基于文化算法的改进遗传人工鱼群优化算法

针对人工鱼群算法精度不高,后期收敛速度慢等缺点,文章提出了一种基于文化算法框架的遗传人工鱼群优化算法。该算法利用文化算法框架,建立了遗传算法优化的信仰空间和人工鱼群算法优化的种群空间,两个空间并行演化,同时通过接受函数和影响函数相互促进,克服了人工鱼群算法易陷入局部极值导致后期收敛速度慢和精度不高的缺点。通过对4个基准测试函数进行求解,表明了该算法相比基本鱼群算法在求解过程中精度更高,鲁棒性更强,收敛速度更快。     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞，将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差；变异参数(包括变异概率、变异位数)初值与标准遗传算法(SGA)相近；随着发育停滞代数的增长，增大变异参数；当有更优个体产生时，变异参数恢复到初值，种群发育停滞代数置0；随种群发育停滞代数再次增长，变异参数再次增大，如此反复，直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时，提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’s F6函数)对该算法进行测试，结果表明，与SGA及自适应遗传算法相比，该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解，且具有较高的收敛速度。     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.     

基于二次插值的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种基于蜜蜂采蜜行为的一种优化算法.针对标准人工蜂群算法的收敛速度慢、搜索能力差、精度低的缺点。提出了一种基于二次插值的人工蜂群算法(QIABC)。保持全局搜索和局部搜索的平衡.数值实验说明了改进的人工蜂群算法在函数评价次数、收敛速度、精度和鲁棒性方面具有较大的优势,从而表明改进方法的有效性。     

一种改进的快速高效的差分进化算法

文章针对差分进化算法收敛速度和全局搜索能力之间不能同时兼顾这一问题,提出了一种改进的差分进化算法,该算法从动态更新种群、递增策略的交叉概率因子及递减策略的缩放因子对标准DE算法进行了改进,并用6个典型的测试函数对改进的差分进化算法和标准差分进化算法进行测试比较,结果表明改进后的差分进化算法在收敛速度、收敛精度和算法鲁棒性方面都要优于标准差分进化算法,采用动态更新种群的策略也有效地提高了算法的运算效率.     

核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法

针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性.实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性.     

非劣解变异蛙跳算法

针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思路融入基本蛙跳算法,提出了一种非劣解变异蛙跳算法.算法充分利用蛙群的群体信息,对青蛙子族群中的若干非劣解结合自身信息和群体信息进行变异,避免了算法陷入局部最优,并大幅度提高了算法的搜索速度.实验表明,改进后的算法收敛速度以及收敛精度方面都比基本蛙跳算法有了很大程度的提高,同时,该算法与相关文献中的算法进行比较发现,其性能有较大的提高.     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点.因此,提出了一种改进的灰狼优化算法(MGWO).该算法引入了3种改进策略:平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略.通过两组在10个基准测试函数上...     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

基于DNA的改进人工鱼群算法

人工鱼群算法虽然具有不需要了解问题的特殊信息,能够寻找到一定的搜索方向,对初值和目标函数的要求不高等优点,但在人工鱼群算法的后期,有一部分人工鱼会聚集在局部最优周围或者处在漫无目的地随机游动状态,从而影响算法寻优的精度及收敛速度.针对这一不足,引入DNA交叉和DNA变异操作,提出一种基于DNA的改进人工鱼群算法.通过函数测试表明,该算法在搜索精度、可靠性、稳定性和鲁棒性4个性能上相比于基本人工鱼群算法更有效.     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

代数方程求解方法收敛速度比较及对算法健壮性的影响

将交替方向隐式（ADI）、强隐（SIP）及Krylov子空间法中的TFQMR、Bi-CGSTAB方法实施于SIMPLER算法，作为其内迭代求解方法，比较了不同代数方程求解方法的收敛速度，并首次分析了它们对算法健壮性的影响，结果发现：内迭代方法不同，SIMPLER算法所表现出的健壮性也会有较大差异，采用不同的求解方法以及调节求解方法中的参数可以有效调整SIMPLER算法的健壮性．通过对具体算例的研究表明：当SIP方法的抵消参数α取值较高时，能获得比ADI快30％～50％的平均收敛速度，但算法的健壮性减弱；减小α值，在获得与ADI方法相同的收敛速度下，算法的健壮性却能远好于ADI；ILU（0）预处理的Bi-CGSTAB方法收敛速度较ADI平均能快15％～40％；当SIP方法取某口值时也能获得此收敛速度，但算法所表现出的健壮性却差于Bi-CGSTAB方法；ILU（O）预处理的TFQMR方法收敛速度慢于以上各方法，但其健壮性最佳。     

一种引入复合形法的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法求解复杂问题时搜索精度不高、易出现早熟收敛问题,提出一种引入复合形法的改进引力搜索算法。该算法在寻优初期利用引力搜索算法进行全局搜索,同时对引力系数进行改进,以提高全局收敛速度;在寻优后期,当算法出现早熟收敛现象时,引入复合形法,利用复合法较强的局部搜索能力,帮助种群快速跳出局部最优解。通过5个标准测试函数验证了改进算法的可行性和有效性。与标准引力搜索算法、基于权值的引力搜索算法、记忆性引力搜索算法相比,该算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度。     

融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在收敛速度慢、求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法。首先在蝴蝶自身认知部分引入非线性自适应因子,其次重新定义香味浓度计算公式,最后在局部搜索阶段引入改进的正弦余弦算法。通过19个基准函数的测试,实验结果表明,本算法在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面均优于蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)、正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)、樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)、狼群算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)和布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CS),与其他改进蝴蝶优化算法相比,在寻优精度方面也具有一定优势。     

基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法

针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm, DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation, DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。     

一种求解带不等式约束优化问题的新滤子SQP算法

介绍了一种线搜索滤子SQP算法,在适当的条件下证明了它的全局收敛性。该算法无需使用罚函数作为价值函数,也不需要可行性恢复阶段,对滤子接受条件有所改进,使其更容易接受好的迭代步,数值结果表明它是非常的。     

基于扰动的加速神经网络模型及其应用

针对BP算法收敛速度慢且存在局部极小值的问题,提出了基于扰动的加速神经网络DABP模型;研究结果表明,DABP模型提高了网络的收敛速度和计算精度,增强了全局搜索能力,达到了加速神经网络的训练效果,并提高了网络的预测能力。