改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

一种新的混合粒子群优化算法

 针对粒子群优化算法容易陷入局部极值,进化后期收敛速度慢、精度低等缺点,本文将粒子群优化算法与遗传算法相结合,在基本粒子群优化算法中引入了正态变异算子,提出了一种新的混合进化算法,新算法增加了种群的多样性,增强了算法的全局寻优能力,提高了算法的搜索效率。使用新算法对经典函数进行优化测试,结果表明,本算法保持了粒子群优化算法简捷快速、容易实现的特点;同时,正态变异算子的引入提升了算法后期的收敛速度与全局搜索能力。新的算法能够以更小的种群数和进化代数获得较好的优化能力,在克服陷入局部最优和收敛速度方面均优于基本粒子群优化算法、遗传算法以及加入混沌扰动的粒子群优化算法（CPSO）。     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

基于模拟退火的单向环蛙跳算法在优化问题中的应用

针对混合蛙跳算法求解优化问题时,进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进混合蛙跳算法中的族群内部寻优能力.同时,在族群之间构建一个单向环迁移机制,从而增强算法后期跳出局部最优的能力.对几种典型函数以及TSP问题的测试结果表明:基于模拟退火的混合蛙跳算法的全局搜索能力有了显著提高,并能有效避免陷入局部最优问题.     

基于HPSO的PID算法在汽油机怠速控制中的应用

在怠速控制系统中,PID控制器的参数整定直接影响到控制效果;介于标准粒子群算法的不足,采用混合粒子群算法对PID控制器的参数进行离线整定,并基于MATLAB软件进行仿真实验;实验结果表明：混合粒子群的寻优精度优于遗传算法和标准粒子群算法,且具有良好的收敛速度.     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

混合免疫算法求解对称TSP的仿真分析

针对对称TSP,将局部搜索方法与免疫算法相结合,构造了混合免疫算法.数值实验结果表明,混合免疫算法求解对称TSP是可行的;新的算法既具有局部搜索方法较快的收敛速度和较强的局部寻优能力,又具有免疫算法的全局收敛特性.     

考虑不同生态流量要求梯级水库群生态调度及其算法

为协调清江梯级水库发电及下游生态效益,实现梯级库群水能资源高效利用和生态效益双赢,本文对清江隔河沿、高坝洲控制断面基础、适宜和理想等级生态流量进行分析计算,并以发电量和生态流量贴近度最优作为目标函数,建立兼顾生态保护的清江梯级库群多目标优化调度模型.进一步,针对传统混合蛙跳算法(SFLA)存在搜索能力有限、易陷入局部最优等问题,从混沌种群初始化、局部搜索方式、基于云模型理论精英青蛙进化和后期启发式激活机制等方面对SFLA进行改进,提出基于混沌云模型理论混合蛙跳算法(CNSFLA).采用该方法求解梯级水库生态调度模型,长系列优化调度结果显示,在保证发电效益和下游控制断面基础生态流量的同时,有效提升其适宜、理想生态流量保证率,总体保证率维持在较高水平;对于枯水典型年,虽然通过算法优化调度,但天然入流偏少导致控制断面部分时段理想生态流量仍无法满足.长系列调度结果对比表明CNSFLA具备高效搜索性能和良好稳定性,可显著提高库群联合调度结果质量.     

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.     

自适应搜索云逃逸的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法解决高维复杂问题时存在的早熟收敛问题,提出一种自适应搜索云逃逸的果蝇优化算法.分析了果蝇优化算法恒定步长会影响算法的寻优精度,以算法的迭代步值为引导因子设计自适应的搜索方式,协调算法全局搜索与局部搜索的能力.在算法搜索后期,为避免种群多样性过早丧失而导致求解问题陷于局部最优解,以云模型为基础设计云逃逸机制协助算法跳出局部限制进行深度搜索.对10个不同优化问题的实验表明:所提算法从求解精度、收敛速度以及稳定性方面都具有更良好的性能.