基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划

针对标准灰狼算法(GWO)在解决移动机器人路径规划问题时存在初始参数依赖性强、缺乏多样性及易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于多策略融合灰狼算法(LTGWO)。首先运用精英化思想将Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习结合,优化灰狼种群分布序列;然后引入sigmoid函数修改收敛因子a,平衡算法全局探索与局部开发能力,并改进控制参数C 以更好地拟合灰狼实际捕猎过程;最后加入随适应度值变化的比例权重,提高灰狼个体搜索能力,同时采用种群淘汰策略,淘汰适应度值差的个体,促进种群进化。选用3组不同的栅格地图进行实验,实验结果表明:由LTGWO 算法生成的平均路径长度、路径长度标准差都优于对比算法。     

机器人路径规划：一个改进的粒子群灰狼混合算法

为提高自主移动机器人路径规划器的快速性和最优性，提出一种改进的基于粒子群优化（PSO）算法和灰狼优化（GWO）算法的混合算法，简称H-PSO-GWO算法。首先，利用Tent混沌映射初始化种群，提高种群多样性；然后，采用改进的控制参数和新的个体位置更新策略来加快算法的收敛速度和增强种群个体趋于全局最优的能力。通过与其他算法进行数值对比实验和路径规划对比试验，验证了所提出算法的有效性和优越性。最后，使用贝塞尔曲线将所生成的路径平滑化，使得路径更适合移动机器人移动。     

基于柯西游走的改进灰狼算法求解FJSP

为了提高生产资源的利用率和调度效率,提出了一种基于柯西游走的灰狼优化算法,将其应用于求解柔性作业车间调度问题（FJSP）。在经典灰狼算法的基础上,加入柯西游走策略跳出局部最优;引入非线性收敛因子a控制算法的广度搜索与深度搜索程度;采用混合生成新解的种群更新策略适当增强种群多样性。通过在不同规模的测试用例上进行仿真实验和分析比较,实验结果表明,基于柯西游走的灰狼算法寻优性能稳定,在平衡算法的全局搜索和局部搜索程度方面表现较为出色。     

基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。     

改进的灰狼算法在电动汽车充电调度中的应用

针对灰狼优化算法（grey wolf opotimizer, GWO）易早熟收敛和陷入局部最优的缺点,提出一种基于精英反向学习的混合灰狼算法（grey wolf optimizer based on particle swarm optimizer,PSO-GWO）。首先,利用精英反向学习机制初始化种群,使种群保持多样性;然后提出一种非线性控制因子策略,增加算法的搜索能力,提高算法的收敛速度;最后基于差分进化和粒子群思想更新了位置方程,从而提升算法的收敛性能。采取10个基准测试函数将本文提出的改进的算法与差分进化算法、粒子群算法、传统灰狼算法、其他学者提出的改进灰狼优化算法进行对比。实验结果表明,本文提出的算法与其他算法相比,在求解多峰函数问题上效果显著,可以搜索到最优解0,同时求解最优非0解函数的效果也体现地较优越;同时运用改进的算法在实际电动汽车充电调度上进行了对比分析,发现也取得了不错的效果。     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.     

采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法

针对飞鼠搜索算法(SSA)求解精度不高、容易早熟等缺点,提出一种采用反向学习和差分进化改进的飞鼠搜索算法(ODESSA).首先对最初种群使用反向学习生成其反向种群,增加初始种群的多样性.其次,在SSA中利用差分进化算法中的变异、交叉、选择机制扩大飞鼠搜索范围,以此增强算法的全局勘探能力.最后再次利用反向学习生成所有搜索...     

采用改进灰狼算法的移动机器人路径规划

针对传统灰狼算法求解移动机器人路径规划问题收敛效率低且易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于Tent混沌映射初始化种群的改进灰狼(TGWO)算法,并将其运用于解决移动机器人全局路径规划问题。基于Tent混沌映射初始化灰狼种群,以丰富种群多样性,提高收敛速度;提出指数型收敛因子改进策略,以更好地拟合灰狼实际搜索过程,并通过改进控制参数H以平衡算法的全局勘探与局部开发能力;融合动态权重因子和适应度比例系数,更新灰狼个体的位置信息,以提高灰狼个体自主搜索能力,避免算法陷入局部最优。为验证算法有效性,选用8个标准测试函数以及3组复杂度不同的栅格环境,先后开展了TGWO算法与传统GWO算法、3种典型改进灰狼算法的测试对比实验以及全局路径规划仿真对比实验。结果表明：TGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;仿真场景下,相较于传统GWO算法,TGWO算法所提的各个改进策略均能有效提升路径寻优性能;TGWO算法的平均路径长度、路径长度标准差、平均迭代次数、平均寻优耗时这4项指标均优于对比算法;TGWO算法路径寻优的优越性和鲁棒性得到了验证。     

基于改进灰狼优化算法的医学数据特征选择应用研究

针对灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于差分进化(DE)的灰狼优化算法(GWODE).该算法在灰狼优化算法的基础上,引进差分进化机制生成变异种群,通过调节缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优.引入精英保留策略,根据进化后狼群适应度进行排序,淘汰适应度差的灰狼,同时再引进相同数量灰狼确保种群的竞争力.本文将该算法应用于生物医学诊断方面.实验结果表明,本文提出的算法性能优于实验对比的特征选择算法.     

一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法

针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点,提出了一种基于差分进化(DE)算法和灰狼(GWO)算法的混合优化算法(DEGWO)。该算法利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性,然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。在整个寻优过程中,反复迭代渐进收敛。选取此3个测试函数进行仿真验证,结果表明,混合优化算法相比于DE算法和GWO算法,其求解精度、收敛速度、搜索能力都有了显著提高。     

基于多准则寻优策略的差分进化算法

在差分进化算法的基础上,提出一种基于多准则寻优策略的改进差分进化算法。该算法可以动态调整变异因子和交叉概率,基于文中提出的多准则寻优策略,通过个体适应度、个体间距离等评价指标判断个体的优劣程度,并且可以降低种群的高密度程度,增强种群多样性。这种判断机制可以有效避免种群过早收敛,易陷入局部最优的风险。通过具体的测试函数对算法进行测试,并与标准差分进化算法进行比较,结果显示算法寻优效果较好,可以较快地得到全局最优解。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的区域监测机器人路径规划

为了解决大任务量作业监测中机器人路径规划问题,提出了一种区域监测的机器人路径规划算法。模拟大任务量监测真实环境进行问题建模。针对传统灰狼优化算法求解模型时全局搜索能力差且易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法。引入Logistic混沌映射,以加强初始化种群的多样性;引入一种控制参数的自适应调整策略,以平衡灰狼优化算法的搜索能力和开发能力;引入静态加权平均权重策略,更新种群位置,加快收敛速度。将机器人载电量与路径长度短作为约束,引入K-means算法进行任务聚类,通过改进灰狼优化算法对模型进行离线求解以规划出路径,将大任务量监测作业自动转换成分时分步作业。实验结果表明:通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高。通过50任务点与100任务点作业场景对机器人路径规划模型进行算法仿真,验证了算法的真实有效性,且任务量越大模型优越性越好,路径缩短比例越高。     

基于混沌理论和自适应惯性权重的PSO算法优化

针对粒子群算法固定惯性权重和早熟收敛的缺陷,提出一种动态自适应惯性权重调整策略,有效增强了算法的全局和局部寻优能力;并针对早熟问题,采用混沌映射方法增加种群多样性,同时利用负梯度方向调整群体极值,极大降低了算法陷入局部极值的概率.通过在多个常用测试函数上与其他算法比较,证明了所提改进粒子群算法的正确性和有效性.     

动态调整进化方向与策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、容易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,提出了动态调整进化方向与策略的果蝇优化算法(FOADAEDS)。首先,种群初始位置由佳点集理论选取;其次,根据种群进化信息动态调整进化指导方向和搜索步长;最后,当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。对6个经典测试函数进行仿真运算,结果表明,本文提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和其他几种改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

求解交货期可变动态调度问题的差分进化算法

针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在...     

基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法

为了改善灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易早熟等缺陷,提出1种改进的灰狼优化算法。在基本灰狼优化算法的基础上,引入差分进化机制生成1个变异种群,通过其动态缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优。引入优胜劣汰的生物竞争淘汰策略,根据比较进化变异后狼群个体适应度值淘汰m只狼,同时随机生成与被淘汰狼数量相同的狼。采用典型的单峰与多峰函数对该文算法进行测试。仿真结果表明,该文算法的综合性能优于粒子群优化(PSO)和人工蜂群(ABC)等其他对比算法,提高了局部搜索的效率和精度。将该文算法应用于冷凝器实际控制参数整定优化问题中,并与遗传算法(GA)、PSO和工程整定(ZN)法进行比较。仿真结果表明,该文算法整定的参数输出响应的调整时间和上升时间减小,最大超调量降低且稳定性好。     

基于改进灰狼优化与支持向量回归的锂电池健康状态预测

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,将改进的灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)相结合,提出了一种基于改进灰狼优化和支持向量回归(IGWO-SVR)的联合算法。该算法的核心思想是运用改进的GWO算法解决SVR模型中的参数联合寻优问题。IGWO-SVR随机产生1个灰狼种群,灰狼个体的位置向量由SVR模型的3个参数C,σ,ε组成。根据每只灰狼的位置信息进行学习,并计算适应度。按照适应度值对狼群进行分级,对灰狼个体位置进行更新,然后进行差分进化操作,选择优秀个体进入下一代种群,重新计算灰狼个体在新位置的适应度。迭代过程结束后,提取狼群中适应度最优的灰狼位置信息作为最终的SVR模型参数进行训练。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验表明了所提SOH预测方法的有效性。     

基于樽海鞘群优化差分进化算法的实验室预约模型

为了提高实验室预约工作的效率，采用动态差分进化算法进行预约方案生成，并通过樽海鞘群算法对动态差分进化算法进行改进，从而增强方案对不同预约规模的适应度。首先，输入实验室设备、实验室时间、预约者申请使用记录等样本特征，构建多个预约样本个体。然后，建立动态差分进化算法实验室预约模型，以实验项目满足度作为适应度。通过交叉和选择操作不断更新个体适应度，并采用樽海鞘群算法对差分进化算法的缩放因子进行优化求解。通过樽海鞘个体的领导者和跟随者在设定运动范围内的位置更新来获得最优缩放因子。最后，采用最优缩放因子对应的动态差分进化算法进行实验室预约方案求解，输出最优受益面指标预约解。实例仿真结果表明，通过合理设置樽海鞘群算法参数，在不同预约者规模情况下，基于樽海鞘群改进的动态差分进化算法均能够获得较高受益面指标的预约方案。