加速微种群遗传算法及其在结构优化设计中的应用

将微种群遗传算法与基于启发式模式移动的局部寻优方法和Aitken Δ^2加速策略相结合,给出了一种加速微种群遗传算法．算法中利用Aitken Δ^2加速策略改进当前种群,利用基于启发式模式移动的局部寻优方法改进子代群体．利用3个数值优化算例测试了算法的性能,表明本文算法具有较好的收敛性和计算效率．最后将其用于桁架结构截面优化设计,10杆平面桁架和25杆空间桁架的优化结果表明,本文算法的计算精度和计算工作量均优于传统的遗传算法．     

基于免疫粒子群-齿行法的桁架结构分层优化

针对考虑应力约束、位移约束和压杆稳定约束的桁架结构进行形状和尺寸优化,提出了一种基于免疫粒子群优化算法和齿行法的桁架结构优化算法.对形状和尺寸2类耦合变量进行分层处理.内层考虑各类约束条件,利用收敛速度较快的齿行法对给定形状的结构进行截面优化,使其自重最轻,将约束问题转化为非约束问题;外层则通过全局搜索能力较强的免疫粒子群算法对结构形状进行全局搜索,得出最终优化结果.通过37杆平面简支桁架桥和25杆空间桁架2个经典算例验证了所提算法的有效性.结果表明,所提算法采用内外层嵌套搜索,能够更好地处理2类变量的耦合关系,有效缩小了解空间的范围,具有良好的优化效果和较高的搜索效率.     

改进天鹰优化器优化Elman神经网络模型预测管道蜡沉积速率

管道结蜡一直是困扰含蜡原油输送的棘手问题，建立准确的蜡沉积速率预测模型对于保障管道的安全运行具有重要的实际意义。考虑到Elman神经网络(ENN)模型的不足（易陷入极小点、泛化能力弱），基于蜡沉积速率的主要影响因素，提出了一种基于改进天鹰优化器（引入鲸鱼优化算法的狩猎策略对天鹰优化器的局部搜索能力进行改进）的 ENN模型，并基于两组室内实验数据对比分析了所建新模型和其他模型预测精度的差异。结果表明，改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.7603%、1.2452%，其预测精度明显高于传统ENN模型；采用改进天鹰优化器建立的ENN模型可对初始权值和阀值进行寻优处理，极大提高了泛化能力，因此具有预测精度高的优点。     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性，通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子，提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法，改善算法初始种群的均匀性；通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子，提高算法的局部搜索能力；在算法的越界处理方面，提出一种基于环形区间和随机波动的方式，降低算法陷入局部最优的可能；引入了非线性收敛因子和自适用权重，均衡算法的局部和全局搜索，并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验，验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法，在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题，考虑最小化装配线的节拍时间，将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解；在解码阶段，设计一种基于阈值的解码方法，优化工序的分配过程；最后计算了21个混流装配线算例，结果表明，改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解，相较于其它算法，节拍时间平均降低3.02%。     

基于信息熵的改进海豚群算法及其桁架优化

针对基本海豚群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了基于信息熵的改进海豚群算法,引入信息熵来度量海豚群搜索阶段的不确定性,控制搜索阶段的选择概率,降低盲目搜索,克服了基本海豚群算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷。将改进后的算法应用到桁架结构的优化中,并与其他算法优化结果进行了比较,证明了改进的算法在收敛速度和寻优精度方面有更好的表现,将其应用到桁架结构优化设计中,为结构优化设计提供了一种有效的方法。     

基于改进遗传算法的桁架结构优化

桁架是一种广泛应用于工程领域的结构形式,对其结构优化有重要的意义.文章提出了随种群的进化而动态变化的自适应交叉算子和变异算子,以提高算法的优化效率及增强收敛性;引入了精英保留策略,以克服各代种群最佳个体未能保护的缺点.建立以最小化结构总重量为目标函数的桁架优化数学模型,并应用改进的遗传算法对桁架结构进行优化求解.通过实例验证了所建模型以及对算法改进的有效性和实用性.     

改进的粒子群算法及在结构优化中的应用

粒子群算法（PSO）是一种有效的演化算法。将免疫算法中浓度的概念引入粒子群算法中，提出了一种基于浓度概念的竞争排挤粒子群算法；并提出了基于样本方差的种群多样性指标，用以定量的描述种群多样性。这种改进的粒子群算法增加了粒子群的种群多样性，提高了算法的全局搜索能力。最后将本文的算法应用于梁结构和桁架结构优化设计，验证了算法的有效性。     

桁架结构优化设计的免疫克隆选择算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将免疫克隆选择算法应用于结构的尺寸优化设计.根据免疫学基本原理,在基本克隆选择算法的基础上引入精英策略,并给出合理的参数值.在桁架结构优化的数学模型中,采用惩罚函数法处理违反约束的情况.最后对几个经典的桁架进行了优化.数值结果表明,改进的免疫克隆算法收敛速度快、鲁棒性好,可以应用于桁架结构的优化设计.     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

面向多模函数优化的改进网格优化算法

利用网格优化算法（COA）编码简单、收敛速度快、不宜陷入局部最优等特点,针对多模态函数优化问题,对GOA算法进行了改进,扩大了优化搜索范围,保持了父本种群的多样性,增强了全局搜索能力。对典型多模态函数问题的测试结果表明,改进的网格优化算法在解决多模态函数优化问题方面具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。     

变粒度协同进化设计算法及其在卫星舱布局设计中应用

采用进化算法求解复杂卫星舱布局问题时,算法容易陷入局部最优,且干涉计算复杂度高,计算耗时长.为提高对复杂解空间的搜索能力,基于协同进化算法,将问题分解为若干子问题求解;为减少计算耗时,子问题求解时采用了一种设计变量的变粒度策略.称上述方法为变粒度合作式协同进化算法(CCEA-CFG).卫星舱布局优化数值实验表明,与目前常用的几种布局求解算法(遗传算法、协同进化算法以及遗传/粒子群算法(QPGP))相比,CCGA-CFG(基于GA的CCEA-CFG)具有较好的计算质量、计算效率和计算鲁棒性.     

基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用

智能种群算法在翼型气动优化领域获得越来越多的关注。提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法,并对其寻优性能进行了测试和验证。为平衡算法的局部搜索和全局搜索能力,将局部搜索性能强但易早熟的狼群算法与莱维飞行相结合,在增加收敛速度的同时,保证算法的全局搜索能力。为克服原始莱维飞行效率低、精度差的缺陷,引入高斯核函数自适应调节莱维飞行的搜索步长,以增加其搜索效率;引入四元法,以增加其搜索精度;通过标准测试函数和标准翼型气动优化设计算例验证,表明改进算法在优化效率和全局寻优能力方面均优于原始算法。     

离散变量桁架结构拓扑优化的遗传禁忌搜索算法

采用遗传禁忌搜索算法求解多工况多约束的桁架结构拓扑优化问题.在遗传算法中采用直接比较-比例方法(DCPM)处理约束,避免了确定罚因子的选择问题.为了提高遗传算法的局部搜索能力,在每一代遗传操作之后选择一定比例的解进行禁忌搜索,形成遗传禁忌搜索算法,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度.数值算例表明,该方法用于求解多工况多约束的离散变量桁架结构拓扑优化问题是方便、快速和有效的.     

基于带随机网络的多种群粒子群优化算法求解多资源受限柔性作业车间调度问题

多资源受限柔性作业车间调度问题(MRC-FJSP,multi-resource constrained flexible job shop scheduling problem)是一类复杂的组合优化问题。针对以最小化最大完工时间为目标的MRC-FJSP,提出了一种带随机网络的多种群粒子群优化算法(MPSO-RDnet, multi-population particle swarm optimization algorithm with random network)。首先,设计了一种半主动解码和基于启发式规则解码相结合的新型解码方式,对原有解空间进行有效裁剪。其次,提出了基于关键路径的两种邻域结构,提高算法局部搜索能力;引入了基于随机网络的多种群策略,提高算法全局搜索能力;提出了面向算法搜索停滞问题的重新初始化策略,增强算法的鲁棒性。最后,采用MRC-FJSP基准算例SFTSP进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

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.     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性     

一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法在处理复杂优化问题时出现搜索精度低和易出现早熟收敛等缺点,提出一种随机调整控制参数的改进鲸鱼优化算法(EWOA)。受粒子群优化算法中惯性权重的启发,利用随机分布的方式调整控制参数,以平衡鲸鱼优化算法的全局搜索和局部搜索能力。对当前最优个体执行服从正态分布的变异扰动,以避免算法出现早熟收敛现象。此外,采取佳点集方法替代随机方法产生初始个体以提高算法的全局收敛速度。6个标准测试函数的仿真实验结果表明EWOA能有效处理高维复杂优化问题。     

具有反向学习的多目标元胞遗传算法的空间桁架结构优化设计

为了解决具有多约束的桁架结构问题,提出一种具有反向学习的多目标元胞遗传算法应用于空间桁架结构多目标优化设计中。根据分析元胞遗传算法特点,引入一种反向学习策略、差分进化策略和约束处理技术。通过标准测试函数对比分析,算法能很好地保持Pareto解集的收敛性和均匀性。针对空间桁架结构优化的数学模型,采用实数编码和个体修正方法,将该算法对72杆空间桁架优化问题进行求解,并与MOCell的优化结果进行比较。结果表明,新算法获得的Pareto解集更加均匀,极端点值域更宽广,具有一定的工程实用性。