基于莱维飞行扰动策略的麻雀搜索算法

为了解决麻雀搜索算法存在迭代后期搜索多样性不足、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于莱维飞行扰动策略的改进麻雀搜索算法.首先借鉴Sin混沌搜索机制,改进种群初始化策略.然后在麻雀种群觅食搜索过程中引入莱维飞行扰动机制,牵引种群移动适当的步长,增加空间搜索的多样性.最后对14个典型高维测试函数进行实验的结果表明:所提出...     

一种优化的灰狼算法

针对传统灰狼算法存在局部开发能力弱、早熟收敛以及初始种群分布不均匀等缺点,优化了传统灰狼算法。采用Cat混沌映射和反向学习初始化种群,增加初始种群的多样性和均匀性;在灰狼位置更新方面结合了粒子群算法的个体位置更新策略的优势,降低了算法陷入局部最优的风险;引入非线性控制参数,平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力;利用Levy飞行对α狼进行全局搜索,防止了算法后期狼群丧失多样性和算法收敛早熟。利用优化后的灰狼算法对6个标准测试函数进行理论仿真,结果表明,与传统灰狼算法、粒子群算法和蚁群算法相比,优化后的灰狼算法在标准函数求解精度和算法稳定性方面均有显著提高。     

一种基于聚类预测模型的动态多目标进化算法

为了在动态环境中快速地跟踪变化后的最优解集,提出一种基于聚类预测模型的动态多目标优化算法.通过对种群聚类,提高预测解集的分布性与广泛性,为分段预测做准备,然后利用历史信息对每个子类的中心点和形状进行预测,在环境变化后,预测产生的每个子类共同构成整个新的初始种群,有引导性地增加了种群的多样性,使算法能快速跟踪新的最优解集.在标准动态测试问题上进行算法测试,实验结果表明所提算法能快速地适应环境的动态变化,所获解集具有较好的收敛性和分布性.     

基于改进SSA-VMD的列车门丝杠机构故障诊断技术研究

【目的】为解决地铁运行时因列车门噪声过大而导致故障诊断难的问题,以列车门为研究对象,提出一种基于改进麻雀搜索（SSA）算法的变分模态分解（VMD）振动信号降噪法,并通过支持向量机来对故障进行诊断。【方法】首先,利用Hénon混沌映射来初始化种群,将非线性权重因子引入群体行为阶段,并通过Levy飞行策略及柯西变异对位置进行更新。其次,通过改进的麻雀搜索算法对变分模态分解算法中的惩罚因子α和模态分解数K进行全局寻优,确定参数分解并重构,得到降噪信号。最后,使用主成分分析法（PCA）来提取特征,并利用支持向量机（SVM）来诊断故障。【结果】试验结果表明,该方法对振动信号的降噪效果明显,故障诊断准确率达91%,验证了该方法的有效性。【结论】该方法能有效克服传统VMD去噪参数难以选取的问题,对列车门故障诊断研究具有一定的参考价值。     

一种新的改进粒子群算法研究

为克服粒子群优化(PSO)易早熟的缺点,提出了一种改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法使整个粒子群按照变异率产生变异粒子,变异的粒子不再朝群体最优解方向飞行,而是朝反方向运动.MPSO提高了种群的多样性,扩大了搜索的空间,提高了粒子群算法摆脱局部最优解的能力.仿真实验表明,改进的粒子群优化算法显著提高了PSO算法的全局搜索能力,且其性能也明显优于遗传算法.     

基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法.     

基于当前最优解的反向差分进化算法求解函数优化问题

当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低. 该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题. 当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平. 实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献. 此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果.     

一种带差分进化策略的多分布进化算法

结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法（multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution,MDEA_DE）。为了进一步提高算法的全局收敛性能,MDEA_DE采用了基于分布种群的多分布进化机制,并通过三种高斯分布模型生成具有较好多样性的高质量解种群。同时,利用搜索空间调整策略来提高高斯分布模型的精度,并执行解空间中的改进差分进化搜索以获得增强的局部开发能力。对基准测试函数的数值试验结果表明,MDEA_DE能够在全局探索和局部开发之间取得较好的平衡,能快速收敛到复杂优化问题的全局最优解。     

基于疯狂自适应鱼群算法的认知无线电频谱分配

针对目前认知无线电网络中频谱利用无法满足指数级增长的通信需求、人工鱼群算法保持种群多样性差、全局搜索能力弱的问题,对图论频谱分配模型的人工鱼群算法进行了改进,得到了网络效益函数最优情况下的频谱分配.首先自适应调整视野和步长,保证算法前期较强的全局搜索能力和后期的收敛精度;然后在随机行为模式下引入疯狂算子,产生扰动以增加种群多样性.仿真实验对比了4种不同算法在相同模型参数下的系统总效益,同时对可用频谱和认知用户分别设置控制变量法测试算法性能.结果表明：改进后的人工鱼群算法全局搜索能力较强,具有较强的鲁棒性.     

基于自适应变异因子策略的混合蛙跳算法

由于基本混合蛙跳算法在对问题的优化求解中存在着收敛速度慢、优化精度低且容易陷入局部最优等问题,因此提出了一种新的混合蛙跳算法。对基本混合蛙跳算法的组内更新策略进行重新设计,引入自适应变异因子来控制青蛙的移动步长;在算法中将改进的粒子群优化算法有机地嵌入其中,这样算法在搜索过程中就增加了发现新解的概率,维持了种群的多样性,从而使算法不易陷入局部最优。通过对标准函数进行优化测试,结果证明其具有良好的优化性能。     

一类描述Sierpinski（谢尔宾斯基）垫的拟移位映射

本文构造了一类拟移位映射τ1,并证明了此移位映射与符号空间上通常的移位映射σ拓扑半共轭，进而证明了τ1是Li-Yorke混沌非Devaney意义混沌的结论，并且用τ1描述了Sierpinski（谢尔宾斯基）垫．     

基于MSP430F169芯片设计的混沌信号发生器

对典型的一维Logistic混沌系统和三阶JERK混沌系统进行分析,在MSP430F169一块芯片上采用简单的欧拉法将混沌系统离散化,用浮点、定点两种编程方法实现混沌信号的输出。为实现混沌系统与芯片电路的统一,给出了芯片设计的比例扩张迭代过程和硬件实现的结果,并比较了两种设计方法的优缺点及应用。     

一种改进的蚁群算法在垃圾运输问题中的应用

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺陷,将量子算法中的态矢量和量子旋转门引入到蚁群算法中,并分别表示和更新信息素,提出一种改进的蚁群算法--量子蚁群算法(QACA),使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.结合垃圾运输问题,从数值计算上探索了改进的蚁群算法的优化能力,并与遗传算法和基本蚁群算法进行了对比,测试结果表明,改进算法获得的结果比遗传算法和基本蚁群算法更优,表明该算法是求解垃圾运输问题的一种有效算法.     

基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究

模糊C均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感.利用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行了确定,然后在FCM法中引入指标权重,并给出迭代公式和相应算法.实验结果表明,该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好.     

关于Li—Yorke混沌

本文介绍近年来Li—Yorke混沌问题的若干进展,主要内容包括:区间映射混沌的条件、紧系统混沌的特征以及用强混沌概念刻划混合变换性态的一些结果.     

具脉冲扩散效应的Gomportz种群动力学模型研究

建立两斑块之间脉冲扩散的Gomportz种群动力学模型,利用离散动力系统频闪映射理论,得到系统存在周期解的结论,该结论表明通过种群扩散可以使得生物物种持续生存,为现实的生物资源管理提供了可靠的策略依据.     

改进的蛙跳算法在库存匹配中的研究

针对生产订单库存匹配问题,提出一种改进的混洗蛙跳算法(SFLA)进行求解.采用随机分组策略,平衡各子群的寻优能力,保持种群多样性;打破最差蛙只向最优蛙学习的模式,引入Minkowski距离,使最差蛙借助更多同伴信息选择进化方向,增强种群适应性;针对最优蛙进化机会少,引入精英策略和变异思想更新其位置,避免陷入局部极小,加快收敛速度.仿真实验表明所建立模型的正确性和改进后算法的有效性.     

一种新环境选择策略的多模态多目标优化算法

为了获得多模态多目标优化问题较优解集，本文针对差分进化算法提出了一种新的环境选择策略，一方面通过保留种群中非支配解确保目标空间的收敛性，另一方面通过和参考向量关联获得目标空间分布性较好的种群，通过同时考虑目标空间收敛性和决策空间多样性来选择下一代父代个体。在11个多模态多目标测试函数上的结果表明，本文算法在求解多模态多目标优化问题上是有效的。     

基于小种群策略的并行遗传算法

针对标准遗传算法的易早熟、易陷入局部最优解等问题,在对遗传算子做出改进的基础上,提出了一种基于小种群策略的并行遗传算法SGPGA,并通过算例证明了算法的有效性.     

Schweizer-Smital混沌与修改的Devaney混沌不等价

本文总结了Morse极小系统的重要混沌性状,更进一步得出Morse极小系统不是Devaney混沌的紧致系统,也不是Schweizer-Smital混沌的紧致系统.从而证明了存在着是修改的Devaney混沌但不是Schweizer-Smital混沌的紧致系统.本文还通过构造了一个是Schweizer-Smital混沌但不是修改的Devaney混沌的紧致系统,得出结论:修改的Devaney混沌与Schweizer-Smital混沌互相不存在蕴含关系.