多种群并行的自适应差分进化算法

为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引入与之匹配的变异算子,转换成一个多种群并行的优化问题,保证在加快算法收敛速度的同时有效跳出局部极值点...     

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.     

自适应调整子种群个体数目的遗传算法及其应用

为了协调算法的勘探和开采能力,提出一种自适应调整子种群个体数目的遗传算法.该算法首先采用佳点集方法初始化种群以保证个体均匀分布在搜索空间中.基于个体的适应度将种群分为3个子种群,并分别采用不同的交叉和变异算子.在进化过程中,根据不同的搜索阶段自适应动态调整各子种群个体的数目.几个标准测试函数的实验结果表明该算法具有较好的寻优性能.将新算法应用到重油热解模型参数估计中,可以获得满意的结果.     

基于离散变量自适应遗传算法的改进

在自适应遗传算法中交叉算子和变异算子随着其适应度变化自动改变其值,从而影响遗传进化的过程,但算法在进化初期对遗传操作的效果并不明显。本文针对离散变量的特征,通过计算个体间的离散程度,判断种群的进化程度,根据不同的进化时期自适应调整交叉概率和变异概率,使得种群的交叉和变异配合进行,有效地解决了离散变量在进化初期容易陷入局部寻优的问题。实验结果表明,算法经改进后,其全局收敛的可靠性增加并加快了收敛的速度。     

一类针对带约束优化问题的进化规划算法

提出了一种适用于求解带约束优化问题的进化规划方法,其中关键的变异算子采用基于行为的架构,事先设计一系列子变异算子,如使得个体适应度函数值趋向最小方向的变异算子、逃避约束方向的变异算子、种群总体平均适应度函数值趋向最小方向的变异算子等,通过加权平均的方法决定总变异方向．结合小生境技术及最优个体保存的选择策略,该算法能在同时保证种群的多样性和个体的全局最优性的情况下快速地求得带约束条件下的最优解．仿真结果表明,该进化规划算法是可行的．     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

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。     

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.     

求解大规模可靠性问题的改进差分进化算法

针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围缩小的趋势,保持较高的种群多样性.采用两区间选择策略,通过学习和比较自适应地调整交叉率,使其满足进化搜索的需要,同时提高算法的通用性.将改进算法应用于大规模可靠性问题中,实验结果表明,改进算法在解决大规模系统可靠性问题时具有更好的寻优效果.     

子种群个体动态调整的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法存在局部搜索能力差、收敛速度慢等缺点,提出一种动态调整子种群个体数目的改进人工蜂群算法用于求解无约束优化问题.该算法利用反向学习策略产生初始种群,以保证个体尽可能均匀分布在搜索空间中;基于个体适应度值,将种群分为两个子种群,分别采取不同的蜜源搜索公式,用于进行全局搜索和局部搜索.5个标准测试函数的仿真实验结果表明,改进算法具有较好的寻优性能.     

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     

基于变异田口算法的多层吸波材料优化设计

针对田口算法(Taguchi method,TM)处理复杂优化问题时易早熟收敛的缺点,引入遗传算法中的变异思想,提出了一种基于变异机制的田口算法(mutation-based Taguchi method,MTM).在基本田口算法的基础上,利用变异算子生成参数的水平值,提高算法跳出局部极值的能力.同时,采用自适应内循环机制,多样化算法搜索空间.将改进后的田口算法应用到多层吸波材料的优化设计中.实验结果表明,变异田口算法能够有效跳出局部极值,寻找到全局最优值,综合考虑各个变异方式的寻优效率、寻优精度及稳定性,参数的2水平值高斯变异性能最佳.优化后的多层吸波材料能够达到低反射系数、薄厚度的设计要求.     

一种新的自适应免疫遗传算法

 为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm)。新算法对遗传算子进行改进,提出了自适应交叉和变异算子,保证了种群多样性和防止早熟现象发生;为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平,提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法。实验表明,与传统的遗传算法和免疫算法相比,该算法收敛速度提高了3~90倍,求解精度达到10^-3,并有效地抑制了早熟现象。     

蚁群优化算法在发电机励磁控制中的应用研究

针对现有发电机励磁控制器参数优化中存在的寻优时间长、易陷入局部最优的问题,提出了一种引入杂交及变异算子的蚁群算法。该算法利用蚁群算法良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的思想,利用杂交及变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。MATLAB仿真结果表明,该算法可行且有效。     

基于模拟退火遗传算法的IIR数字滤波器参数优化设计

结合模拟退火算法的思想和遗传算法的思想,提出模拟退火遗传算法,并用此算法进行滤波器参数整定与优化,同时使用自适应交叉率和变异率,以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进。该算法有效抑制早熟,又具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力。仿真结果表明,基于此算法寻优设计的滤波器控制器具有更好的滤波特性。     

用于控制器参数整定的遗传算法

提出了一种适用于控制器参数整定的遗传算法（ＧＡＣ）,给出了ＧＡＣ的编码方法和遗传算法,并以一个算例显示了ＧＡＣ的有效性,ＧＡＣ的主要特征是逍点数编码、改进排序选择和乘法变异,在其排序选择中既保留最佳个体又使其参与后续的过程,提高了搜索效率,保证了收剑性。最主要的是,针对控制器参数整定问题的特殊性,ＧＡＣ的乘法变异使问题的约束条件能够自然地由遗传算子予以满足,同时又消除了控制器参数的数量级差异所带来     

基于互补变异算子的自适应差分进化算法

在参数自适应的差分进化算法的基础上,同时采用DE/rand/1和DE/best/2两种具有互补特性的差分变异算子,提出了多种采用不同分配策略的新型差分变异算法.2种变异算子的分配分别采用随机分配、基于种群规模的单调分配、适应性随机分配以及基于种群规模的适应性分配4种策略.基于标准测试函数的数值优化结果表明:双变异模式的自适应差分进化算法总体上明显优于2种标准DE算法.在4种分配策略中,单调分配策略效果最佳.所提出的DE算法利用了DE/rand/1型变异在保持种群多样性方面的优势,并继承了DE/best/2型变异局部收敛速度快的优点,较好地实现了探索与利用的平衡,而且需要人工调节的参数较少,便于在实际中使用.     

均匀邻域对位的自适应差分进化算法

针对对位差分进化算法依然存在探索能力差和早熟收敛问题,提出一种基于均匀邻域对位的自适应差分进化算法.该算法在对位点所在局部邻域作适应性的小幅均匀变异操作,用以扩大对位点的搜索区域,从而提高跳出局部陷阱的概率;在对位点均匀变异操作中,变异步长利用当前群体中所有个体在每一维度的最大最小值的差距作自适应的调节,通过实时利用群...     

花朵授粉算法及其在断路器优化设计中的应用

为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法.首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀变异算子使其后期收敛速度加快,并通过经典测试函数验证改进的FPA算法性能优于其他算法;最后,将改进的FPA算法应用到断路器优化设计中,对两种不同类型的万能式断路器的能耗模型进行优化仿真,并计算出对应的断路器参数.结果 表明,采用改进的FPA算法设计的断路器参数更加合理,能耗值更低,可以有效提高能耗参数的设计精度和设计效率.