基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.     

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.     

化学吸附局部增强微分进化算法

微分进化算法是解决复杂系统优化问题的有效方法。为了增强微分进化算法的全局搜索能力和局部逼近能力,分别引入化学吸附变异算子和局部增强策略,提出了化学吸附局部增强微分进化算法。采用标准测试函数对改进算法进行仿真测试,并与基本微分进化算法和局部增强微分进化算法进行比较。实验结果表明,化学吸附局部增强策略提高了微分进化算法的搜索能力和收敛性能,验证了改进算法的有效性。     

基于改进微分进化算法的机构综合新方法

针对机构综合的非线性方程组求解问题提出了一种改进的微分进化算法.该算法是将方程组转换成一个优化问题,在进化过程中,该算法根据进化情况采用动态参数调整机制提高算法的搜索效率,并且对种群重叠状况进行实时监视,对重叠个体利用混沌搜索策略来进一步提高算法的全局寻优能力.机构综合实例结果分析表明,文中提出的改进微分进化算法高效、且全局寻优能力强.     

基于差分进化算法的卫星轨道计算方法

针对卫星轨道预测中的不可微、函数性质复杂、高维度传统优化算法失效的问题,提出了基于差分进化算法的卫星轨道预测方法.通过建立不同运动轨迹的卫星运动模型,构建最小化目标函数,根据种群个体进化特点,选取差分进化算法参数和进化策略.通过对椭圆轨道、双曲线轨道、抛物线轨道的全局近点角计算,表明差分进化算法在卫星轨道预测问题上是有效的.通过该算法与其他算法的比较,可以看出该算法有一定的优势.     

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。     

基于正态变异的思维进化计算

将正态变异引入到思维进化计算中, 提出了一种新的基于正态变异的思维进化计算.在算法中采取了自适应策略.试验结果表明该算法具有高效的收敛速度, 并能收敛到全局最优点.与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和传统的思维进化计算(Mind Evolutionary Computation, MEC)进行比较分析, 该算法收敛速度更快, 收敛率更高.     

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.     

用基于模拟退火算法的进化策略求解非线性方程组

针对传统的非线性方程组求解算法如梯度下降法和牛顿法,存在着其收敛性问题,性能特征在很大程度上依赖于初始点和串行运行造成效率低等问题;该文提出了一种并行求解非线性方程组的基于模拟退火算法的进化策略,在改进的进化策略运行中融入模拟退火算子,实现了模拟退火良好的局部搜索能力和进化策略全局搜索能力的结合,有效地解决了传统算法的初始点敏感和效率低的问题,数值计算结果表明,该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强,为求解非线性方程组提供了一种有效的方法.     

约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法

使用混沌运动产生均匀分布的初始种群,并且对早熟的种群进行混沌变异,以增强算法的全局寻优能力;用一个改进的粒子群优化算法对种群进化,对那些不可行的粒子再用差分进化算法进行演化;通过自适应的半可行域竞争选择策略形成新一代种群,直到达到全局寻优的目的,由此提出一个约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法.数值结果表明,所提出的算法具有较高的计算精度、较好的稳定性、较强的全局寻优能力.     

一种快速混合粒度粒子群优化设计

快速粒子群优化能在解空间快速收敛的粗粒度进化迭代,但是其容易陷入局部极值,从而失去继续寻找全局最优的能力。给出了一种基于快速粒子群优化的两种粒度优化方案,克服了快速粒子群优化的缺点,同时能够得到全局最优。     

基于全局优化方法的SAR图像快速分割算法

为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Aujol (AA)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型;然后通过凸松弛技术将提出的模型转换成全局优化模型;再利用分裂Bregman技术将全局优化模型转化为两个易于计算的Shrinkage算子和Laplace算子.通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,提出的全局分割模型不仅能够快速地得到全局最小值,而且比经典模型更准确地得到图像分割边缘.      

一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

利用模拟退火算法优化计算通讯网络极小生成树

介绍了模拟退火算法的基本思想 ,并应用它成功地解决了通讯网络极小生成树的优化计算问题。计算结果表明 :该算法能有效地跳出局部极小值并快速地收敛于全局最优值。说明模拟退火算法是一个通用的、具有概率爬山的、强有力的组合优化算法     

基于图像分割的伪并行免疫遗传算法聚类设计

遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。但它却由于进化过程的过早收敛而导致无法保证收敛到全局最优解。因此运用伪并行思想与免疫遗传算法相结合来弥补遗传算法的缺陷。1问题描述许多学科要根据所测得的相似性数据进行分类,把探测数据归入到各个聚合类中,从而对各聚合类     

一种混沌优化的双模糊控制器--倒立摆系统的设计

将单级倒立摆的4维输出分解为2个2维模糊控制器的输入量，与倒立摆组成双闭环控制，内环调节摆杆的角度，外环控制小车的位移。采用混沌算法优化控制器的参数，首先将混沌因子引入模糊控制器参数域的优化搜索中并在全局范围内直接寻优，当获得全局近似最优解后，再缩小寻优区间，在近似最优解的附近继续寻优。时倒立摆系统在不同情况下进行仿真，结果表明；该方法能提高搜索效率，能较快搜索到全局最优解，为解决多输入快速系统的模糊控制器优化设计提供了一种较好的实现方法。     

深基坑土钉墙内部稳定性计算新方法——最危险滑裂面复合遗传进化 …

高层建筑深基坑土钉墙内部稳定性分析的关键是如何确定最危险滑裂面的位置并计算与相对应的安全系数,这可归结为一类非线性优化问题。为克服传统优化分析方法容易陷于局部最优解的缺点,作者利用从模拟自然进化过程的遗传进化算法和求解约束优化问题的复杂形法而发展起来的复合遗传算法来搜索最危险滑动面,提出了一种深基坑土钉墙内部稳定性分析的复合遗传进化调优算法,它是一种全局优化分析方法,且比一般的遗传算法寻优效率要高     

一种基于Kriging模型加点策略的多目标粒子群优化算法

针对工程问题中优化结果误差较大的不足, 提出一种基于Kriging模型的多目标粒子群优化算法. 先利用Kriging模型的响应信息对误差进行预测, 并将预测误差引入Pareto支配关系比较、 全局领导者和局部领导者的选取及变异机制的进行过程中, 再结合文中加点策略使优化过程在少量抽样的前提下快速准确地逼近Pareto前沿解集. 性能测试结果表明, 该算法可提高复杂系统模型的优化效率及准确性.     

一种基于Kriging模型加点策略的多目标粒子群优化算法

针对工程问题中优化结果误差较大的不足, 提出一种基于Kriging模型的多目标粒子群优化算法. 先利用Kriging模型的响应信息对误差进行预测, 并将预测误差引入Pareto支配关系比较、 全局领导者和局部领导者的选取及变异机制的进行过程中, 再结合文中加点策略使优化过程在少量抽样的前提下快速准确地逼近Pareto前沿解集. 性能测试结果表明, 该算法可提高复杂系统模型的优化效率及准确性.     

基于混合优化算法的医学图像配准技术

在图像配准的优化算法中, 为避免使算法陷入局部最优的问题。 因此, 提出基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法, 利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法, 提高了全局寻优的能力, 能更好地跳出局部最优。 由实验结果可知, 该方法不仅具有较好的图像配准精度, 对椒盐噪声和高斯噪声也有较好的鲁棒性。