Modified evolutionary algorithm for global optimization

1 .INTRODUCTIONOptimization problemsoftenariseinscience ,engi neering ,andbusinessapplications .Tosolvevariousoptimizationproblems ,manysolutionsbasedonthegradientorhigher orderstatisticsoftheobjectivefunction ,suchassteepestdescentmethod ,conjugategradie…     

基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划

针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题,提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹,采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类,得到多个粒子子群,在每个子群内部进行一条可行航迹的优化,最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进,采用排挤机制产生初始聚类中心,针对实际环境中突发威胁的分布不均性,在聚类过程中,对航迹节点按照所在区域突发威胁的出现概率进行加权,提出了加权k-均值聚类算法。仿真实验表明,所提出的方法能够有效地得到无人机的多条可行航迹。     

Genetic Algorithms for Auto-Clustering in KDD

1. INTRODUCTIONClustering analysis is one of the major techniques in knowledge discovery in database (KDD),and other fields such as pattern recognition [1, 91. It is an approach to divide a data set illtosome categorically homogenous subsets called "clusters". The K-means algorithm [1] is a wellknown algorithm for this problem. It is a typical iterative hill-climbing algorithm, and thesolution obtained depends on the initial clustering. Although the K-means algorithm has beenapplied to …     

基于限制型粒子群优化的贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,在网络结构的搜索空间相对较大的情况下,已提出的相关算法往往都会存在算法收敛速度慢、学习到的结果准确性较差的缺陷。提出一种信息论结合粒子群优化的算法,利用互信息限制粒子的初始化,使得粒子群优化算法能在较短的时间内收敛,应用ASIA网络作为仿真模型,并与K2算法比较。实验结果表明,提出的算法能够快速、准确地得到贝叶斯网络结构。     

基于时间序列挖掘的合成旅装备维修保障能力预测

针对现有的预测方法参数较多、精确度不高的问题,采用了时间序列挖掘的方法对合成旅未来一定时期内的装备维修保障能力进行预测。首先建立了指标体系,利用“装备云”平台相关数据对指标及装备维修保障能力随时间变化的序列进行计算;然后对多元时间序列进行线段化拟合、聚类、符号化表达、Apriori关联挖掘,通过差分整合移动平均自回归-支持向量回归组合模型及反向传播神经网络对合成旅装备维修保障能力进行预测,最后通过事例验证了本文所提出的方法。     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离

把粒子群优化算法应用于稀疏信号盲分离中,采用基于粒子群优化算法的聚类算法来估计混合矩阵;然后利用粒子群优化算法在求解具有线性约束优化问题时,只需在初始化时粒子满足线性约束条件,无须做其它处理的特点来求解稀疏源信号,从而给出了一种基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离算法。该算法计算量小,精度较高。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

基于免疫聚类算法的离群数据挖掘

离群数据挖掘是数据挖掘研究的重要内容,在实际生活中获得广泛应用.论文结合了免疫算法全局搜索的优点和K-均值方法局部收敛速度快的特点,提出了一种基于免疫聚类算法的离群数据挖掘方法,有效地克服了传统聚类方法对初始化敏感、容易陷入局部最优等缺点,使聚类结果能够快速收敛到全局最优,有效地检测离群数据.实验结果表明,该方法实用有效的.     

一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法

很多现实的优化问题往往是动态和多峰的, 这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解, 同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹. 为了解决这种动态多峰优化问题, 本文提出了一种Memetic粒子群优化算法. 在提出的算法中, 利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域, 利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力, 利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能. 通过对一组标准动态测试函数--移动峰问题的仿真实验来检验所提出的 MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性.     

Margin optimization algorithm for digital subscriber lines based on particle swarm optimization*

The margin maximization problem in digital subscriber line (DSL) systems is investigated. The particle swarm optimization (PSO) theory is applied to the nonconvex margin optimization problem with the target power and rate constraints. PSO is a new evolution algorithm based on the social behavior of swarms, which can solve discontinuous, nonconvex and nonlinear problems efficiently. The proposed algorithm can converge to the global optimal solution, and numerical example demonstrates that the proposed algorithm can guarantee the fast convergence within a few iterations.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

基于贝叶斯算法的天线端到端优化

在确定天线的拓扑结构以后, 通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标, 快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上, 同时考虑天线的多个优化目标和限制条件, 使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集, 高斯过程估计出目标函数的后验分布, 进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证, 结果表明, 由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系, 整个优化过程以端到端的方式实现, 与传统的优化方法相比, 所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。     

在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.     

求解约束优化的模拟退火PSO算法

针对有约束最优化问题,提出了基于模拟退火的粒子群优化(particle swarm optimization simulated annealing, PSO SA)算法。该算法利用模拟退火算法以一定概率接受较差点的概率突跳特性,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性原则进行约束处理,并在模拟退火算法产生新粒子的过程中保留最优不可行解的信息,弥补了可行性原则处理最优点位于约束边界附近时存在的不足。4个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解.     

含不确定参数线性优化的新鲁棒优化模型

针对椭球不确定数据鲁棒线性优化模型的保守性,提出了一种新的鲁棒线性优化模型。通过引入新的距离公式,把椭球不确定数据映射到单位球中,以此来改进鲁棒线性优化模型。新模型克服了原模型对数据扰动较大时的保守性,从而在解的鲁棒性和最优性之间得到一个比较好的平衡。通过对几个标准实际问题的测试,结果表明新模型在保证解的鲁棒性的同时具有良好的最优性。     

基于双层模型的置信规则库参数与结构联合优化方法

作为置信规则库优化过程的两个重要方向,参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度.然而,现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究,无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标.为此,本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法.该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标,建立置信规则库联合优化目标函数;然后,建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法;进一步拓展前提假设条件,提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法,并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法.经过参数与结构联合优化之后,得到置信规则库最优决策结构.文末,引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性.通过与已有研究相对比,结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现.     

基于网格划分的混合优化算法

提出了用于求解大规模优化模型的基于网格划分的混合算法。该算法引入了空间划分和收缩的思想,在求解过程中首先应用全局优化算法确定优解信息,其次使用网格划分和合并将解空间快速划分和收缩为多个子空间,然后用局部优化算法在模型的极值点附近搜索,可以很快地收敛到极值点。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都体现了良好的性能。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

基于相位编码的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出一种适合连续优化的量子蚁群算法. 该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码. 首先基于信息素强度和可见度构造的选择概率, 选择蚂蚁的前进目标; 然后采用量子旋转门更新描述蚂蚁位置的量子比特, 完成蚂蚁移动; 采用Pauli-Z 门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性; 最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新. 由于优化过程统一在空间[0,2π]ⁿ 进行, 而与具体问题无关, 因此, 对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性. 以函数极值优化和聚类优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.