MEMETIC算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组求解问题转化为函数优化问题,在Memetic(文化基因)算法的框架下,采用了拟牛顿局部搜索与自适应多点交叉、随机变异相结合的策略进行求解,充分发挥Memetic算法的群体搜索和全局收敛性,有效克服了拟牛顿法的初始点敏感问题. 选择了几个典型的非线性方程组进行求解,实验表明Memetic算法在求解非线性方程组应用上具有较高的收敛可靠性和精度.     

基于模拟退火Memetic算法的复合材料层合板铺层顺序优化

应用基于模拟退火局部寻优的Memetic算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立Memetic算法的优化模型。通过遗传操作,搜索问题的最优解,借助于模拟退火进行局部寻优,扩大了算法的寻优范围,加速了算法的收敛速度。数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用Memetic算法求解层合板的最佳铺层顺序。并应用标准遗传算法和基于模拟退火局部寻优Memetic算法的结果进行比较,然后用有限元进行模拟分析,证明了本文中优化模型的有效性和基于模拟退火Memetic算法的优越性。     

一种基于Memetic算法的非线性方程组求解算法

提出了Memetic算法求解非线性方程组的策略,在Memetic算法流程中,采用自适应多点交叉和随机点变异策略,在交叉和变异后均通过拟牛顿局部搜索策略对染色体种群进行优化,以提高算法的求解性能.仿真结果表明,所提算法在求解非线性方程组时是有效的.     

Memetic算法及其在分类中的应用研究

群体智能优化算法Memetic算法(Memetic Algorithm,MA)采用进化算法的操作流程,引入局部搜索算子,使其在问题的求解中保证较高收敛性能的同时又能获得较高质量的解,克服了遗传算法等传统全局优化算法易"早熟"的问题,同时避免陷入局部解。在MA框架基础上,提出了全局动态适应MA算法,采用遗传算法为全局搜索算子,k-means算法为局部搜索算子。使用Java语言实现算法并对UCI中分类实验数据集进行测试,结果表明,将遗传算法和k-means结合的全局动态适应MA在分类问题中具有较高准确率。     

基于粒子群优化的适应Memetic算法分析

通过对已提出的适应Memetic算法的研究与分析,采用改进粒子群优化作为Memetic算法的全局优化策略按照不同类型的适应Memetic算法构成六类基于粒子群优化的适应Memetic算法,并用于求解典型的测试函数。根据对实验结果分析这几类算法的优缺点。实验结果表明适应PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

基于多目标优化的虚拟机放置方法

在虚拟机放置问题中,传统启发式方法不能完全适用于复杂的云计算环境,采用智能算法的研究又缺乏对时间开销的考虑。针对上述问题,提出一种基于Memetic算法的虚拟机放置(Memetic algorithm-based virtual machine placement MAVMP)方法。MAVMP方法针对云数据中心运营情况建立了最小化能耗、最小化运行时服务等级协议违例率(service level agreement violation time per active host, SLATAH)以及最大化资源利用率的多目标优化模型,将虚拟机按照资源请求情况进行分类,并利用该分类方法改进了Memetic算法,利用改进后的Memetic算法求解多目标优化模型,得到虚拟机放置方案。仿真实验结果表明,仿真数据中心利用MAVMP方法进行虚拟机放置后,其在能耗、资源利用率以及服务质量的评价指标上都有着良好表现。并且,MAVMP方法与已有的基于智能算法的虚拟机放置方法相比计算时间也大幅下降。     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

一种新的进化策略及其全局收敛性

在求解单峰最优化问题算法的基础上,给出了一种新的进化策略.针对连续函数优化问题,利用中心极限定理,在较弱的条件下,首先证明了基于均匀分布的(μ λ)-ES算法依概率收敛,然后给出了采用一般连续性随机变量作为变异算子的(μ λ)-ES算法依概率收敛的证明.数值结果表明:采用基于均匀分布的进化策略求解维数较高的连续函数优化问题能够快速有效地收敛到全局最优解.     

设计同等位相异值遗传算法解决一维多峰函数早收敛问题

研究了等位异值遗传算法(BDGA,Bit Difference Genetic Algorithm)在多峰连续函数上的有效性,BDGA算法从整个种群(即所有个体)的角度来进行突变,通过定义等位异值变异算子进行有向导的变异计算,将每一位基因值的差异性在不同代遗传中加以保留,进而维持种群的多样性,结合简单群体与精英保留策略,很好的解决了遗传算法解多峰问题的早熟收敛问题。使用BDGA算法对经典一维多峰测试函数进行计算,实证了算法的高效性。BDGA算法结构简单,收敛速度快,应用方便,为遗传算法应用的优化提供了参考。     

基于Memetic算法的两级车辆路径优化

针对传统两级车辆路径优化过程,存在的精度不高,收敛时间过长的问题,提出一种基于Q学习理论和差分进化的Memetic算法。首先,对两级车辆路径优化问题进行研究,利用最优分割法获得第一级配送方案,以此确定中转站配送数量,然后求解第二级多配送中心车辆路径问题配送方案,获得两级优化问题的总里程及总配送车辆数量;其次,针对第二级MDVRP配送方案求解,利用Q学习理论和差分进化算法,设计新的Memetic算法,来实现对多配送中心车辆路径问题配送方案的全局优化;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

求解病态线性方程组的混合算法

首先通过变分原理将求解线性方程组的问题转化为等价的求解无约束函数最优化问题的极小值.通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGs-SA的混合算法.数值实验表明该混合算法校正了BFGS的局部搜索能力,达到了全局最优解,从而得到了原病态线性方程组的解.     

线性不等式约束优化问题的仿射内点不定dogleg算法

使用仿射变换内点回代技术的不定dogleg算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过对构造的仿射不定dogleg路径进行搜索得到迭代方向，结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子，产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．在合理的假设条件下。给出了不定dogleg路径的良好性质，从而证明了算法不仅具有整体收敛性，而且保持超线性收敛速率．数值计算结果表明了算法的有效性．     

一种多核加权支持向量机的水质预测方法

提出一种基于多核加权支持向量机的水质预测方法.核函数及其参数选择与数据分布的情况密切相关,采用单一的核函数应对水资源质量评价指标的整个数据分布难以达到很好的预测结果.采用多核加权学习的核函数避免了核函数设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题.实例表明,该方法的预测结果是合理可行的,且与以往同类预测方法相比,有着更为客观...     

发散步长准则下的增量聚合梯度算法

针对目标函数是若干光滑函数之和的优化问题,提出采用发散步长准则的增量聚合梯度算法。与增量梯度算法一样,增量聚合梯度算法的每次迭代也只需要计算其中一个函数的梯度。目前关于增量聚合梯度算法的研究主要是采用常值步长的增量聚合梯度算法,这一算法要求目标函数二阶连续可微且强凸,且常值步长的选取依赖最优点的二阶导数;而发散步长准则不依赖目标函数。在目标函数的梯度有界且李普希兹连续假设条件下,证明了采用发散步长的增量聚合梯度算法的收敛性;最后,通过数值例子验证了算法的收敛性,并与采用相同步长准则的增量梯度算法进行比较;数值结果表明对于某些优化问题,增量聚合梯度算法比采用相同步长的增量梯度算法更有效。     

局部密度函数的支持向量机估计法

研究了用局部密度函数表示连续型随机变量的未确知信息问题，给出了估计局部密度函数的支持向量机算法．     

线性不等式约束优化问题的仿射内点信赖域子空间算法

使用仿射变换内点回代技术的信赖域子空间算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过构造一个二维子空间，在子空间中求解信赖域的子问题得到迭代方向，结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子，产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．子空间技术的应用使得该方法适用于求解大规模问题．在合理的假设条件下，给出了信赖域子空间算法的良好性质，从而保证了算法不仅具有整体收敛性，而且保持超线性收敛速率，数值计算结果表明了算法的有效性。     

水平集理论在磁共振脑图像分割中的模型研究

灰度不均匀性常出现在医学图像中,给图像分割问题带来很大困扰.为了提高鲁棒性,可在分割模型中引入各种先验知识,例如形状和灰度分布信息.而传统的引入先验知识的分割算法,如神经网络算法,仍存在许多问题,包括数据计算量大和边界不连续等.为了解决这些问题,提出了一种基于水平集理论的分割算法.利用局部区域的灰度信息定义能量函数,然后根据能量函数的最小化机制引导水平集曲线进化并最终收敛到目标边界.在仿真实验中,将局域化的水平集算法与传统的自组织映射神经网络算法进行比较.结果表明,所得到的算法在鲁棒去噪和目标边界的连续性方面效果更佳.     

Gauss-Newton methods for a class of nonsmooth optimization problems

The local quadratic convergence of the Gauss-Newton method for convex composite optimizations is established for any convex function with a minima set. This work extends Burke and Ferris' results when this minima set is a set of weak sharp minima for the convex function.     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.