差分进化算法的改进及其应用研究

针对差分进化(DE)算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法。于算法初始化阶段同时初始化2个种群,2个种群分别采用不同的自适应变异算子、变异策略和交叉算子进行进化操作,在改进选择操作中选择2个种群的最优个体进入下一次进化过程。采用5个标准测试函数对改进算法进行测试,检验算法的改进效果。结果表明,改进DE算法比j DE算法与标准DE算法具有更好的全局收敛能力,更快的收敛速度以及更高的收敛精度。将改进DE算法与SVM算法结合应用于短期电力负荷预测,预测结果表明,改进DE算法比标准DE算法能够更好的寻找到SVM的最优参数组合。     

一种求解多目标旅行商问题的混合进化算法

许多科学与工程优化问题往往需要转化为多目标旅行商问题进行求解,由于目标函数之间的冲突性,使得这类问题不存在能够优化所有目标函数的唯一最优解,而是存在一个Pareto最优解集或者Pareto Front。为了获得一个高质量的Pareto最优解集,提出了一种基于蚁群优化和差分进化的混合多目标进化算法。在提出的算法中,一方面采纳分解机制利用蚁群优化算子实现对Pareto最优解的开发,另一方面采纳拥挤度概念利用差分进化算子实现对Pareto Front的探索。通过对一组标准测试算例的仿真实验,结果表明所提出的算法比现有的算法能够获得分布性和收敛性更优的Pareto解集。     

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...     

融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法

多峰、高维的大规模优化问题是当前优化领域的研究热点.文中以协同进化算法为框架,提出了一种融合多种搜索策略的差分进化大规模优化算法.基于分解的思想,该算法首先利用自适应差分进化算子对子问题进行局部优化求解;然后引入基于模拟退火的随机搜索机制提高算法的全局搜索能力,并结合局部搜索链对解空间进行深度搜索.采用大规模优化标准函数对算法进行测试,结果表明,文中所提出的算法相比现有算法在平均值和最优解上均取得了更好的优化结果.     

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。     

基于樽海鞘群优化差分进化算法的实验室预约模型

为了提高实验室预约工作的效率，采用动态差分进化算法进行预约方案生成，并通过樽海鞘群算法对动态差分进化算法进行改进，从而增强方案对不同预约规模的适应度。首先，输入实验室设备、实验室时间、预约者申请使用记录等样本特征，构建多个预约样本个体。然后，建立动态差分进化算法实验室预约模型，以实验项目满足度作为适应度。通过交叉和选择操作不断更新个体适应度，并采用樽海鞘群算法对差分进化算法的缩放因子进行优化求解。通过樽海鞘个体的领导者和跟随者在设定运动范围内的位置更新来获得最优缩放因子。最后，采用最优缩放因子对应的动态差分进化算法进行实验室预约方案求解，输出最优受益面指标预约解。实例仿真结果表明，通过合理设置樽海鞘群算法参数，在不同预约者规模情况下，基于樽海鞘群改进的动态差分进化算法均能够获得较高受益面指标的预约方案。     

基于并行协同演化的差分进化算法

针对传统差分进化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,引入协同演化的思想提出了一个基于并行协同演化的差分进化算法,并设计了相应的变异算子和自适应交叉算子。仿真验证结果表明:同遗传算法、标准差分进化算法相比,所提算法在搜索速度和寻优能力方面都具有一定的优势。     

运用改进差分进化算法辨识Hammerstein模型

针对非线性系统Hammerstein模型,利用差分进化算法对非线性模型进行参数辨识,将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题。为了增强差分进化算法的辨识性能,采用一种自适应变异差分进化算法,即引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏。最后通过仿真对比实验表明,改进的差分进化算法比基本差分进化算法精度更高、非线性辨识能力更强。     

基于混合差分进化算法的试井分析最优化方法

摘要：试井参数优化是对通过测试得到的油气井井底流压及产量数据得到的油气藏模型参数进行优化处理,得到最符合油气藏实际情况的参数。试井存在多解性,以往使用的最优化方法要求目标函数连续可微,受初值影响较大,是属于寻找局部最优解的办法。为此,提出了一种混合差分进化算法的试井分析最优化方法。将标准差分进化算法加以改进,与模拟退火算法和小生境思想结合在一起,构成一种混合差分进化算法,该算法在保证算法全局搜索能力的同时,能更快地收敛到非线性问题的最优解。进一步将该算法应用到试井分析中,构建了基于混合差分算法的试井分析方法,不需要估计井筒和油藏参数的初值,也不要求目标函数连续可微,优于标准差分进化算法。通过实测试井资料分析,与 L–M 方法相比,效果良好。     

基于择优学习策略的差分进化算法

传统的差分进化算法在个体变异方面只是利用了随机个体和最优个体的信息.由于选用个体的随机性,导致其搜索效率比较低并且有可能找不到最优解,为此,提出了基于择优学习策略的差分进化算法.该算法选择性地利用种群中比较优秀的个体的信息,克服种群进化过程中的盲目性,增强了搜索能力.通过对多个具有不同特性的标准测试函数进行测试研究,结果表明该方法可以明显减少迭代次数,提高计算效率.     

基于个体强度的自适应差分多目标免疫算法

考虑到支配解可能携带有利于算法搜索到最优解的信息, 在克隆阶段选择一部分非支配解和支配解克隆以提高种群多样性和避免算法早熟收敛。在进化阶段, 先采用自适应差分进化算子交叉变异, 然后用多项式变异算子进行扰动以有效地平衡算法的全局搜索和局部搜索。基于个体强度建立外部文档储存一定数量的较好解, 并让这些较好解在每次迭代中参与进化且被更新。对10个标准测试函数进行仿真实验, 并与其他5种算法进行比较, 结果表明所提算法在收敛性和解的分布性方面均表现出明显优势。     

融合差分进化思想的自适应人工蜂群算法

针对人工蜂群算法求解复杂优化函数时,存在收敛速度慢、算法后期种群多样性下降以及易陷入局部最优解等缺点,提出了一种融合差分进化思想的自适应人工蜂群算法.首先,引入反向学习策略初始化种群,增加种群的多样性,加强算法跳出局部最优解的能力.其次,将雇佣蜂搜索过程与差分进化算法融合,并加入自适应策略平衡算法的勘探与开发能力.最后...     

基于改进差分进化算法的超临界水氧化动力学参数估计

为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的概率。与传统的差分进化算法(DE)相比较,MDE算法的离线性能和在线性能都有较大的改进,搜索到全局最优解的概率获得较大提高,对算法参数的敏感性低。将MDE算法应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估算,获得模型的拟合相对误差绝对值之和比文献报道值降低了14.2%。     

基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法及应用

针对差分进化(DE)算法在求解复杂优化问题时存在收敛性和搜索能力差以及控制参数难以确定的问题,引入小波基函数,提出一种基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法.该方法采用小波基函数来改进DE缩放因子F,以保证解的多样性、加速算法收敛和提高算法性能.选择5个标准测试函数来测试改进DE算法的有效性,实验结果表明,改进的DE算法能有效解决控制参数难以确定的问题,提高了其搜索能力,获得了较好的最优解.     

基于Baldwin效应的memetic差分进化算法

针对Baldwin效应在memetic差分进化算法中使用不成熟的研究现状,提出一种基于Baldwin效应的memetic差分进化算法。算法采用简化的模式搜索为局部搜索算子,差分进化算法为全局搜索算子,Baldwin效应为结合机制。创新了Baldwin效应的实现方法:改进普通memetic差分进化算法中仅根据个体适应度值引导进化的方法,加大局部搜索成功个体的被学习概率,使其能够参与引导进化。在CEC2014中30个测试函数上与其它知名差分进化算法对比,实验结果表明改进的算法具有更强的跳出局部最优解能力和更快的收敛速度。     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.     

基于环境Pareto支配选择差分进化算法的舰船电网重构

为提高差分进化算法在舰船电网重构中寻找最优解的准确性,避免陷入局部最优,采用一种环境Pareto支配的选择策略,对变异后得出的可行解与优秀不可行解同时进行选择,根据改进的选择策略对优秀不可行解加以利用.针对舰船电网重构的离散多目标优化问题,采用0,1,2离散编码和无参数变异算子进行离散操作,并利用混沌初始化提高种群多样性.仿真实验表明,相比其他算法,本文算法具有更好的故障恢复方案、收敛性和稳定性,并能有效避免陷入局部最优.     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

移动机器人路径规划的混合差分进化算法

针对移动机器人无碰撞最短路径规划问题,提出人工势场-差分进化混合算法。建立移动机器人全局环境信息已知的无碰撞路径模型,采用差分进化算法规划机器人最优路径。针对差分进化算法变异因子,采用适应性调节策略;针对差分进化算法在交叉操作过程中的不可行解,提出人工势场法不可行路径修正策略,提高算法寻求最短路径的有效性。实验结果表明,所提混合算法的收敛速度和求解质量均优于基本差分进化算法,实现了移动机器人的无碰撞路径问题的有效求解。     

基于多准则寻优策略的差分进化算法

在差分进化算法的基础上,提出一种基于多准则寻优策略的改进差分进化算法。该算法可以动态调整变异因子和交叉概率,基于文中提出的多准则寻优策略,通过个体适应度、个体间距离等评价指标判断个体的优劣程度,并且可以降低种群的高密度程度,增强种群多样性。这种判断机制可以有效避免种群过早收敛,易陷入局部最优的风险。通过具体的测试函数对算法进行测试,并与标准差分进化算法进行比较,结果显示算法寻优效果较好,可以较快地得到全局最优解。