自适应细菌觅食算法在优化问题中的应用

细菌觅食算法在求解优化问题时,以固定的步长进行趋向操作,同时以固定概率对细菌个体进行随机驱散操作,虽然可以一定程度上增加种群多样性,但是在进化后期容易使优秀的个体流失,影响算法的寻优质量.针对上述问题,论文提出步长自适应调整和驱散概率自适应调整两项改进策略,分别根据算法进化程度和细菌个体的能量值动态调整趋向操作的步长和驱散操作的概率,从而使算法在保证种群多样性的前提下,保持细菌个体具有较高觅食能力,促进算法局部搜索和全局优化的平衡.对标准测试函数和TSP问题的测试结果表明:基于自学习的细菌觅食算法具有较强的全局寻优能力,适合求解高维复杂优化问题.     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

基于免疫进化细菌觅食算法的无功优化

针对传统细菌觅食算法在优化过程中步长一致、收敛速度较慢的缺陷,提出了一种免疫进化细菌觅食算法(IBFO),并将其用于电力系统无功优化问题上.这种改进的算法赋予了细菌对搜索空间的感知能力,利用灵敏度的概念来调节步长,加快收敛速度;将免疫算法中的克隆选择思想引入算法中,对精英细菌进行克隆、高频变异和随机交叉,提高收敛精度.将IBFO算法在IEEE 14、IEEE 30节点标准测试系统中进行了无功优化仿真,结果表明:新算法较其它算法具有较强的全局搜索能力,且收敛速度快、鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径.     

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.     

基于改进混合蛙跳算法的软测量建模方法

针对混合蛙跳算法的寻优机制在寻优过程中易陷入局部最优和收敛效果不理想的问题,该文提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法在更新群中最差个体时同步更新最优个体。更新最差个体步长时引入上一次的移动步长并赋予动态权值。改进算法舍弃了原算法中用随机值代替最差值的做法,引入高斯变异算子对最差个体进行高斯变异,使种群进化更趋合理。将改进的混合蛙跳算法运用到模糊C均值聚类算法的聚类中心优化中,得到最优的聚类中心。利用该聚类中心对样本进行模糊C均值聚类,并用高斯过程回归对各类样本子集分别建立对应的子模型,通过加权得到系统输出。以双酚A生产过程结晶单元为例进行仿真,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划

针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相关地形模型和威胁源模型;其次,对传统的蝠鲼觅食优化算法进行改进,相关改进包括在初始化过程中加入局部反向学习机制优化种群的位置,提高了种群的多样性;根据每次迭代后种群个体适应度的不同,改进蝠鲼翻滚觅食的翻滚因子S,由此实现一种自适应翻滚,有利于跳出局部最优;同时,在蝠鲼螺旋觅食过程中融合莱维飞行-柯西变异策略,扩大了搜索路径和种群搜索范围,提升了算法寻找全局最优的能力;最后,将改进的蝠鲼觅食优化算法引入到UUV的路径规划中,进行相应的实验模拟。实验结果表明：在地形1中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相比于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了32.49 km和23.88 km,航迹代价分别降低了9.68和4.04;在地形2中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相较于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了20.83 km和29.95 km,航迹代价分别降低了1...     

基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法

步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步长让其更新;其次,将逐维更新评价策略引入修正后的自适应步长布谷鸟搜索算法。实验结果表明,该算法不仅平衡了全局寻优能力和寻优精度之间的矛盾而且具有较好的收敛速度。     

改进的细菌觅食算法

为提高细菌觅食算法的性能, 将免疫算法与细菌觅食算法融合, 利用免疫算法的克隆选择思想代替细菌觅食算法的复制操作; 在趋向性操作中, 随着迭代的进行, 逐步缩小细菌运动步长, 在保证细菌收敛性的同时增强细菌的全局搜索性能; 改进迁移操作, 保证适应度值最高的细菌不被驱散, 以提高收敛精度。仿真表明,优化后的算法得到最优值比BFA(Bacterial Foraging Algorithm)的最优值更靠近函数的最优值, 证明其寻优能力更强, 且3 个函数的方差均小于BFA 的方差, 证明其稳定性也更好。     

模糊变异算子的改进鸽群优化算法

针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法.改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力.与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优...     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.     

一种改进的粒子群优化算法

在粒子群优化算法的基础上,将粒子群优化算法的速度更新公式中种群最优位置用所有个体的平均值与最优粒子有限邻居个体的平均值加权求和代替;通过将种群平均适应度和整体最优位置适应度的比值作为适应度函数,并引入了加速系数;得到改进的粒子群优化聚类算法既能够充分参考当前粒子的最优信息,也参考了所有个体的最优信息和当前最优粒子有限邻居的最优信息,在进化过程中可以通过新的适应度函数自适应地调整全局搜索和局部搜索的比重对粒子的影响,对算法收敛速度影响较小的前提下较好地提高了收敛精度。最后,选取了4组具有不同分布特征的Benchmark函数作为验证函数,试验结果表明,新算法具有较好的收敛特性。     

一种改进的进化回归神经网络系统

对基本进化回归神经网络系统作了改进．首先提出一种可切换的适应度评估函数,使得适应度函数能够始终保持对训练误差的敏感性,保证选择机制正确而有效地复制优良个体;然后针对均匀变异对个体变异力度不够的问题,引入一种变邻接长度的集中变异方式,提高系统维持种群多样性和发现优良个体的能力。结合个体适应度同种群平均适应度的关系,给出了变异步长自适应调整策略;最后利用个体之间的汉明距离,对最优个体保留策略进行了改进,限制最优个体在种群中的重复复制。仿真结果表明综合上述改进后的进化回归神经网络系统有更好的性能。     

一种改进的差分进化算法

针对基本差分进化算法收敛速度较慢的问题,将粒子群优化算法中的社会学习部分引入到差分进化算法中,提出一种改进的差分进化算法。该算法通过小概率随机变异操作增加种群的多样性和全局搜索能力;变异向量和个体向群体最优个体学习的结果进行交叉操作,利用最优个体指导进化过程,加快了算法的收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。     

一种融合多种策略的改进鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法容易陷入局部最优、收敛精度低的问题,提出一种融合动态划分等级策略和交叉存档策略的自适应鲸鱼优化算法,记为IWOA。首先引入自适应收敛因子,根据适应度值动态调整个体在迭代过程中的包围步长,平衡算法的探索和开发能力;然后对适应度不同的个体采用不同的自主学习策略,在增加种群多样性的同时加快算法的收敛速度;最后提出一种交叉存档策略,赋予陷入更新停滞的个体更好的位置,增强算法跳出局部最优的能力。在22个基准测试函数上的实验结果表明,IWOA在收敛速度和寻优精度等方面均有显著改善。在压力容器设计问题中的应用也表明IWOA可以有效解决复杂的非线性优化问题。     

一种改进的自适应差分进化算法

为了提高基本差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种改进的自适应差分进化算法(ADE).在基本差分进化算法中引入了自适应变异算子,根据每个个体与最优个体适应度值的相互关系,自动地调节变异算子值,使之在进化初期较大,随着个体逐渐接近最优值,算子值逐渐变小,确保个体向最优值快速、稳定地逼近.在每一代变异、交叉和竞争之后,又增加了与随机新种群的竞争操作,使算法易于跳出局部最优点,以提高全局搜索能力.采用4个经典的测试函数对算法进行验证,结果显示:该算法的收敛速度与收敛精度在一定程度上优于基本差分进化算法,同时也优于基于代数进行自适应变异的差分进化算法.     

细菌觅食算法优化归一化准则的彩色图像分割

为了求解彩色图像分割问题,采用一种基于离散细菌觅食算法优化归一化准则的彩色图像分割方法。引入模糊C均值聚类算法对图像预处理,降低算法维度;同时用细菌觅食优化算法求解Ncut的最小值,提高了算法的稳定性和收敛速度;通过最优个体菌得到分割结果。实验表明,该方法能够较好地分割图像,优于SM算法和遗传算法处理问题的分割效果,且耗时少。     

基于细菌觅食优化决策的齿轮箱故障诊断

在利用SVM对齿轮箱进行故障诊断决策时,SVM模型参数(核参数及惩罚因子)对齿轮箱故障的诊断结果影响很大,而最优参数难以获取,针对这一问题,提出一种基于自适应细菌觅食算法(BFA)的SVM参数快速选取方法。以齿轮箱故障诊断过程为实验对象,对比分析网格搜索法、遗传算法、粒子群算法与细菌觅食算法对SVM径向基核函数参数δ及惩罚因子C的优化性能。研究结果表明:细菌觅食算法能够更加快速地选取到最优参数;采用细菌觅食算法优化SVM参数可以进一步提高齿轮箱故障诊断的精度。     

多种群并行的自适应差分进化算法

为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引入与之匹配的变异算子,转换成一个多种群并行的优化问题,保证在加快算法收敛速度的同时有效跳出局部极值点...     

基于动态多子族群自适应群居蜘蛛优化算法

为了提高群居蜘蛛优化算法(SSO)样本多样性和算法收敛性能,提出了一种基于动态多子族群自适应群居蜘蛛优化算法(DMASSO).根据算法样本多样性和算法进化程度,动态的将蜘蛛种群分成若干个主导子族群和辅助子族群,在不同子族群中分别引入自适应学习因子和高斯扰动因子改进算法个体更新方式,实现提高算法全局寻优能力和保持群体样本多样性.针对具有典型特点的测试函数仿真结果表明,较SSO算法、MSFLA算法等优化算法相比,新算法在收敛速度和收敛精度上均有明显改善.