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.     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

带有自适应变异和指数递增交叉算子的差分进化算法

针对基本差分进化算法的缺陷,融入指数递增交叉算子以增加算法的收敛速度.当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值.数值仿真实验表明,该算法的收敛速度和精度都明显优于仅带有指数递增交叉算子的差分进化算法和仅带有随机扰动变异策略的差分进化算法.     

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.     

采用多目标差分进化的移动Ad Hoc网络节能路由算法

为了在节点的能量消耗和最优路由之间找到一个平衡,根据多目标差分进化算法原理,提出一种基于多目标差分进化的移动Ad Hoc网络节能路由算法.该算法把路由代价和网络生存时间作为2个优化目标,采用适应值变换的约束处理技术、非支配排序和拥挤距离技术进行优化.在优化过程中,提出适合差分进化算法的变异、交叉和选择策略.结果表明:该算法在网络生存时间和最优路由方面具有较好的优势,并保证了较高的包传递率.     

一种改进的差分进化算法

针对基本差分进化算法收敛速度较慢的问题,将粒子群优化算法中的社会学习部分引入到差分进化算法中,提出一种改进的差分进化算法。该算法通过小概率随机变异操作增加种群的多样性和全局搜索能力;变异向量和个体向群体最优个体学习的结果进行交叉操作,利用最优个体指导进化过程,加快了算法的收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。     

武器目标分配问题的离散差分进化算法

提出一种新的求解静态武器目标分配问题的离散差分进化算法. 采用整数排列建立武器-目标分配对,作为离散差分进化算法的初始个体;并通过取模运算对溢出取值范围的解向量进行修正,将其转化到解的搜索区域内,从而对差分变异算子进行设计. 同时,提出相应的交叉策略,得到可行的武器目标分配对. 在交叉过程中,保留目标向量与试验向量中相同的分配对,得以很好地利用上一代的分配结果. 在删除重复数和重新插入整数时,为了避免倾向性,生成随机排列,保证对数据处理的公平性. 实验结果表明,提出的离散差分进化算法在收敛性和求解质量方面均优于另外2种典型的离散差分进化算法,很好地实现了武器目标分配问题的有效求解.      

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。     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

基于环形拓扑自适应差分进化算法优化神经网络的压气机流量特性预测

为提升轮机模拟器中柴油机非额定工况下的仿真精度,提出一种基于有限数据的混合方法来预测多工况下的压气机流量特性.该方法采用一种基于环形拓扑差分进化算法来优化三层前馈神经网络参数,利用有限的给定工况下的流量特性数据,预测压气机流量特性曲线.采用神经网络来拟合压气机流量特性的非线性映射关系,利用差分进化算法优化调整神经网络的连接权重、连接偏置、连接开关等难以调整的重要参数.仿真结果表明,基于有限数据的方法可较好地拟合船舶压气机流量特性,采用环形拓扑的自适应差分进化算法优化调整神经网络的重要参数具有一定的有效性.本文提出的混合方法具有更好的泛化能力和搜索精度,可作为处理类似预测问题的有效手段.     

基于混沌和差分进化的混合蝙蝠算法

提出一种基于混沌和差分进化的混合蝙蝠优化算法.把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化中,在算法迭代过程中,通过一种早熟判断机制,对早熟的粒子进行差分进化算法的交叉、变异和选择操作,增强算法的多样性和全局寻优能力,有效避免陷入局部最优.通过8个标准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法可以有效提高收敛精度和收敛速度.     

基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简

结合粗糙集属性约简二进制优化模型,提出一种基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简算法,该算法将粗糙集属性划分至不同蛙群进化模因组内,每个模因组内属性集设计成以精英个体为中心力的蛙群并行演化方式,并采用交叉熵最小原理进行精英个体寻优全局最优约简集,快速而有效地处理大规模信息系统的属性约简.UCI仿真实验结果表明本文提出的算法在搜索全局最小属性约简解效率和精度方面具有明显优势,该算法应用于含噪音的人脑核磁共振图像MRI分割实验,其对MRI图像分割的高效性进一步表明该算法具有较强的适用性.     

基于混合差分进化算法的VLSI布图规划

基于B*-tree布局表示法,结合差分进化算法的全局搜索能力和局部搜索,提出了一种用于VLSI布图规划的混合差分进化算法,并使用MCNC标准数据进行测试.实验结果表明该算法是有效的.     

基于一种新混合群算法(MOHO-SA)的结构主动控制多目标优化研究

基于粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法提出了一种新的多目标混合群优化算法,对结构主动控制系统的作动器位置、数量与控制器参数进行同步优化.首先,分别采用PSO算法与DE算法进行对应种群的进化,使用庄家法则构造非支配解集,并引入边界点几何中心leader选择机制,同时利用模拟退火算法完成个体进化的二级局部搜索;以随机地震激励下反映结构振动控制效果和控制策略优劣的双指标作为优化目标函数.最后,针对ASCE 9层benchmark模型,采用本文提出的具有二级搜索功能的多目标混合群算法(MOHO-SA)对其主动控制系统进行优化设计,并分别与多目标差分进化算法(MODE)、多目标粒子群算法(MOPSO)、普通多目标混合群算法(MOHA)的优化结果进行对比分析,表明其Pareto解集具有更优的收敛曲线及分布性.     

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.     

多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究

针对单一进化算法不适合解决所有优化问题的情况,提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法.该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等3种算法,首先利用差分进化算法产生和选择最优种群,然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新,最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新,选择出最优种群以进行...     

协同差分进化算法求解负荷经济分配问题

提出了一种协同差分进化算法求解电力系统负荷经济分配问题( Economic Dispatching,ED).该算法考虑了机组的爬坡约束、出力限制区约束等非光滑费用函数曲线这样的非线性特征,并根据ED中可行域被分割为多个独立的区域的特点,采用协同进化策略处理约束条件.将种群分为保守和激进两种策略的子种群,子种群最优个体分...     

基于差分进化的图像自适应增强方法

图像增强是图像处理中重要的步骤之一,基于非完全Beta函数变换的图像增强办法能够获得较为理想的增强效果.然而合理的Beta函数参数选取一直没有得到很好的解决,常需要人工干预或者计算非常耗时.差分进化算法是一种新型的进化计算方法,具有自适应、自组织等智能特性和强大的寻找优化解的能力.这里将差分进化算法用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于差分进化算法的非完全Beta函数图像增强方法,实际图像增强实验结果表明了该方法的有效性和可行性.     

融合对数交叉概率因子和随机迁移的差分进化算法

针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带混沌差分进化算法CDE在收敛性和稳健性以及全局寻优能力方面更好。