一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中粒子容易聚集和收敛速度慢，提出一种改进的粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子进化的成功率和多样性程度对算法寻优性能的影响，当粒子集聚程度较高时，增大惯性权值，提高算法的全局搜索能力。为平衡算法全局和局部寻优能力，当进化速度较快时，提高算法局部搜索能力，以免错过较好的位置。在速度更新中，引入较差粒子，避免算法再次去搜索这些较差的位置，降低算法的搜索效率。将该算法用于优化6个经典测试函数，实验表明：该算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力，而且可以提高算法的搜索效率和精度。
     

一种改进的动态惯性权重粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优过程中容易陷入局部最优,以及难以平衡求精和求泛的能力,提出一种动态惯性权重粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子的进化速度和集聚程度对算法寻优的影响,当粒子集聚程度较高时,增大惯性权值,提高算法的全局搜索能力。为平衡算法全局和局部寻优能力,当进化速度较快时,提高局部搜索能力,以免错过较好的位置。将此算法用于优化4个经典测试函数,实验表明:此算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力,还能提高算法的搜索效率和精度。     

一种融合粒子群算法的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法(BA)在寻优后期存在搜索性能差,寻优精度低,处理误差大,易陷入局部最优及早熟等缺陷,提出一种融合粒子群算法进行局部搜索的蝙蝠优化算法。该算法在局部搜索中,嵌入粒子群算法生成备选最优蝙蝠,并与基本蝙蝠算法生成的随机蝙蝠进行再竞争的方式优化种群,丰富了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。Matlab环境下的仿真结果表明,改进后算法(PSOBA)在收敛速度及精度上均有明显提高,处理维度更高,是解决复杂函数优化问题的一种有效方法。     

基于改进天鹰优化器的抱杆结构优化

为了提高抱杆设计的安全性和经济性，提出一种基于改进天鹰优化器的抱杆结构优化方法。根据抱杆工程实例，建立轻量化设计模型。将角钢杆件的截面尺寸作为优化变量，采用罚函数法处理许用应力，位移和屈曲系数三种约束条件。为了解决天鹰优化器局部搜索能力不足的问题，使用混沌映射进行种群初始化，使首代种群在搜索空间内分布更加均匀，并引入新的平衡方式使算法在迭代后期仍具有全局搜索能力，同时加入非线性参数增强局部搜索能力，引入反向学习策略增强算法摆脱局部最优的能力。十杆平面桁架结构尺寸优化算例结果验证了改进算法具有更好的寻优能力。抱杆结构轻量化设计结果表明，改进的天鹰优化器提供的设计方案更佳，抱杆质量减轻了16.55%。改进天鹰优化器能够有效处理平面桁架和空间杆系结构的优化设计问题。     

一种改进的混合粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的局部搜索能力、算法的收敛速度和解的精度,提出了一种改进的混合粒子群优化算法。采用聚类方法和混沌初始化、同时引入线性组合式局部搜索过程,通过四个标准函数的测试实验,与标准粒子群优化算法、混沌粒子群优化算法进行比较分析,提出的算法寻找全局最优解的能力有显著的提高,算法收敛速度和解的精度均优于其它参与比较的算法。     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

基于单纯形法的人工蜂群算法改进研究

人工蜂群算法中的侦察蜂阶段的搜索操作在一定程度上可以解决算法陷入局部最优的问题,但也和其他启发式优化算法一样,存在着局部搜索能力差,在接近最优解时搜索效率下降,以及求解复杂问题时可能陷入局部最优而使算法停滞等缺陷。为了改善此缺陷,采用NM算法来取代人工蜂群算法侦察蜂阶段的随机产生个体机制,提出了一种基于NM算法的改进人工蜂群算法(NMABC)。希望基于NM算法优异的局部搜寻能力,改善人工蜂群算法局部搜索能力较差之缺陷并提高搜索效率。     

一种新的交叉粒子群算法

针对标准粒子群优化算法(SPSO)在处理高维复杂问题极易陷入局部最优的不足,文章在研究标准粒子群优化算法理论基础上,提出了一种带交叉因子的改进粒子群优化算法(MyPSO),减小了算法陷入局部极值的可能。仿真实验表明,该算法(MyPSO)提高了全局搜索能力,但同时增加了搜索时间。     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

差分进化花朵授粉算法的WSN节点部署策略

针对无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）的节点部署问题，提出了一种基于差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）优化的花朵授粉算法（flower pollination algorithm,FPA）：DE-FPA。设计了动态转换概率，自适应平衡全局授粉和局部授粉间的相互转换，提高算法全局搜索能力。优化了全局授粉过程中的步长缩放因子，进一步提高算法收敛速度。为避免算法陷入局部极值，在每次全局授粉或者局部授粉迭代后引入差分进化策略，增加种群多样性，提高了算法搜索能力。实验结果表明，DE FPA收敛速度快、寻优精度高，能够在网络连通的约束条件下，达到较高的网络覆盖率。     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

免疫遗传算法在柔性Job-shop调度问题中的应用

借鉴生物免疫机理提出了一种求解柔性Job-shop车间调度问题的免疫遗传算法．仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了遗传算法（GA）对全局最优解的搜索能力和收敛速度,这将使遗传算法在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景．     

基于蜜蜂进化型遗传算法的电力系统无功优化

采用蜜蜂进化机制与遗传算法相结合的蜜蜂进化型遗传算法(bee evolutionary genetic algo-rithm,BEGA)对电力系统进行无功优化计算.该算法以一定概率将蜂王(最优个体)与雄蜂(被选的个体)2部分进行交叉,因此对最优个体包含信息的开采能力得以增强.随机种群的引入,降低了算法出现过早收敛的可能性,保持了种群多样性.应用BEGA对IEEE6节点系统进行无功优化计算的结果表明:较其他算法,BEGA具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

基于图像分割的伪并行免疫遗传算法聚类设计

遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。但它却由于进化过程的过早收敛而导致无法保证收敛到全局最优解。因此运用伪并行思想与免疫遗传算法相结合来弥补遗传算法的缺陷。1问题描述许多学科要根据所测得的相似性数据进行分类,把探测数据归入到各个聚合类中,从而对各聚合类     

深基坑土钉支护的参数优化设计

为了降低土钉墙的工程造价并保证安全,建立了土钉墙参数优化设计模型,对土钉道数、土钉直径、土钉长度、土钉水平间距、土钉竖向间距和土钉倾角等参数进行优化设计·对于土钉墙参数这样复杂的优化设计问题,传统的方法很容易陷入局部最优解,而遗传算法(GA)是一种全局优化方法,但在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡和迭代过程缓慢等缺点·为此提出进退搜索算法与遗传算法结合,并提出改进措施而构成改进混合遗传算法(IHGA)·工程实例的结果表明这种IHGA的优化设计结果不仅保证了深基坑的稳定性,而且使其工程材料成本大大降低·     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

遗传算法在水污染控制系统最优规划中的应用

针对水污染控制系统最优规划中存在的问题，提出应用遗传算法求解区域最优化模型，充分利用遗传算法全局搜索的能力，快速获得最优解。结果表明，这种算法可以克服试探法分段优化的不足，使规划结果更合理，投资费用更节省，为求解区域最优化模型提供了一种新方法。     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

一种基于信息熵的多种群遗传算法

通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型．并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法．利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵的多目标优化模型,利用该模型可以直接显式地给出作为拉格朗日乘子的种群最优解存在概率,从而得出多种群遗传操作的空间收缩因子,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩．用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛．数值算例显示,熵的介入使随机搜索类进化算法的寻优目的性大为增强,从而提高了演化设计的计算效率。     

遗传基因算法在工艺路线决策中的应用

基因遗传算法是一种应用于科学研究中的全局搜索与寻优过程听方法,文中将具有工艺约束的基因遗传算法应用到工艺路线排序过程,来实现了工序间及工序内各工步合理顺序的确定。