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.     

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.     

约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法

使用混沌运动产生均匀分布的初始种群,并且对早熟的种群进行混沌变异,以增强算法的全局寻优能力;用一个改进的粒子群优化算法对种群进化,对那些不可行的粒子再用差分进化算法进行演化;通过自适应的半可行域竞争选择策略形成新一代种群,直到达到全局寻优的目的,由此提出一个约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法.数值结果表明,所提出的算法具有较高的计算精度、较好的稳定性、较强的全局寻优能力.     

粒子群优化算法的改进及数值仿真

提出一种改进的粒子群优化算法,该算法采用使全局探索与局部开发合理平衡的方法,降低了粒子群优化易陷入早熟收敛的可能性.先用Beta分布初始化种群,再用逆不完全Γ函数更新惯性权重,然后基于差分进化的新算子实现速率更新,最后采用基于边界对称映射的方法处理粒子的越界.数值仿真结果表明,改进算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和蚁群优化算法.     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计

提出了一种改进的粒子群优化算法用于解决混沌系统的参数估计问题,从粒子种群的初始化、惯性权重调整策略、差分变异进化、粒子位置与飞行速度的越界处理、局部变尺度深度搜索5个方面对标准粒子群算法进行综合改进,合理有效平衡了算法的全局探索能力与局部开发能力.基准函数测试表明了该算法的全局搜索能力、可靠性及搜索速度都有很大改善,有效克服了标准粒子群算法的早熟收敛现象.以Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果验证了所提方法的有效性.     

基于混沌迁移策略的多种群差分进化算法

针对差分进化算法全局寻优效率偏低的弱点,提出了一种基于多种群的混沌迁移策略,用以改进常规差分进化算法。该策略通过在多种群并行进化过程中引入混沌迁移序列,引导个体进行种群间的迁移。利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群之间能够进行充分高效的信息交换。仿真实验和PID控制参数优化应用表明:该算法具有很强的全局搜索能力,寻优效率高,有效地克服了基本差分算法的早熟收敛问题。     

收敛因子非线性变化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法在处理复杂全局优化问题时存在解精度低和收敛速度慢等缺点,提出一种收敛因子随进化迭代次数非线性变化的改进鲸鱼优化算法.该算法利用混沌方法替代随机方法初始化种群,使群体具有较好的多样性.受粒子群算法惯性权重启发,设计出一种随进化迭代次数增加而非线性变化的收敛因子更新公式,以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力.对当前最优鲸鱼个体执行混沌扰动策略以扩大其搜索范围.选取6个高维标准测试函数进行数值实验,结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度.     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

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.     

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.     

基于惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法

粒子群算法是美国学者受鸟类觅食行为启发提出的一种群体优化算法,在迭代后期易早熟收敛.为此利用混沌运动的随机性、规律性和遍历性的特点对粒子群算法进行优化,提出了一种惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法.在算法中对惯性权重进行调整加快算法前期收敛速度,而且加入了变异操作以帮助粒子后期跳出局部极小.最后用测试函数进行仿真实验,结果表明该算法收敛快,寻优能力强,寻优精度高.     

一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究

针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级.     

基于模糊理论的混沌变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值的缺点,将模糊理论和混沌理论引入粒子群算法,进行模糊混沌变异,增加种群的多样性,以解决粒子群的早熟问题.利用模糊理论对粒子群建模并对处于α-截集中的粒子以概率的方式混沌变异,该概率和混沌变异的步长分别随着隶属度和粒子群迭代的代数的变大而变大,而α是随着平均适应度的减小而增大.数值仿真实验表明该方法能较好解决早熟问题,具有较好的全局搜索能力,提高了计算精度.     

带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期早熟收敛现象,提出了一种带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法.算法在迭代的过程中,根据群体适应度方差按照一定的概率对当前的个体最优粒子进行扰动,增强了算法的局部探索的能力,使得粒子跳出局部最优点;同时增加粒子的相互学习阶段,使得每个粒子的进化不仅受到个体最优粒子和全局最优粒子的影响,而且还受到其他粒子之间相互学习的影响,提高了算法的收敛速度.数值实验表明,改进的新算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效克服早熟收敛现象.     

基于粒子群算法的重油热解模型参数估计

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出了一种根据种群多样性测度动态改变惯性权重系数的自适应粒子群算法,该算法能够平衡算法的全局探索和局部开发能力,不仅有效地避免早熟,而且具有较快的收敛速度.两个经典的测试函数的仿真结果表明了算法的有效性.将改进的粒子群算法应用于重油热解模型参数估计中,效果明显.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

高速收敛混沌粒子群算法的云计算任务调度

针对传统粒子群算法在处理云计算任务调度问题时,存在求解精度不高、容易陷入早熟收敛等缺陷,提出一种改进的高速收敛混沌粒子群算法.首先,采用混沌序列对初始化过程进行优化;其次,利用适应度方差对早熟现象进行有效诊断,并对算法在负梯度方向进行修正,使其跳出局部最优,实现高速收敛.仿真实验表明:改进后的粒子群算法能有效地避免早熟,收敛速度及求解精度都明显提高,非常适合云计算任务调度.     

基于惯性权值非线性递减的改进粒子群算法

针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯性权值非线性递减的改进粒子群算法,在算法迭代过程中,粒子边界速度采用最大速度非线性递减变化策略来限制,惯性权值非线性递减变化用于平衡种群粒子前期全局搜索与后期局部寻优的能力;为使种群在进化过程中保持多样性,在标准粒子群算法中引用二阶振荡策略使种群在进化过程中始终保持着多样性;在此基础上,进一步地将遗传算法中的选择机理与粒子群算法结合起来用于提高算法的适用性能;所提出的算法经过多个基准测试函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了对比;实验结果表明:算法在搜索精度与寻优能力上有更明显的优势,尤其是在多维、多峰等复杂非线性优化问题时,所提算法具有很强的竞争力。     

一种基于杂交机制的改进的双子群粒子群优化算法

为了克服粒子群算法的早熟收敛问题和易陷入局部最优问题,本文提出了一种新的基于双子群的改进粒子群优化算法,通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,并借鉴杂交机制,使搜索速度更快,收敛精度更高。再采用自适应惯性权重的粒子群算法,根据种群的进化状态来动态调整惯性权重。     

基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO).该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理.仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高.