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．     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

一种改进的混合粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的局部搜索能力、算法的收敛速度和解的精度,提出了一种改进的混合粒子群优化算法。采用聚类方法和混沌初始化、同时引入线性组合式局部搜索过程,通过四个标准函数的测试实验,与标准粒子群优化算法、混沌粒子群优化算法进行比较分析,提出的算法寻找全局最优解的能力有显著的提高,算法收敛速度和解的精度均优于其它参与比较的算法。     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

具有全局收敛性的改进萤火虫优化算法

对萤火虫优化(Glowworm swarm optimization,GSO)算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究。分析了GSO全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种基于族群划分的改进GSO算法,借鉴混合蛙跳算法思想,将萤火虫群体进行族群划分,局部搜索及全局信息交换的方式改善了算法性能,通过引入萤火虫移动组元概念,改进了萤火虫更新策略,在此基础上,利用混沌优化技术,对萤火虫群体进行初始化,使得算法获得较高质量的初始解群体,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优,最后,采用经典测试函数进行测试,仿真结果表明,改进的萤火虫优化算法在收敛速度及求解精度上有明显改善。     

基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%.     

基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容．支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法．该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型．仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性．     

基于Alopex的进化优化算法

提出了一种基于Alopex的进化优化算法。该算法在进化过程中从种群中随机选择2个个体,通过计算2个个体和目标函数值的变化情况,确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优。该算法具备基本进化算法的特点,同时具备Alopex算法的优点,即在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点。对典型函数的测试表明:新算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

基于改进粒子群算法的微电网优化运行

为提高含分布式发电的微电网运行水平,应用基于混沌-模拟退火思想的粒子群算法对微电网的运行进行优化。针对微电网中各分布式电源特性,建立微电网的数学模型,建立了以运行成本和环境效益等运行指标最优为微电网优化运行的目标函数,并应用基于混沌算法结合模拟退火思想的改进粒子群优化算法对微电网多目标优化运行问题进行求解,得到微电网的最优运行方式。采用改进粒子群优化算法对某微电网进行24 h优化运行算例分析,结果表明该方法具有更好的寻优能力和更快的收敛速度。     

改进的混沌优化算法研究

分析了一类混沌优化算法所存在的不足,即在二次载波过程中只是在近似最优解的单侧邻域内进行搜索,同时可调参数也不能随着搜索进程的变化而变化,使得寻优结果并不是很理想。对此进行了适当地改进,利用混沌变量对当前点进行扰动,并且通过时变参数逐渐减小搜索进程中的扰动幅度,同时,以一定方式确定了时变参数的初值。用改进后的算法对连续对象的全局优化问题进行优化,仿真结果表明,该方法可以显著提高收敛速度和精度。     

基于区间套混沌搜索的混合优化方法

基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混沌搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率.     

改进的混沌粒子群算法对WLS-SVM性能参数的优化

加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性。     

求解非光滑优化问题的改进大洪水算法

应用启发式算法求解非光滑优化问题,解决基于次梯度信息的确定性算法在求解时困难较大的问题.首先分析了基本大洪水算法的优化机理及特征并给出其求解步骤,然后针对无约束及盒子约束问题分别设计了改进的大洪水算法,将基本大洪水算法所依赖的参数up省去.对于无约束情形,提出了进行邻域搜索的随机行走法;对于盒子约束情形,提出了选择初始可行点的方法和进行邻域搜索的混沌优化算法.最后通过算例进行测试并与其他算法进行对比,测试结果表明了改进的大洪水算法在求解非光滑优化问题时的有效性与优越性,故其可作为求解非光滑优化问题的一种实用方法.     

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.     

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...     

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。     

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。     

最优模糊神经网络参数的设计--混沌模拟退火学习法

提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。