基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测

针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算。仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低。     

基于K-means的改进差分进化聚类算法

K-means聚类算法简单,收敛速度快,但是聚类算法的结果很容易受到初始聚类种群的影响,往往导致局部最优。差分进化算法具有很强的全局收敛能力和鲁棒性,但其收敛速度较慢。为此,将K-means聚类算法和差分进化算法相结合,提出一种基于K-means的改进差分进化聚类算法。该算法设置在一定范围内随迭代次数动态增加的交叉算子,以使算法在迭代过程中先进行全局搜索,再进行局部搜索,这样有助于平衡算法的全局寻优和局部搜索能力,并且加快了算法的收敛速度。最后,通过实验测试了算法的有效性。     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.     

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法（NWOA）。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。     

一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法

针对惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW).在该算法中引入了参数粒子群进化速度因子和聚集度因子,并根据这2个参数对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为粒子群进化速度因子和聚集度因子的函数.在每次迭代时算法可根据当前粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地改变惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对几种典型函数的测试结果表明,DCW算法的收敛速度明显优于LDW算法,收敛精度也有所提高.     

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析

提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.     

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。     

基于改进树种算法的模糊聚类图像分割

元启发式人工智能优化算法应用于模糊聚类图像分割一直是研究热点.树种算法(TSA)是一种比较有效的智能优化算法,但标准TSA中的固定判断参数ST影响算法的收敛速度.为此,提出了随迭代次数逐渐增大的变量,并且将步长因子构造相应的非线性递减函数,使得迭代初期侧重于树种的全局搜索而后期侧重于局部搜索,提高TSA算法收敛的精度和速度.将改进TSA算法用于模糊C均值聚类算法(FCM)聚类中心生成的过程得到基于改进树种算法的模糊聚类(ITSA_FCM),这一举措能有效地避免FCM陷入局部最优.改进的算法具备优异的聚类效果和较快的运行速度.     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

基于组合混沌策略自适应量子微粒群的Volterra核辨识算法

针对非线性Volterra泛函级数的参数辨识问题,提出了一种基于组合混沌策略自适应量子微粒群算法(CCSAQPSO算法)的Volterra时域核辨识方法.该方法在量子微粒群算法(QPSO)的基础上,采用混沌策略分两个阶段对QPSO进行优化,在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中则引入混沌变异机制,利用混沌变异算子空间遍历特性对个体进行变异操作,同时按照各微粒适应度的优劣程度对其进化过程中的收缩扩张系数进行自适应调节,有效避免了早熟收敛现象的发生,提高了算法的全局寻优能力,保证了算法的准确性和精度.最后将该Volterra核辨识方法与基于标准微粒群算法(PSO算法)和QPSO算法的Volterra核辨识方法进行了对比分析.仿真结果表明,提出的方法具有参数辨识精度高、抗噪声能力强等优点,且在全局优化能力和快速收敛能力上都有较大提高.     

混沌差分进化算法在复杂优化问题中的应用研究

差分进化算法求解复杂优化问题时,由于进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优值无法跳出.论文针对该问题,将差分进化算法和混沌优化方法耦合,构建了混沌差分进化算法.算法利用混沌序列的遍历性和内部迭代的随机性,弥补差分进化算法容易陷入局部最优的缺陷,从而提高算法的搜索性能.对几种典型函数的测试结果表明:混沌差分进化算法的全局搜索性能有了显著提高,能有效避免算法陷入局部最优.因此,与标准差分进化算法和混沌优化算法相比,该算法在求解复杂优化问题时更加可行、有效.     

一种新的自适应步长果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度低和后期收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长果蝇优化算法(ASFOA).该算法在运行过程中根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整进化移动步长,使算法在初期的步长大而避免种群个体陷入局部最优,到后期果蝇移动的步长变小而获得更高的收敛精度解,并加快收敛速度.通过6个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,结果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收敛精度、收敛速度均比FOA算法及参考文献中其他改进果蝇优化算法有较大的提高.     

基于改进鲸鱼优化算法的码垛机器人时间最优轨迹规划

码垛机器人在运行轨迹过程中所消耗的时间直接影响到了其工作效率,针对码垛机器人的轨迹规划的时间问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法对时间进行优化。在基础的鲸鱼优化算法基础上,利用混沌映射初始化种群,引入自适应的权重和改进收敛因子,以提高算法的求解精度、收敛速度和全局搜索能力。首先,根据 D-H 参数法建立机器人的运动学模型;其次,在关节空间中利用3-5-3次多项式插值函数对机器人末端执行器经过的路径点进行规划,然后采用改进的鲸鱼优化算法对时间进行优化。最后通过 MATLAB软件进行效果仿真和对比。结果表明,与其它同类的算法相比,改进的鲸鱼优化算法的求解精度更高,收敛速度更快。将该方法与轨迹优化结合,与未采用算法优化的3-5-3多项式轨迹规划所需要的运行时间相比缩短了22.46％,且各个关节轨迹平稳连续,验证了该轨迹规划方法的有效性。     

变尺度混沌粒子群与小波的地基沉降预测应用

针对粒子群算法易出现早熟,搜索精度低的问题,从惯性权重的确定和算法搜索精度两个方面进行了改进。其中惯性权重由随迭代次数非线性递减函数和一随机扰动项确定,利用这个扰动项的突变性来跳出极小值区域,同时为增加粒子的多样性,提高算法搜索精度,引入了变尺度混沌搜索,并将该方法和标准粒子群算法分别与小波去噪结合,预测地基累计沉降量并做了对比,实验表明本文方法具有良好的全局和局部搜索能力,预测精度高。     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

基于混沌和差分进化的混合蝙蝠算法

提出一种基于混沌和差分进化的混合蝙蝠优化算法.把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化中,在算法迭代过程中,通过一种早熟判断机制,对早熟的粒子进行差分进化算法的交叉、变异和选择操作,增强算法的多样性和全局寻优能力,有效避免陷入局部最优.通过8个标准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法可以有效提高收敛精度和收敛速度.     

基于遗传-鲸鱼优化的SCARA自适应迭代学习控制

针对SCARA重复运动后的轨迹会出现偏差的问题,给出了一种基于改进鲸鱼算法的自适应迭代学习优化控制策略。根据SCARA驱动方程,设计了动力学系统的迭代学习控制律。由于鲸鱼算法收敛速度慢,利用遗传算法与鲸鱼算法结合,提高算法的全局搜索能力。对机械臂控制器参数K_P、K_D进行寻优。实验结果表明,该算法灵活性好,对系统期望轨迹具有较高的跟踪精度,有效降低了双关节机械臂的位置、速度跟踪误差,具有较强的可行性与有效性。     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

基于自适应混沌变异粒子群算法的地震参数反演

提出了一种改进的基于自适应混沌变异的粒子群优化算法来解决地震参数反演问题.该算法提出自适应飞行策略,根据搜索能力对粒子群进行划分,增强了子群间的协同能力,使算法具有良好的全局寻优能力;两阶段混沌变异策略能够在粒子进化的不同阶段进行自适应性搜索,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,该算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点.首次将该算法应用于地震参数反演问题,结果表明该算法提高了反演精度且不受初始模型影响,能够较好地解决地震参数反演问题.     

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%。