基于双种群差分进化算法的输电网规划

提出双种群结构的差分进化算法,子种群通过个体迁移实现信息共享,达到平衡算法探索与开发能力的目的。将所提双种群差分进化算法用于输电网规划的结果显示,该算法能够快速精确搜索到输电网规划全局的最优解和最优方案。     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

一种新局部搜索策略的差分进化算法

为增强差分进化算法的局部搜索能力,一种新局部搜索策略引入到差分进化算法中,从而提出一种新局部搜索策略的差分进化算法。该算法用局部搜索得到新个体替换较劣个体,使其跳出局部最优,以此增强种群的多样性。数值实验选取4个测试函数,并与差分进化算法进行比较,结果表明算法的有效性。     

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。     

基于混沌迁移策略的多种群差分进化算法

针对差分进化算法全局寻优效率偏低的弱点,提出了一种基于多种群的混沌迁移策略,用以改进常规差分进化算法。该策略通过在多种群并行进化过程中引入混沌迁移序列,引导个体进行种群间的迁移。利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群之间能够进行充分高效的信息交换。仿真实验和PID控制参数优化应用表明:该算法具有很强的全局搜索能力,寻优效率高,有效地克服了基本差分算法的早熟收敛问题。     

多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究

针对单一进化算法不适合解决所有优化问题的情况,提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法.该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等3种算法,首先利用差分进化算法产生和选择最优种群,然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新,最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新,选择出最优种群以进行...     

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.     

共享历史最优信息搜索的粒子群算法

传统粒子群算法运行机理是通过粒子群全局最优和自身经验最优来搜索最优位置,不断迭代进化,以此趋近最优解,但该算法共享信息的局限性使其容易陷入局部最优.针对传统粒子群算法的不足,提出了共享历史最优搜索信息的粒子群算法.该粒子群体在搜索过程中,共享算法本次运行的种群个体历史最优信息、当前全局最优信息,及前几次运行过程中的种群个体历史最佳信息.通过5个经典函数的仿真实验测试,验证了该算法具有较强的全局搜索能力和收敛性.     

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.     

基于区域分割的差分进化算法求解0-1背包问题

为了更有效地求解0-1背包问题,提出了基于区域分割的差分进化算法(PDE).为保证变异算子的封闭性,对传统差分进化算法(DE)的变异算子进行了修改.引入区域分割算法以后,解空间中一些没有希望的点被移除,缩小了最优解的搜索范围,增加了找到最优解的概率.将区域分割和贪婪算法相结合,用搜索到的最好解替换了种群中目标函数值最差的个体,保证了种群的多样性.数值实验表明:该算法比文献中的DE算法更稳健,全局搜索能力更强,能以更大的概率找到背包问题的最优解.     

基于差分演化算法的证券投资组合研究

差分演化算法作为一种高效的全局优化方法,在众多领域得到了成功的应用.本文首次将差分演化算法引入到证券投资组合中,研究以Markowitz的均值-方差模型为基础的最佳证券组合的优化求解.实验结果表明,该算法与经典的传统遗传算法和粒子群优化算法相比,具有更快的收敛速度及更好的优化结果.     

基于比特可靠性的改进HARQ星座图重排技术

研究采用低密度奇偶校验(LDPC)码和64QAM调制的Chase合并型混合ARQ(HARQ)系统. 提出一种适用于任意重传次数的星座图重排(CoRe)搜索算法,根据该算法搜索得到采用星座图重排的HARQ优化方案. 仿真结果表明,所得优化方案能够有效地降低多次重传合并后比特间的可靠性差异,显著提高系统的误比特率(BER)性能和信息传输效率.     

一种并行混沌差异演化算法

在提出的并行混沌差异演化算法中，差异演化算法与混沌搜索并行进行，采用基于最优个体的差异演化算法，差异演化的权重因子随种群的聚集度和算法停滞代数作动态调整，而交叉率随种群的进化速度动态调整．利用混沌的随机性和遍历性来扩大算法的搜索范围，与差异演化算法实现功能互补，在每一代并行计算后，引入灾变算子，在达到灾变条件时，对种群实行灾变操作，从而避免了算法陷入局部的最优值．仿真结果表明，与基本差异演化算法相比，并行混沌差异演化算法的收敛速度快，搜索效率高，可用于解决复杂的机器学习问题．     

Self-adapting Scalable Differential Evolution Algorithm

Differential evolution ( DE ) demonstrates good convergence performance,but it is difficult to choose trial vector generation strategies and associated control parameter values.An improved method,self-adapting scalable DE ( SSDE ) algorithm,is proposed.Trial vector generation strategies and crossover probability are respectively self-adapted by two operators in this algorithm.Meanwhile,to enhance the convergence rate,vectors selected randomly with the optimal fitness values are introduced to guide searching direction.Benchmark problems are used to verify this algorithm.Compared with other well-known DE algorithms,experiment results indicate that this algorithm is better than other DE algorithms in terms of convergence rate and quality of optimization.     

一种改进的快速高效的差分进化算法

文章针对差分进化算法收敛速度和全局搜索能力之间不能同时兼顾这一问题,提出了一种改进的差分进化算法,该算法从动态更新种群、递增策略的交叉概率因子及递减策略的缩放因子对标准DE算法进行了改进,并用6个典型的测试函数对改进的差分进化算法和标准差分进化算法进行测试比较,结果表明改进后的差分进化算法在收敛速度、收敛精度和算法鲁棒性方面都要优于标准差分进化算法,采用动态更新种群的策略也有效地提高了算法的运算效率.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑结构。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

基于GIS 的最短路径算法研究

针对单源最短路径Dijkstra 算法效率低的问题, 基于地理信息系统(GIS: Geographic Information System),提出距离均衡的社区分析网络分割方法。将GIS 中道路网络分割降解为距离均衡的社区网络, 再利用限制分层算法, 通过淘汰不太可能出现在最短路径上的节点, 限制GIS 中最短路径的搜索区域, 以降低算法的复杂度。实验结果表明, 优化后的算法可有效减少搜索节点数, 与经典算法相比, 其运行效率有所提高。     

基于可进化性的快速遗传算法

给出三类可进化性较强的个体的定义,提出充分重视个体的可进化性并对可进化性强的个体加以引导,来提高遗传算法搜索效率的思想·同时考虑算法全局收敛性能而采用一种并行群体进化结构,设计了旨在提高遗传算法寻优效率的基于可进化性的快速遗传算法,仿真结果验证了这种快速遗传算法的良好性能     

AISG2.0下的遥控电调倾角天线设备搜索算法

分析了遥控电调倾角天线设备扫描机制及搜索识别过程,确定了遥控电调倾角天线设备搜索算法的性质和类型,同时提出了扫描周期在4种反馈状态下算法的应对策略,对优化和改进算法搜索效率提供了理论依据.算法实现采用对各搜索深度分层分析的方法,研究各扫描周期下,相同的掩码放开位数在设备搜索过程中的时间消耗情况,获得较优的掩码放开步骤,...