带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

求解约束非线性优化问题的群体复合形进化算法

分析了SCE－UA算法的特性,指出该算法仍存在着一些缺陷,例如（1）SCE－UA算法的全局最优性依赖于随机选取的初始点集的多样性,若初始点集选取不当,搜索进化就会早熟而陷入局部最优解;（2）SCE－UA算法其求解效率有待于进一步提高,提出了群体复合形进化算法,能充分利用目标函数值的信息,优化搜索过程具有较强的方向性和目标性,收敛速度较快,且是全局优化算法,能有效地求解不等式约束非线性优化问题。     

基于进化规划算法的原料库存优化系统

库存控制是现代企业特别是连续生产企业物流管理的一项重要内容.针对某有色冶金企业原料库存的实际情况,建立了一个以资金损耗最小为直接性能指标的原料库存优化模型,并利用一种进化规划的算法对该模型进行优化.仿真及实际运行结果表明进化规划的搜索过程比较平稳,同时还能加快遗传进化的速度,得到了令人满意的全局最优解.     

基于差分进化算子变异的中心引力优化算法

针对中心引力优化算法易陷入局部最优这一不足,加强算法的全局寻优能力,提出一种改进的中心引力优化算法,根据差分算法本身的固有特性,通过引入差分进化算子对当前粒子位置的分量进行变异,促使算法摆脱局部最优,增强算法的全局收敛性.最后选取5个经典函数对算法进行测试,并与其他算法进行比较分析,结果证明算法的精度得到了明显提高,从而验证了该算法的有效性和可行性.     

基于遗传算法和单纯形法的混合优化算法

基于对遗传算法和单纯形法的分析,提出了可结合这两者长处,既有较快收敛性,又能以较大概率得到全局最优的用于组合优化的混合算法,测试结果表明该方法明显优于遗传算法和单纯形法。     

一种新型群体智能优化算法——微进化算法

提出了一种新型群体智能优化算法——微进化算法.该算法采用实数编码,基于个体自身历史最优位置,以群体中最优个体与当前个体的矢量差异信息作为指导,进行启发式搜索.数值实验结果表明:微进化算法简单有效、计算精度高、收敛速度快、鲁棒性强;此外,还具有参数设置简便、计算简单等特点.     

改进的进化规划算法

针对一般的非线性规划问题,把聚类思想、Hooke—Jeeves方法与进化规划算法结合起来给出了改进的进化规划算法,并把给出的算法应用到两个数值例子上,数值结果表明算法是有效的。     

具有差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法

[目的]社会蜘蛛群优化算法 (SSO) 是一种新颖的元启发式优化算法,自从它被提出之后就受到该领域学者的广泛关注,并且也被成功应用到许多领域.但是由于社会蜘蛛群优化算法还处在算法的研究初期,该算法的收敛速度与收敛精度还需要进一步提高.[方法]将差分进化算子引入到社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)中,并将改进的算法应用于函数优化问题中,通过5个标准测试函数来验证基于差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)的优化性能.[结果]差分进化算子增强了社会蜘蛛群优化算法的收敛速度与收敛精度.[结论]本研究中所提出的算法能够获得精确解,并且它也具有较快的收敛速度和较高的算法稳定性.     

微进化算法

人类能够根据所积累的经验与知识,有效地引导人类社会的不断进化.受此启发,基于人类社会中趋同与趋异行为过程的有机结合,提出了一种新型的群体智能优化方法——微进化算法.采用若干benchmark函数进行了数值实验,结果表明,微进化算法求解速度快、计算精度高、鲁棒性强.此外,算法控制参数少,易于使用.该算法是一种新型有效智能优化算法.     

复杂工程问题全局优化算法研究

分析了遗传算法,模拟退火算法与神经网络等近年来广泛应用于复杂工程问题优化的全局优化算法各自的特点与其全局优化能力,指出如何针对其特点进行改进以达到更佳效果,深入研究了复杂工程问题优化的关键技术－目标函数与约束条件建立方法,最后,展望了全局优化算法与复杂工程问题优化技术的发展趋势。     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法，阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示．用9个非线性约束优化实例进行测试，结果表明，约束数目越多，信念空间对问题的解决所起的作用越明显．     

GA—DFP分级优化技术的研究

本文提出了一种把遗传算法（ＧＡ）和变度量法（ＤＦＰ）相结合的分级优化方法，即先以遗传算法进行优化将其计算结果作为第二级变度量法的初始值，再进行优化算。结果表明。该方法是一种提高优化质量的有效方法，既具备良好的全局收敛特性，又有较快的收敛速度和较高的优化精度。本文还通过举例说明了该方法的应用。     

基于差分进化算法的单阶段投资组合优化

在建立的单阶段资产投资组合数学模型的基础上,给出一种基于风险控制的差分进化算法的求解方法．实验结果表明,该算法在此类组合优化中是高效可靠的,且易于实现．     

基于模糊偏好的多目标进化优化算法

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。     

基于免疫进化策略的神经网络优化方法

对神经网络的研究多年来主要集中于网络权值优化或结构优化上,却忽略了神经网络结构与权值之间密不可分的联系.针对上述问题,将免疫系统中的浓度机制和记忆机制引入进化策略,提出了一种基于免疫进化策略的神经进化算法,在优化网络拓扑结构的同时优化网络的连接权值.进一步地,用Cauchy变异算子代替传统的Gauss变异算子,以获得更为理想的全局收敛效果.理论分析和仿真结果表明,免疫进化策略能够很好地保持种群多样性,避免未成熟收敛,采用免疫进化策略设计神经网络具有良好的全局收敛性能和快速学习网络结构和网络权值的能力.     

新的进化过程遗传算法

在分析遗传算法运行机理的基础上，指出传统的遗传算法存在的缺陷，提出了一种新的进化过程遗传算法。提高了算法的计算效率，并有效地解决了早熟收敛的问题。     

差分进化算法在机组组合问题中的应用

基于差分进化算法求解机组组合问题,差分进化算法具有全局寻优能力,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。给出了10台机组算例系统优化结果,验证了该算法用于求解机组组合问题时不易陷入局部最优解,有较好的收敛性和效率。     

混合性能指标进化优化算法研究综述

在设计优化问题领域，结合定性指标的系统优化是非常有意义的。本文首先，给出定性指标和定量指标的定义及特点；然后，综述显式和隐式性能指标进化方法；最后，综述解决含有混合性能指标问题的已有优化理论、方法，应用及存在不足。     

进化算法及进化理论初探

从进化法则和遗传学的角度出发,讨论了进化算法的生物学原理,找到了其充分的生物学依据,参照自然选择机制,提出了进化算法中的随机选择和竞争性选择机制,最后,总结了进化算法的特点,对其存在问题和发展方向作了综述。     

现代优化计算方法综述

对具有代表性的现代优化计算方法:遗传算法、人工神经网络、模拟退火算法的产生、发展进行了详细的叙述,并对它们的应用领域和研究方向做了细致的介绍,最后对三种算法分别作了总结和展望。