改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

改进混沌优化及其在非线性约束化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法－混沌优化,并在此基础上提出改进的混沌优化,它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非生约束优化问题,仿真结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度 、收敛速度和不靠性较高,满足约束的效果较好,是解优化问题的有产方法。     

一类二层多目标规划的混沌遗传优化算法及其应用

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的.     

二层多目标决策问题的等价变换及其全局优化

针对求解一类二层多目标决策问题,首先将其转化为等价的单目标决策问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明是可行、有效算法.     

一种改进的混沌优化方法研究

为提高混沌优化方法的寻优速度和求解精度,本文提出一种改进的混沌优化方法,该方法结合幂函数载波和变尺度混沌优化方法的优点,在第一次载波中利用幂函数全局寻优,在第二次载波中,以当前最优解为中心,不断缩小优化变量的搜索区间进行双侧局部寻优。仿真结果表明,该方法可以明显提高收敛速度和精确性。     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局部搜索和全局寻优的关系,进而提高算法寻优速度和寻优精度.经仿真实验将所提算法与5个改进蛙跳算法进行对比可知,无论是典型基准函数优化问题,还是油田措施规划方案求解产出投入比,该算法都能获得很好的求解结果.     

利用改进的遗传算法求解非线性方程组

提出一种改进的求解非线性方程组的浮点遗传算法,算法通过把非线性方程组的求解问题转化为约束优化问题,然后将局部搜索信息引入遗传算法,通过改进的变异算子不断调整搜索区域,最终搜索到含有最优解的区域,再利用局部搜索信息提高解的精度.数值实验结果表明,改进后的浮点遗传算法具有较好的全局优化能力和局部搜索能力,且提高了求解的速度和解的精度.     

混沌最优化算法在结构最优化设计中应用

针对非线性约束问题,提出了一种新的、可行的混沌最优化算法———三次载波混沌最优化方法;并将此算法用于工程结构优化设计中。计算结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高,满足约束的效果较好,是解决优化问题的有效方法。     

复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.     

超越方程的全局优化解法

现有的粒子群算法在求解超越方程时具有局部搜索能力差、后期收敛速度较慢的缺陷,导致了粒子群算法无法得到较为精确的超越方程的根.在粒子群算法的基础上,加入局部搜索能力较好、后期收敛速度较快的拟牛顿算法,依照算法的进程自动甄选粒子群算法和拟牛顿算法,充分发挥粒子群算法的全局搜索性能和拟牛顿法的局部搜索性能,进而将超越方程转化为了纯粹的函数优化问题,并基于此方法进行求解实验,结果表明该方法具有极高的收敛速度和求解精度.     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

基于Kriging代理模型的注塑产品翘曲优化

针对传统的基于CAE的注塑产品工艺优化方法精度不高、效率低,提出了Kriging模型与自适应粒子群算法相结合的集成优化策略.Kriging模型代替CAE分析作为粒子群算法迭代过程中的适应函数,大大减少了优化算法的计算量;同时,通过在粒子群算法中引入自适应惯性权系数,加快了粒子群算法的收敛速度.算例表明,基于Kriging模型与自适应粒子群算法的优化策略可以在小样本情况下获取较高的求解精度,并通过与标准遗传算法做比较,表明该优化策略同时具有较高的计算效率.     

基于微粒群算法的桁架频率拓扑优化

研究桁架结构频率拓扑优化的微粒群算法。采用混合罚函数法分开处理结构固有频率约束和其他约束条件,既保证所有约束能够严格满足,又提高了微粒群算法的收敛速度。由模态识别系数判断出虚节点自由度产生的局部振动模态,排除其对应的频率,得到结构真实的固有频率。算例计算结果表明,无论是频率极值优化问题,还是具有频率约束的结构优化问题,联合使用微粒群算法和模态识别系数都可以很方便地获得桁架最优截面和拓扑构型。     

基于免疫进化细菌觅食算法的无功优化

针对传统细菌觅食算法在优化过程中步长一致、收敛速度较慢的缺陷,提出了一种免疫进化细菌觅食算法(IBFO),并将其用于电力系统无功优化问题上.这种改进的算法赋予了细菌对搜索空间的感知能力,利用灵敏度的概念来调节步长,加快收敛速度;将免疫算法中的克隆选择思想引入算法中,对精英细菌进行克隆、高频变异和随机交叉,提高收敛精度.将IBFO算法在IEEE 14、IEEE 30节点标准测试系统中进行了无功优化仿真,结果表明:新算法较其它算法具有较强的全局搜索能力,且收敛速度快、鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径.     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

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.     

基于迭代均值组合近似模型和序贯优化与可靠性评估法的船舶结构优化设计

针对传统可靠性优化方法不能同时保证大型船舶结构计算效率与精度的问题,在船舶结构优化设计中考虑设计变量的不确定性,通过迭代均值组合(ER)近似模型和粒子群算法(PSO)提高序贯优化与可靠性评估(SORA)法的计算效率和精度,建立了改进的可靠性优化设计流程并解决了多用途船舱段的可靠性优化问题.其中:SORA法将可靠性分析与优化过程解耦,并提高了可靠性优化效率;PSO保证了SORA法优化所获全局最优解的计算效率;ER近似模型能够以最少的采样点建立满足精度要求的近似模型,并代替最有可能的失效点(MPP)和优化过程中耗时的有限元计算.多用途船舱段的可靠性优化结果表明:可靠性优化相较于确定性优化更有实际意义;改进的可靠性优化设计流程在保证计算精度的同时能够显著降低计算成本.     

利用二次灵敏度的渐进结构频率优化算法

针对标准渐进结构优化方法用于频率优化时难以达到计算效率和准确性之间的平衡,提出了二次灵敏度的概念,给出其计算公式,并且提出了一种利用二次灵敏度的频率优化算法.该算法是对标准渐进结构优化方法的改进,通过1个算例测试了该算法的性能,表明该算法能有效地用于频率优化,尤其适用于两阶段优化法的第1阶段优化,能在一定程度上平衡计算效率和准确性.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。