最优控制的全局解析解.利用作为演化计算重要分支的遗传算法,对切换顺序和切换时刻进行全局搜索使性能指标达到极小,并给出具体求解步骤.最后用数字算例验证了该算法的有效性,仿真结果表明该算法可以解决一类切换线性系统的最优控制问题.     

广义既约梯度法解非线性规划问题的灵敏度分析

使用广义既约梯度法(GRG法)解非线性规划问题并进行了灵敏度分析。局部最优解满足二阶充分条件,问题满足非退化假设的前提下,给出带参数问题的局部最优解关于参数的连续性质。在适当的条件下建立了灵敏度信息的估计,并在后面部分中提供了使用GRG算法解非线性规划,产生灵敏度信息的计算过程。     

一类箱约束非凸非线性规划的新求解方法

对一类箱约束非凸非线性规划问题提出了一种新的求解方法，通过构造一新的含参数逼近函数，将原问题转化为一系列无约束优化问题，该方法对给定的参数在下降方向寻找逼近函数的最优点，当初始点在盒子内部时，证明了方法的全局收敛性，数值结果表明，当参数充分小时，该方法能找到原问题的一个总体极小点。     

一类灰线性规划及其对偶理论研究

本文讨论了一类灰系数为区间的灰线性规划,定义了其第一和第二白化线性规划及其灰对偶规划,探讨了它们的解与原规划的解之间的关系,并得出了一些新的结论。     

求解一类非线性规划问题的混合遗传算法

提出了一种求解目标函数和约束条件均二阶可导的非线性规划问题的混合计算智能算法．该算法是把一种浮点数编码遗传算法和约束变尺度法相结合提高求取全局解的速度和概率．在该算法中，选择、交叉和变异等遗传操作算子是以非线性规划问题的一个惩罚函数为求解对象，目的是把解引向全局解附近，为约束变尺度算子提供初值；而约束变尺度算子直接以原非线性规划问题为求解对象，以发挥其局部搜索能力强的优点，数值实验表明，混合算法是一种可靠、高效的全局优化算法．