一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞 ,将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差 ;变异参数 (包括变异概率、变异位数 )初值与标准遗传算法 (SGA)相近 ;随着发育停滞代数的增长 ,增大变异参数 ;当有更优个体产生时 ,变异参数恢复到初值 ,种群发育停滞代数置 0 ;随种群发育停滞代数再次增长 ,变异参数再次增大 ,如此反复 ,直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时 ,提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’sF6函数 )对该算法进行测试 ,结果表明 ,与SGA及自适应遗传算法相比 ,该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解 ,且具有较高的收敛速度     

自适应可调节边界的蚁狮优化算法

针对蚁狮算法存在的收敛速度较慢、寻优精度较低和无法很好地摆脱局部最优解等缺陷,提出一种自适应可调节边界的蚁狮优化算法(ABALO)。首先,利用Bernouilli shift混沌映射初始化种群,增强种群的多样性与稳定性;其次,引入比例参数改进蚁狮为捕获蚂蚁而设置的陷阱大小收缩规律,提升算法的收敛速度;再次,引入莱维飞行策略,对位置更新进行变异操作,并采用贪心思想,仅保留位置变动后适应度有改进的解,帮助算法摆脱局部最优解;最后,利用动态系数改变位置更新的权重,促使算法前期着重探索局部最优解,后期重点挖掘全局最优解,进而提升算法的寻优精度。经9个基准测试函数仿真测试验证,提出的ABALO算法在收敛速度和寻优精度均有较明显的提升,寻优性能良好。     

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。     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞，将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差；变异参数(包括变异概率、变异位数)初值与标准遗传算法(SGA)相近；随着发育停滞代数的增长，增大变异参数；当有更优个体产生时，变异参数恢复到初值，种群发育停滞代数置0；随种群发育停滞代数再次增长，变异参数再次增大，如此反复，直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时，提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’s F6函数)对该算法进行测试，结果表明，与SGA及自适应遗传算法相比，该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解，且具有较高的收敛速度。     

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。     

改进的新颖全局和声搜索算法

为了提高和声搜索算法的寻优性能,提出了改进的新颖全局和声搜索(INGHS)算法.通过差分向量范数定义和声记忆库多样性,以和声记忆库的多样性信息为指导实现位置动态更新,并结合变异操作更新和声记忆库.算法采用动态位置更新策略产生新和声,在寻优早期具有较好的全局搜索性能,在寻优后期具有较好的局部搜索性能,提高了算法跳出局部最优的能力.利用7个标准测试函数对所提算法与目前已知文献中优秀的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明所提算法具有较好的寻优性能.     

基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识

基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法相结合的改进PSO算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO算法、变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进樽海鞘群算法的到达时间差定位

针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索(enhanced modified sparrow search algorithm, EMSSA)用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。其次在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。然后通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA寻优精度提升了4.11%,相较于SSA提升了9.51%。     

基于改进麻雀搜索算法及动态窗口法的路径规划

对于麻雀搜索算法收敛中期局部探索能力不足、在路径规划方面路径不平滑且动态避障能力差的缺点。首先针对麻雀搜索算法局部探索能力的不足,利用混沌映射初始化种群,并且利用上一代全局最优解与动态自适应权重优化发现者位置更新方式;然后,使用一种线性路径策略,减少折点与节点数量;最后,针对其路径不平滑,动态避障能力差的缺点,将优化后的麻雀搜索算法与动态窗口法融合。实验结果表明改进的麻雀搜索算法与动态窗口法融合算法平衡了全局与局部发掘能力,加快了寻路过程的收敛速度,优化了路径且避障能力显著提高。     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

仿射内点最优路径法解线性不等式约束的优化问题

提供了仿射内点回代技术的最优路径法解线性不等式约束的非线性优化问题，通过构造的最优路径得到搜索迭代方向，结合非单调内点回代线搜索技术获得可接受的步长因子，从而产生保证目标函数值非单调下降的严格内点可行迭代序列．基于最优路径的良好性质，证明了在合理的假设条件下，算法不仅具有整体收敛性而且保持超线性收敛速率．引入非单调技术能克服高度非线性的病态问题，加速收敛性进程，数值计算结果表明了算法的有效性．     

动态投入产出最优化控制模型的微粒群算法

对于动态投入产出最优控制模型的以往求解方法,只能求出其局部最优解,而不能求出全局最优解.提出了一个新的动态投入产出最优控制模型,给出一个新的算法-微粒群算法,该算法计算结构简单,具有较强的全局寻优能力、收敛速度快和较高的计算精度.数值实验表明:提出算法的计算结果优于用传统的最优化方法计算的结果,同时也验证了微粒群算法对求解动态投入产出最优控制模型的有效性.     

基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略

为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.