化学吸附局部增强微分进化算法

微分进化算法是解决复杂系统优化问题的有效方法。为了增强微分进化算法的全局搜索能力和局部逼近能力,分别引入化学吸附变异算子和局部增强策略,提出了化学吸附局部增强微分进化算法。采用标准测试函数对改进算法进行仿真测试,并与基本微分进化算法和局部增强微分进化算法进行比较。实验结果表明,化学吸附局部增强策略提高了微分进化算法的搜索能力和收敛性能,验证了改进算法的有效性。     

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.     

改进差分进化在前馈神经网络训练中的应用

分析了误差反传算法,将改进差分进化算法和神经网络结合,采用常数变异交叉与自适应变异交叉的混合策略对网络的权值和阈值进行训练.并用2个典型问题对该网络和误差反传网络进行仿真对比.结果表明：经改进差分进化算法训练的神经网络,收敛速度快、泛化性能好.     

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。     

基于分组和动态参数设置的差分进化算法

提出一种基于分组和动态参数设置的差分进化算法。为增强算法在进化前期的全局搜索能力及后期的局部开发能力,设计了一种动态改变精英解选取范围的策略;针对个体特征的不同,将种群按个体适应度值分组,分别采用了不同的自适应缩放因子;为克服算法在进化过程中易陷入局部最优的缺点,提出了一种交叉概率的自适应设置策略。用30个CEC2014测试函数的仿真实验以及与3种差分进化算法和3种非差分进化算法的比较,说明所提算法具有良好的寻优性能。     

基于离散变量自适应遗传算法的改进

在自适应遗传算法中交叉算子和变异算子随着其适应度变化自动改变其值,从而影响遗传进化的过程,但算法在进化初期对遗传操作的效果并不明显。本文针对离散变量的特征,通过计算个体间的离散程度,判断种群的进化程度,根据不同的进化时期自适应调整交叉概率和变异概率,使得种群的交叉和变异配合进行,有效地解决了离散变量在进化初期容易陷入局部寻优的问题。实验结果表明,算法经改进后,其全局收敛的可靠性增加并加快了收敛的速度。     

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。     

改进自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

为了克服基本遗传算法在求解移动机器人路径规划问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,该文提出了一种改进的自适应遗传算法。采用人工势场法对种群进行初始化,设计了自适应交叉和变异概率。同时,采用混合选择方式改善了基本遗传算法收敛速度慢和早熟的现象,提高了算法的进化效率。栅格环境下的仿真实验证明了该文算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于改进差分进化算法的超声衰减谱反演计算

针对传统差分进化算法存在早熟收敛和求解精度低的缺点,研究了一种自适应控制参数的差分进化算法。通过引入自适应控制变量因子、自适应缩放因子和交叉因子使种群不断地向更新成功的个体学习,促进了后续种群的进化。对于颗粒粒径分布服从高斯分布、R-R(Rosin-Rammler)分布以及对数正态分布的3种典型颗粒系进行数值模拟,研究算例发现,改进差分进化算法反演得出分布参数值■,K的误差小于5%,体积中位径相比于设定分布的误差小于5%,因此,改进差分进化算法具有较强的稳定性与抗噪性。     

基于改进PSO算法在局部遮阴下光伏系统MPPT中的应用

在局部遮阴条件下，光伏阵列的功率输出曲线存在多个峰，为确保光伏系统能够更好地工作在最大功率点，提出一种改进粒子群(PSO)算法.自适应调整惯性权重和学习因子，并引入差分进化(DE)算法中的变异、交叉等操作来丰富粒子多样性，使算法不仅有更快的收敛速度，而且在遮阴条件下也能精准追踪到最大功率点.在Simulink中搭建系统仿真模型进行仿真试验.结果表明，改进粒子群算法能够明显提高追踪最大功率点的速度和精度.     

基于定向突变的自适应并行免疫算法

针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。     

基于遗传算法的自动组卷的研究

介绍了自动组卷的数学模型和主体思想，讨论了运用遗传算法求解一定约束条件下的多目标参数优化问题，提出了功能块的概念，并采用了新的编码方案、交叉算子和变异算子。实践表明，改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题，具有较好的实用性。     

基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究

给出了利用遗传算法求解试题库自动组卷问题的新方法，讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题，提出了功能块的概念，并采用了新的编码方式、交叉算子和变异算子。实验结果表明，改进的遗传算法相对于其他算法更能有效的解决自动组卷问题，具有较好的使用性能和实用性。     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

改进的多目标遗传算法在无人机机翼结构优化中的应用

现有的多目标遗传算法往往只能求得整个非劣曲线的一部分,同时局部搜索能力差,收敛速度较慢。为了解决这些问题,提出了一种改进算法,该算法将非劣分层遗传算法(NSGA)与向量评估遗传算法(VEGA)的优点结合起来,并且提供了一个利用往代信息构造搜索方向的局部搜索算子,有效扩展了非劣曲线的范围,加快了收敛速度。以某无人机机翼结构的多目标优化问题为例,证明本文改进算法可以较为快速地获得一个分布均匀的非劣解集。     

基于改进遗传算法的水污染控制系统规划

针对水污染控制系统规划,建立了对应的非线性规划模型,该模型可适用于具有污水处理与利用的一般系统.由于模型具有高度的非线性,提出一种改进的遗传算法来进行求解,该算法可弥补传统非线性规划算法无法获得满意效果的不足,克服基本遗传算法容易早熟的弱点.实例表明所提出的改进遗传算法具有良好的局部与全局优化性能,适于复杂模型的优化问题.同时提出了对约束条件处理的方法,该方法可应用于其他类似问题的求解.     

求解TSP问题的一种基于信息素的遗传交叉算子

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析. 在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息. 在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试. 结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子.     

基于改进克隆选择算法的函数优化问题

根据传统克隆选择算法的不足,提出了一种改进的克隆选择算法.设计了具有自适应能力的改进变异算子,抗体基因位变异概率取决于抗体亲和度;并提出了兼顾亲和度和浓度两种因素的改进选择算子.通过函数优化仿真实验证明了改进算法在收敛速度和寻优结果上均优于传统克隆选择算法.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

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.