鹰策略结合差分进化的可靠性冗余优化算法

将鹰策略和差分进化结合用于解决可靠性冗余优化问题.优化过程分为两个阶段:第一阶段使用Lévy飞行在解空间中进行全局搜索,第二阶段使用差分进化算法在前阶段得到的有前途解的周围进行快速的局部搜索.同时,修改了差分进化算法的变异算子和交叉算子以提高局部搜索的性能.该算法较好地实现了全局搜索和局部搜索的平衡,既有利于跳出局部最优,又可以加快局部收敛.通过对可靠性冗余优化的两个基本问题的实验表明,所提出的算法在解决可靠性冗余优化问题上是有效的.     

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析

提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.     

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。     

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.     

一种新的改进差分进化算法

针对差分进化算法(Differential Evolution,DE)在运行过程中出现个体聚集、种群多样性减少,导致算法收敛速度缓慢、收敛精度不高以及易早熟收敛等问题,提出一种基于自适应变异算子、交叉算子以及新变异策略的改进差分进化算法。采用6种常用的基准函数对改进DE算法进行测试,并将测试结果与其它算法进行比较。结果表明:提出的改进差分进化算法较j DE与标准DE算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度以及更好的全局收敛能力。     

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.     

函数优化问题求解的自适应差分进化算法

针对函数优化问题求解算法存在速度慢、精度低等问题,提出一种函数优化问题求解的自适应差分进化算法.该算法对变异算子和交叉算子进行改进,增强了其寻优能力.对经典的函数优化问题进行仿真测试,结果表明,自适应差分进化算法全局搜索能力强,收敛速度快,可以获得更高精度的函数优化问题解.     

改进差分进化算法及其在发酵优化中的应用

针对发酵过程的补料优化问题,提出一种改进的差分进化算法.为了克服基本差分进化算法在全局最优点附近搜索速度较慢、精度较低的缺点,引入单纯形加速算子以提高算法收敛速度,而针对算法易过早收敛的缺点引入混沌迁移算子,以提高算法种群多样度,增强算法跳出局部最优解的能力.对于有约束优化问题,利用3个准则进行选择操作,使求得的最优解满足约束条件.将改进的算法用于某一类补料分批发酵过程,提高了发酵最终产物产量,表明了该算法的有效性.     

一种改进的自适应差分进化算法

为了提高基本差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种改进的自适应差分进化算法(ADE).在基本差分进化算法中引入了自适应变异算子,根据每个个体与最优个体适应度值的相互关系,自动地调节变异算子值,使之在进化初期较大,随着个体逐渐接近最优值,算子值逐渐变小,确保个体向最优值快速、稳定地逼近.在每一代变异、交叉和竞争之后,又增加了与随机新种群的竞争操作,使算法易于跳出局部最优点,以提高全局搜索能力.采用4个经典的测试函数对算法进行验证,结果显示:该算法的收敛速度与收敛精度在一定程度上优于基本差分进化算法,同时也优于基于代数进行自适应变异的差分进化算法.     

基于免疫遗传算法的多播QoS路由算法

提出一种基于自适应免疫遗传算法的多播QoS路由算法,该算法不仅能随种群进化的需要自适应调整交叉概率和变异概率,而且还通过引入免疫算子,在保证群体多样性的同时得到Pareto最优解.该算法能近似模拟自然界及生物个体竞争、繁衍和死亡的过程,具有较好的空间收缩能力和局部求精能力,能加快收敛速度和提高收敛精度.从而克服遗传算法的早熟问题.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于遗传扰动机制的改进蝙蝠优化算法

针对蝙蝠算法现存的缺点,如收敛速度慢、优化精确度低、早熟,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA).该优化算法引入了遗传竞争机制,通过比较与全局最优解的差异,随时调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和多样性,解决了蝙蝠算法早熟的问题,同时加快了收敛速度,提高了优化精度.采用基准测试函数进行仿真验证,实验结果表明:与蝙蝠算法(BA)和基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠算法(WDBA)相比,该算法(GDBA)具有更好的收敛速度和搜索精度,加强了寻找全局最优解的能力.     

基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计

为提高结构可靠性优化设计的效率,利用粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)算法的搜索特性,构造一种PSO-DE混合算法,以克服基本PSO算法的早熟问题.将PSO-DE混合算法与结构可靠性优化理论相结合,建立了结构系统失效概率约束下以结构质量最小化为目标的优化模型.算例结果表明:与基本PSO算法相比,文中提出的PSO-DE混合算法提高了收敛速度和计算精度;该算法易于实现,鲁棒性好.     

具有差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法（英文）

【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。     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

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.     

一种求解非线性约束优化问题的新方法

针对标准遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的新型自适应混沌遗传算法,求解复杂非线性约束优化问题.算法根据实数编码的特点,依据概率分布函数构造杂交算子,结合混沌动力学特性和人工神经网络理论,设计了一种自适应混沌变异算子,使算法有效维持群体多样性,防止和克服进化中的“早熟”现象,同时采用不需要惩罚因子的直接比较惩罚函数方法,对约束条件加以处理.通过算例数值实验,验证了算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有明显改善.     

基于个体强度的自适应差分多目标免疫算法

考虑到支配解可能携带有利于算法搜索到最优解的信息, 在克隆阶段选择一部分非支配解和支配解克隆以提高种群多样性和避免算法早熟收敛。在进化阶段, 先采用自适应差分进化算子交叉变异, 然后用多项式变异算子进行扰动以有效地平衡算法的全局搜索和局部搜索。基于个体强度建立外部文档储存一定数量的较好解, 并让这些较好解在每次迭代中参与进化且被更新。对10个标准测试函数进行仿真实验, 并与其他5种算法进行比较, 结果表明所提算法在收敛性和解的分布性方面均表现出明显优势。     

混沌在实数编码遗传算法中的应用

提出了基于退化混沌突变算子的实数编码遗传算法.此算法通过利用混沌特定的内在随机性、遍历性和变化的进化速率,较好地模拟了生物进化过程,提高了算法的爬山能力,并针对不同的进化阶段,自适应地采用不同的算子操作次序,在一定程度上保护了已得到的有效个体.因此较好地克服了早熟收敛和停滞,并有效地解决了全局收敛性问题.仿真结果表明,与已有的自适应算法相比,该算法容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高.     

差分进化算法的改进及其应用研究

针对差分进化(DE)算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法。于算法初始化阶段同时初始化2个种群,2个种群分别采用不同的自适应变异算子、变异策略和交叉算子进行进化操作,在改进选择操作中选择2个种群的最优个体进入下一次进化过程。采用5个标准测试函数对改进算法进行测试,检验算法的改进效果。结果表明,改进DE算法比j DE算法与标准DE算法具有更好的全局收敛能力,更快的收敛速度以及更高的收敛精度。将改进DE算法与SVM算法结合应用于短期电力负荷预测,预测结果表明,改进DE算法比标准DE算法能够更好的寻找到SVM的最优参数组合。     

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.