基于改进灰狼优化算法的医学数据特征选择应用研究

针对灰狼优化算法收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于差分进化(DE)的灰狼优化算法(GWODE).该算法在灰狼优化算法的基础上,引进差分进化机制生成变异种群,通过调节缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优.引入精英保留策略,根据进化后狼群适应度进行排序,淘汰适应度差的灰狼,同时再引进相同数量灰狼确保种群的竞争力.本文将该算法应用于生物医学诊断方面.实验结果表明,本文提出的算法性能优于实验对比的特征选择算法.     

改进的灰狼算法在电动汽车充电调度中的应用

针对灰狼优化算法（grey wolf opotimizer, GWO）易早熟收敛和陷入局部最优的缺点,提出一种基于精英反向学习的混合灰狼算法（grey wolf optimizer based on particle swarm optimizer,PSO-GWO）。首先,利用精英反向学习机制初始化种群,使种群保持多样性;然后提出一种非线性控制因子策略,增加算法的搜索能力,提高算法的收敛速度;最后基于差分进化和粒子群思想更新了位置方程,从而提升算法的收敛性能。采取10个基准测试函数将本文提出的改进的算法与差分进化算法、粒子群算法、传统灰狼算法、其他学者提出的改进灰狼优化算法进行对比。实验结果表明,本文提出的算法与其他算法相比,在求解多峰函数问题上效果显著,可以搜索到最优解0,同时求解最优非0解函数的效果也体现地较优越;同时运用改进的算法在实际电动汽车充电调度上进行了对比分析,发现也取得了不错的效果。     

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于动态多种群的自适应混合灰狼差分进化算法

目的 解决灰狼算法初始种群生成方式导致其存在多样性差的问题。方法 结合差分算法改进灰狼算法，生成基于动态多种群策略的混合灰狼差分算法，算法采用动态多种群策略，利用3种差分算法变异策略，增强初始种群解的多样性，并将其作为灰狼算法的初始种群，采用局部搜索策略增强算法的探索能力，最后采用改进的种群大小线性递减策略来降低算法的时间复杂度，提高算法的收敛速度。结果与结论对CEC2014测试集4类15个基准测试函数进行仿真实验，并与经典DE,GWO及其变体算法进行比较，验证了所提出算法的有效性，最后应用该算法求解经典工程领域焊接梁设计优化问题，证明了所提出算法的优越性。     

基于改进灰狼算法的自动导航小车控制策略

针对灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,通过引入改进Tent混沌映射反向学习策略和非线性收敛因子,并加入差分进化的变异、交叉、选择操作,提出一种改进的差分灰狼优化算法(improved differential evolution grey wolf optimizer, IDE-GWO)。将改进算法应用于优化自动导航小车(automated guided vehicle, AGV)的比例积分微分(proportion integration differentiation, PID)控制参数,并与其他几种算法进行对比。Simulink仿真实验结果表明：该改进算法优化PID参数的控制效果明显优于其他智能优化算法,能够有效地提升AGV轨迹跟踪性能,使得AGV实际轨迹能较好拟合目标轨迹。     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

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。     

一种基于反向学习和伯恩斯坦算子的差分进化算法

差分进化(differential evolution,DE)算法是一种种群随机搜索算法,但其在收敛过程中存在着容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题.为更好地提升DE算法的性能,提出一种改进算法为基于反向学习和伯恩斯坦算子的差分进化算法.反向学习策略用于增加种群的多样性,扩大种群的搜索范围,从而弥补陷入局部最优的不足,...     

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。     

基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。     

基于改进灰狼优化算法的区域监测机器人路径规划

为了解决大任务量作业监测中机器人路径规划问题,提出了一种区域监测的机器人路径规划算法。模拟大任务量监测真实环境进行问题建模。针对传统灰狼优化算法求解模型时全局搜索能力差且易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法。引入Logistic混沌映射,以加强初始化种群的多样性;引入一种控制参数的自适应调整策略,以平衡灰狼优化算法的搜索能力和开发能力;引入静态加权平均权重策略,更新种群位置,加快收敛速度。将机器人载电量与路径长度短作为约束,引入K-means算法进行任务聚类,通过改进灰狼优化算法对模型进行离线求解以规划出路径,将大任务量监测作业自动转换成分时分步作业。实验结果表明:通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高。通过50任务点与100任务点作业场景对机器人路径规划模型进行算法仿真,验证了算法的真实有效性,且任务量越大模型优越性越好,路径缩短比例越高。     

基于改进灰狼算法的混合发电系统优化设计

风光柴蓄混合发电系统的容量配置是系统优化设计中重要内容。针对基本灰狼算法在进化后期由于种群多样性的缺失而易于出现局部收敛或算法早熟的问题,提出一种具有全局寻优性能的改进灰狼优化算法(Improved Gray Wolf Optimization, IGWO)降低风光柴蓄混合发电系统的运行成本。引入收敛因子设置非线性调整策略来调节算法的全局探索与局部开发之间的平衡从而提高算法的收敛性;同时为了提高算法的全局寻优能力,通过柯西变异算子减少算法早熟收敛的概率。分析了风光蓄柴混合发电系统各发电单元特性,建立起以年均化系统成本最小化为目标的混合发电系统容量优化配置模型。分析优化结果,该改进灰狼优化算法能够有效对目标函数求解,从而证明了该算法的有效性和实用性。     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点。因此,提出了一种改进的灰狼优化算法（MGWO）。该算法引入了3种改进策略：平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略。通过两组在10个基准测试函数上的对比实验,验证3种改进策略的有效性。实验结果表明,综合使用3种策略的MGWO_4明显提升了基本灰狼算法（GWO）的性能,而且优于其他文献中的改进灰狼算法和其他数个优化算法。最后,在工程设计问题上的实验结果进一步证明了MGWO高效的寻优能力。     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.     

基于自适应头狼的灰狼优化算法

灰狼优化算法一种模拟灰狼捕食行为的元启发式优化算法.由于灰狼算法在种群迭代更新中始终靠近最优解,所以易陷入局部最优.提出了一种基于自适应头狼的灰狼优化算法,并在个体迭代更新中选择合适的头狼个数进行个体更新,这使得算法能够平衡开发和勘探能力.通过对20个基准函数优化问题的仿真实验表明,改进后的算法与原始灰狼优化算法相比,其全局搜索能力有显著提高.     

基于GWO算法光伏阵列多峰值的MPPT

针对因遮挡处于部分阴影条件下的光伏阵列, 其功率特性曲线由单峰曲线变为叠峰曲线, 使最大功率点跟踪(MPPT)算法失效, 而其他智能算法(如粒子群优化(PSO)算法)存在参数较多、 收敛速度慢、 振荡幅度大等问题, 将收敛速度快、 求解精度高的灰狼优化(GWO)算法应用于光伏阵列多峰值MPPT算法中. 先建立处于局部遮挡情形下光伏阵列的数学模型, 再解析基于GWO算法的MPPT算法原理. 仿真实验结果表明: GWO算法可快速跟踪到最大功率点; GWO算法比PSO算法的跟踪速度提高1倍, 跟踪效率提高0.1%.