融合模拟退火的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法(TLBO)在解决复杂优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法(SAMTLBO).该算法首先对学员阶段做了改进,在保持TLBO算法简单易实现的基础上,利用模拟退火方法增强了TLBO算法摆脱局部最优的能力,最后用4种算法对8个无约束优化函数仿真.数值实验表明,该算法无论是在收敛速度还是在寻优精度上均优于基本TLBO算法、ETLBO算法和DMTLBO算法.     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

基于模拟退火的万有引力算法

针对标准万有引力算法的个体位置更新策略可能对个体造成破坏且算法局部搜索能力较弱问题提出了一种改进算法。该算法将模拟退火思想引入万有引力算法,采用基于 Metroplis 准则的个体位置更新策略,并在引力操作之后,对每代最优个体进行退火操作。一定程度避免了个体移动的盲目性,提高了算法的局部搜索能力、收敛速度与精度。实验结果表明:算法的改进策略是有效的,且改进后的算法在收敛速度、收敛精度等方面具有明显优势。     

一种新的自适应步长果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度低和后期收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长果蝇优化算法(ASFOA).该算法在运行过程中根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整进化移动步长,使算法在初期的步长大而避免种群个体陷入局部最优,到后期果蝇移动的步长变小而获得更高的收敛精度解,并加快收敛速度.通过6个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,结果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收敛精度、收敛速度均比FOA算法及参考文献中其他改进果蝇优化算法有较大的提高.     

基于粒子群优化和模拟退火的神经网络优化研究

文章把模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,提出一种关于神经网络结构的优化设计方法,用于同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。算法对神经网络的结构和权值进行了优化,删除了网络中的冗余结点和权值,提高了网络的处理能力。实验结果表明,算法能够有效抑制粒子群优化算法不成熟收敛的发生,有效提高前馈神经网络的收敛精度和收敛速度,表现出良好的性能。     

具有差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法

[目的]社会蜘蛛群优化算法 (SSO) 是一种新颖的元启发式优化算法,自从它被提出之后就受到该领域学者的广泛关注,并且也被成功应用到许多领域.但是由于社会蜘蛛群优化算法还处在算法的研究初期,该算法的收敛速度与收敛精度还需要进一步提高.[方法]将差分进化算子引入到社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)中,并将改进的算法应用于函数优化问题中,通过5个标准测试函数来验证基于差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)的优化性能.[结果]差分进化算子增强了社会蜘蛛群优化算法的收敛速度与收敛精度.[结论]本研究中所提出的算法能够获得精确解,并且它也具有较快的收敛速度和较高的算法稳定性.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

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。     

基于DPSO-GT-SA算法的大规模UCAV协同任务分配

无人作战飞机(UCAV)编队任务分配是研究UCAV编队飞行作战的关键.针对复杂约束环境下大规模UCAV协同任务分配问题,提出改进离散粒子群算法.根据现有UCAV编队空对地饱和作战模式,建立UCAV编队作战环境中任务分配模型,通过采用离散粒子群优化-郭涛-模拟退火算法(DPSO-GT-SA)进行求解.根据粒子编码方式建立粒子与UCAV及目标之间的映射,通过粒子交叉变异进行搜索与寻优,并通过模拟退火Metropolis准则跳出局部最优.在复杂约束条件下,为解决离散粒子群-郭涛算法(DPSO-GT)陷入局部极小问题,引入改进模拟退火算法.为解决模拟退火后期收敛速度慢问题,在DPSO-GT-SA算法中加入动态温度衰减因子.仿真结果表明,改进离散粒子群算法可以更好地解决大规模UCAV协同任务分配问题.     

嵌入模拟退火机制的免疫逃避的粒子群算法

在寻优过程中,为了能够更快速的找到最优解,提出了一种基于免疫逃避粒子群算法与模拟退火粒子群算法相结合的改进算法.模拟退火粒子群算法能够使算法跳出局部极值,免疫逃避粒子群算法能够让初始化粒子更加快速的搜索,二者的结合让两个算法的优越性更加突出,搜索速度更快,收敛和搜索精度都更加优化.