基于4VA信息素的蝗虫优化算法

针对标准蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm, GOA)存在的不足,基于对蝗虫活动习性和行为特征的模拟,结合GOA模型,提出一种基于4-乙烯基苯甲醚(4-vinylanisole, 4VA)信息素的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm Based on 4-vinylanisole Pheromone, VAGOA)。首先,基于4VA是蝗虫的聚集信息素,设计4VA信息素表达式;其次,对不同蝗虫群体(群居型蝗虫和散居型蝗虫)中的个体分别采用不同的搜索策略,在探索和开发之间取得平衡,使算法全局探索能力和局部开发能力均得到有效提升,增强算法的全局寻优能力和规避陷入局部最优的能力。通过12个基准函数的仿真实验,并与GOA、PSO、HCUGOA、SA＿CAGOA算法相比较,结果表明VAGOA的全局搜索能力有明显提高,在函数优化中明显具有更快的全局收敛速度及更好的稳定性。     

动态调整进化方向与策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、容易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,提出了动态调整进化方向与策略的果蝇优化算法(FOADAEDS)。首先,种群初始位置由佳点集理论选取;其次,根据种群进化信息动态调整进化指导方向和搜索步长;最后,当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。对6个经典测试函数进行仿真运算,结果表明,本文提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和其他几种改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

混合策略改进的金枪鱼群优化算法

针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization, TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy, HTSO)。首先,用Circle混沌映射初始化种群,提高种群的丰富性;其次,利用莱维飞行(Levy flight)在空间随机游走的搜索特点,提高算法在螺旋式觅食时的幅度,减少算法陷入局部最优的次数,帮助其快速找到全局最优。通过14个基准测试函数,在不同维数下比较传统TSO算法、HTSO、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)算法和哈里斯鹰优化(Harris Hawks Optimization, HHO)算法的性能。仿真结果表明,不管是在低维还是在高维的情况下,HTSO比其他4种算法有更好的寻优性能和鲁棒性。最后对HTSO进行wilcoxon秩和检验,验证结果表明,HTSO与其他对比算法存在显...     

融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法

针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism, PSSOA)。使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map, PWLCM)对种群进行初始化,使海鸥个体更为均匀地分布在给定空间内;改进非线性搜索因子和随机因子,加快算法收敛速度,更好地平衡算法全局搜索和局部搜索;融合麻雀算法中的麻雀飞行机制,在后期局部搜索阶段扩大个体局部寻优范围,对海鸥位置进行二次更新,帮助个体跳出局部最优,提高寻优精度。使用16个基准测试函数进行仿真实验,将PSSOA与海鸥算法(seagull optimization algorithm, SOA)、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、灰狼算法(grey wolf optimizer, GWO)和海洋捕食者算法(marine predators algo...     

一种改进的爬行动物搜索算法

针对爬行动物搜索算法存在早熟收敛、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的爬行动物搜索算法(LERSA)。通过精英反向学习策略提高初始种群的质量,在种群位置更新求解适应度值的过程中加入Levy飞行策略对种群中个体位置进行更新,结合非线性加权策略改良控制参数平衡RSA算法的全局搜索与局部搜索能力。使用公开的性能验证函数、秩和检验及三杆桁架问题进行算法性能测试,结果表明改进后的算法具有良好的寻优性能,能有效解决工程优化问题。     

基于精英高斯学习的改进鱼群粒子群混合算法

为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布; 并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6 个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。     

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.     

应用小生境混沌搜索策略的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法（FPA,flower pollination algorithm）存在的全局收敛能力不足、寻优精度低、易早熟等局限,提出一种应用小生境混沌搜索策略的花朵授粉算法（NCFPA,flower pollination algorithm with niche chaotic search strategy）。为增加算法搜索的广度,使用小生境技术保持种群的多样性,提升了算法的全局优化能力;引入逻辑自映射函数产生的混沌序列对精英个体进行局部优化,增强算法的搜索精度;通过经典测试函数对算法性能进行测试。测试结果表明,与花朵授粉算法、差分进化（DE,differential evolution）和蝙蝠算法（BA,bat algorithm）相比,NCFPA表现出较优的全局寻优能力和搜索精度。     

采用改进灰狼算法的移动机器人路径规划

针对传统灰狼算法求解移动机器人路径规划问题收敛效率低且易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于Tent混沌映射初始化种群的改进灰狼(TGWO)算法,并将其运用于解决移动机器人全局路径规划问题。基于Tent混沌映射初始化灰狼种群,以丰富种群多样性,提高收敛速度;提出指数型收敛因子改进策略,以更好地拟合灰狼实际搜索过程,并通过改进控制参数H以平衡算法的全局勘探与局部开发能力;融合动态权重因子和适应度比例系数,更新灰狼个体的位置信息,以提高灰狼个体自主搜索能力,避免算法陷入局部最优。为验证算法有效性,选用8个标准测试函数以及3组复杂度不同的栅格环境,先后开展了TGWO算法与传统GWO算法、3种典型改进灰狼算法的测试对比实验以及全局路径规划仿真对比实验。结果表明：TGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;仿真场景下,相较于传统GWO算法,TGWO算法所提的各个改进策略均能有效提升路径寻优性能;TGWO算法的平均路径长度、路径长度标准差、平均迭代次数、平均寻优耗时这4项指标均优于对比算法;TGWO算法路径寻优的优越性和鲁棒性得到了验证。     

融合多策略的萤火虫算法

针对萤火虫算法在求解高维复杂函数时存在的收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种融合多策略的萤火虫算法（IMSFA）。首先,利用混沌映射和动态对立学习策略优化初始种群,加快算法的收敛速度;其次,对个体的移动策略进行多样化设计,降低算法陷入局部最优的概率,提高算法的寻优精度;最后,对超出解空间的个体使用归优边界限制策略,保证算法可以朝着一个较优的方向进行搜索。在8个基准函数上对IMSFA进行优化测试,并使用Wilcoxon秩和检验对其进行评估,结果表明,IMSFA在收敛速度、搜索精度、克服局部最优和寻优稳定性方面有着出色的表现。     

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.     

融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在收敛速度慢、求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦算法的蝴蝶优化算法.首先在蝴蝶自身认知部分引入非线性自适应因子,其次重新定义香味浓度计算公式,最后在局部搜索阶段引入改进的正弦余弦算法.通过19个基准函数的测试,实验结果表明,本算法在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面均优于蝴蝶优化算法(...     

动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用

针对基本人工兔优化(Artificial Rabbits Optimization, ARO)算法在解决复杂优化问题时存在收敛慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺陷,本文提出一种改进的ARO算法(记为IARO算法)。IARO算法中的基于正弦函数的非线性递减能量因子能够帮助算法实现从探索阶段到开发阶段的良好过渡,从而提高算法的收敛速度和解的质量。此外,为了提高算法跳出局部最优的概率,IARO算法引入了一种动态透镜成像学习策略。为了证明IARO算法的优越性,首先选取了6个基准测试函数进行数值实验,然后用其求解2个工程设计优化问题和1个包括15个数据集的特征选择问题,并与灰狼优化(GWO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、正弦余弦算法(SCA)和基本ARO算法进行对比。结果表明,IARO算法有着比其他对比算法更优越的性能。     

基于混合变异算子的布谷鸟优化算法

针对布谷鸟寻优算法在多维优化函数搜索中存在收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于混合变异算子的布谷鸟优化算法。该算法在每次迭代后采用全局收敛引导的非均匀变异算子对鸟窝位置进行变异,再根据最优位置适应度值的变化率确定是否陷入了局部最优值,若陷入局部最优则利用高斯变异算子对鸟窝位置进行调整,从而提高了收敛速度以及寻优精度。通过6个经典测试函数的测试,实验表明改进后的布谷鸟算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

混合策略改进型秃鹰搜索算法

目的 针对秃鹰搜索算法(Bald Eagle Search,BES)在函数优化时存在寻优精度低,易陷入局部最优等问题, 提出一种混合策略改进型秃鹰搜索算法( Hybrid Strategy Improved Bald Eagle Search,HSIBES);方法 首先利用 Logistic 映射策略初始化种群,使种群分布更加均匀,其次在搜索空间阶段引入莱维飞行,控制步长,改善收敛效果 并跳出局部最优,最后在搜寻空间食物中使用自适应惯性权重,提高收敛速度与精度,平衡算法的局部与全局搜索 能力;结果 将 HSIBES 算法与其他五种基准算法以及其他学者改进的算法进行对比,通过在 9 个测试函数上进行 仿真实验,并进行 Wilcoxon 秩和检验验证 HSIBES 算法的性能,发现 HSIBES 的结果优于其他对比算法,与其他对 比算法之间具有显著性差异;结论 实验结果表明:HSIBES 算法的寻优精度,收敛速度以及稳定性都更好,算法的性能更具优越性。     

一种新的混合粒子群优化算法

 针对粒子群优化算法容易陷入局部极值,进化后期收敛速度慢、精度低等缺点,本文将粒子群优化算法与遗传算法相结合,在基本粒子群优化算法中引入了正态变异算子,提出了一种新的混合进化算法,新算法增加了种群的多样性,增强了算法的全局寻优能力,提高了算法的搜索效率。使用新算法对经典函数进行优化测试,结果表明,本算法保持了粒子群优化算法简捷快速、容易实现的特点;同时,正态变异算子的引入提升了算法后期的收敛速度与全局搜索能力。新的算法能够以更小的种群数和进化代数获得较好的优化能力,在克服陷入局部最优和收敛速度方面均优于基本粒子群优化算法、遗传算法以及加入混沌扰动的粒子群优化算法（CPSO）。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于混合优化鱼群算法的近空间飞行器控制分配

为解决近空间飞行器的控制分配问题, 研究了一种融合了差分进化与遗传进化的鱼群优化算法控制分配策略。该方法能充分考虑执行器的动态约束, 根据操纵面物理约束随机产生鱼群的初始个体, 再利用鱼群算法进行全局搜索。鱼群算法搜索范围从全局搜索快速收缩进入局部搜索, 在收敛速度减慢或停滞时, 利用差分进化算法运行速度快及局部优化的优势, 以提高收敛速度和精度。同时在差分进化未能获取更优解时, 由遗传算法进行全局寻优, 避免分配结果收敛于局部最优解, 从而提高整个分配算法效率。同时将该方法应用于某近空间飞行器。仿真结果表明, 该控制分配方法能有效地将控制指令分配到各操纵面上, 实现良好的跟踪效果。