基于混合DE—PSO算法的水库优化调度模型及其应用

水库优化调度实质上是一个非线性的不等式约束优化问题,在现行的求解方法中,对计算精度和复杂约束处理这两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少．将粒子群算法和差分进化算法引入到水资源系统工程中,建立了水库调度的DE—PSO优化模型,避免了寻优瓶颈;针对复杂约束问题,提出退火罚函数法,有效地解决了水库调度问题．通过实例分析,验证了所给方法的可靠性．     

基于分层环境选择策略的约束多目标优化算法

针对约束多目标优化问题(CMOPs)难以平衡约束条件和目标函数的不足,提出一种基于分层环境选择策略的约束多目标优化算法(CMOEA-HES).CMOEA-HES首先采用模拟二项式交叉(SBX)和差分进化(DE)算子分别产生各自的子代种群;然后通过第一层环境选择策略从两个子代种群中选出收敛性和多样性较好的个体;接着采用第二层环境选择机制在父代种群和第一层环境选择策略选出的个体中进行选择,在多样性和收敛性的基础上选出可行性较好的个体;最后将选出的个体作为下一代进化的种群．为验证CMOEA-HES的性能,将其与5种先进的约束多目标优化算法在两组典型的测试集上进行仿真计算,实验结果表明：CMOEA-HES在求解约束多目标优化问题上更具有竞争力．     

多目标动态加权差分算法及在电力经济调度模型上的应用

考虑多目标动态加权进化策略不能有效处理高维变量多目标函数的缺点，本文利用差分算法代替进化策略，提出一种多目标动态加权差分算法．最后，通过优化典型多目标优化问题以及电力经济调度模型优化，验证了所提算法的有效性。     

基于双群体伪并行GA-DE多目标算法的动态环境经济调度

针对电力系统动态环境经济调度高纬度、强耦合、非线性、非凸等特点,提出一种双群体伪并行GA-DE(genetic algorithm-differential evolution)多目标算法.该算法基于外部精英存档和Pareto占优概念,利用差分进化算法和遗传算法构成双种群协同进化模式;采用平均熵及立方混沌映射初始化策略,增加种群多样性;根据相邻解的分布情况,改进Pareto解集的裁剪方式.与传统模型不同,将线损作为优化目标加入模型,采用动态松弛约束机制处理模型的复杂约束.经典10机组系统的验证结果表明:该算法在解决电力系统调度问题上具有可行性.     

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。     

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明:与NSGA-II和自适应差分进化算法(SADE-εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。     

基于差分进化算法的FMS中机器与AGV同时调度方法

针对柔性制造系统中机器与AGV（automated guided vehicle）同时调度问题，提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法。以最大完工时间最小为优化目标，考虑机器与AGV双资源约束，建立相应的数学模型。为了同时调度机器与AGV，采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构。通过改进差分进化（differential evolution，DE）算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力，并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代。同时，为了增强算法的局部搜索能力，对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。通过算例计算和对比，证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性。     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

结合引领策略的MMC求解最大约束满足问题

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简单而有效的框架,它的思想是求出满足尽可能多约束的解,其本质是约束优化问题.受元启发式算法在求解连续约束优化问题方面大量成功案例的启发,基于新近提出的作曲家算法(Method of Musical Composition,MMC)求解MaxCSP,在标准MMC算法的基础上引入引领策略,并将其离散化,以求解MaxCSP.最后,在广为流行的MaxCSP测试问题实例集上进行了求解测试并与改进的教与学(Teaching-learningbased Optimization,TLBO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行比较.实验结果表明,改进的算法无论对于求解可满足MaxCSP还是不可满足MaxCSP,都具有明显的优势.     

基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法及应用

针对差分进化(DE)算法在求解复杂优化问题时存在收敛性和搜索能力差以及控制参数难以确定的问题,引入小波基函数,提出一种基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法.该方法采用小波基函数来改进DE缩放因子F,以保证解的多样性、加速算法收敛和提高算法性能.选择5个标准测试函数来测试改进DE算法的有效性,实验结果表明,改进的DE算法能有效解决控制参数难以确定的问题,提高了其搜索能力,获得了较好的最优解.     

基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法

针对现有面向多目标优化问题的约束处理方法存在求解效率不足,基于分解策略的多目标进化算法受到约束限制导致求解性能低的问题,提出一种基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法.本文首先引入具有记忆功能的归档集,改进基于短暂忽略非容许解的约束处理方法,提高算法的求解鲁棒性.然后结合基于分解的多目标进化算法,设计一种动态分配搜索...     

改进差分进化算法在铝电解多目标优化中的应用

针对多目标优化问题,提出一种改进的差分进化算法(DE).该改进算法首先将DE与粒子群优化算法(PSO)结合,提高DE的收敛速度,然后引入多种群进化策略,有利于维持Pareto解的多样性.同时,在综合考虑机理与工艺的基础上建立铝电解多目标优化模型,并应用改进算法进行求解.仿真结果表明:在电流效率为92％时,改进算法所得的直流功耗为14.03 MW.h/t,比NSGA-Ⅱ的直流功耗降低了1.45％,比传统DE的直流功耗降低了1.75％.表明本文改进算法有效地提高了传统进化算法的性能.     

基于协同进化的多目标约束进化算法

针对约束多目标优化算法(COA:Constrained Optimization Algorithms)中存在的难以有效兼顾收敛性和多样性的问题,提出了采用协同进化策略的多目标优化算法(CoMaC)。首先,将一个COA转化为一个带动态约束处理的多目标进化算法。然后采用差分进化(DE:Differential Evolution)生成第1种群,并将其中的已知可行解选入第2种群,并与第1种群协同进化。第1种群通过保持原约束条件的全局搜索加快收敛。第2种群通过局部搜索进化,保持并获得更多可行解。最后采用标准约束多目标测试函数进行实验,以测试所提出算法的性能。实验结果表明,与使用惩罚函数处理约束问题(PF:Penalty Function)和使用动态处理约束边界方法(DCMaOP:Dynamic Constrained Many Objective optimization Problem)相比,所提算法在反向世代距离(IGD:Inverted Generational Distance)和超体积(HV:Hypervolume)两个指标上均取得了良好的结果,说明所提算法可以有效地兼顾收敛性和多...     

约束差分免疫克隆算法及其在汽油调合优化中的应用

针对约束多目标优化问题,提出了一种新型的约束多目标优化算法。该算法采用了一种新型约束处理方式,先通过约束违反门限截取种群再依据约束与目标函数值针对不同情况实现对个体的优劣划分。本算法将差分进化与免疫克隆机制相融合,既利用了差分进化从全局角度进行搜索的特点,又利用了免疫克隆机制从优秀个体出发进行局部再寻优搜索的优点,扩大了算法搜索的广度与深度。测试结果表明该算法相比快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)具有非常优秀的收敛性与分布性。将提出的算法应用于实际的汽油调合优化中,进一步验证了算法的有效性,可有效减少成本,提高产品质量。     

多目标优化的微分进化算法

将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化。与传统优化算法及一般的进化算法相比,该算法特点在于直接将约束条件以及多目标性结合到进化算子中。算例表明,该算法是有效的。     

多目标优化的微分进化算法

将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化.与传统优化算法及一般的进化算法相比,该算法特点在于直接将约束条件以及多目标性结合到进化算子中.算例表明,该算法是有效的.     

一种求解约束优化问题的进化规划型文化算法

为了求解复杂约束优化问题,提出了一种新的进化算法——进化规划型文化算法。求解过程中,在基于自适应的文化算法中引入进化规划,有效利用进化过程中相关知识引导种群进化。针对约束优化问题,对这一算法的信念空间进行了设计,并利用基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行了仿真,仿真结果表明该算法具有较好的全局搜索能力,而且大大减少了计算量。     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

改进鸟群算法及其在梯级水库优化调度中的应用

介绍一种新型群智能仿生算法—鸟群算法(BSA),针对BSA算法进化初期种群多样性的不足,提出基于Lévy飞行策略改进的LBSA算法,并通过2个实例对该算法进行验证:1)利用6个不同维度的典型测试函数对LBSA算法进行仿真测试,仿真结果与基本BSA算法、教学优化算法(TLBO)、差分进化算法(DE)、改进粒子群优化算法(IPSO)、粒子群优化算法(PSO)和混合蛙跳算法(SFLA)的仿真结果进行对比分析.2)为进一步验证LBSA算法的有效性,将其与BSA、TLBO等6种算法用于求解某梯级水库中长期优化调度问题.结果表明:LBSA算法寻优精度优于其他6种算法,具有全局探索及空间勘探能力强、求解精度受维度影响较小、运行速度快、求解精度高等优点,适合求解高维多极值复杂优化问题.LBSA算法优化调度发电量为38.357 3亿kW·h,分别比TLBO、IPSO、DE、PSO和SFLA算法的优化调度结果增加发电量0.005 5、0.008 4、0.010 5、1.467 3和2.678 4亿kW·h,具有较好的优化调度效果.本文通过典型测试函数及实际工程验证了LBSA算法的可行性和高效性,为求解复杂高维的梯级水库群优化调度模型提供了一种全新的途径和方法.     

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．