鹰策略结合差分进化的可靠性冗余优化算法

将鹰策略和差分进化结合用于解决可靠性冗余优化问题.优化过程分为两个阶段:第一阶段使用Lévy飞行在解空间中进行全局搜索,第二阶段使用差分进化算法在前阶段得到的有前途解的周围进行快速的局部搜索.同时,修改了差分进化算法的变异算子和交叉算子以提高局部搜索的性能.该算法较好地实现了全局搜索和局部搜索的平衡,既有利于跳出局部最优,又可以加快局部收敛.通过对可靠性冗余优化的两个基本问题的实验表明,所提出的算法在解决可靠性冗余优化问题上是有效的.     

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...     

大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究

为了有效解决云计算环境下海量数据的并行聚类问题,以典型的基于距离的Kmeans聚类算法为例,提出了一种MapReduce并行聚类优化算法.首先将差分进化算法与K-means算法相结合,从而利用差分进化算法的强大全局搜索能力克服典型K-means算法对初始中心较为敏感的缺点,利于增强全局最优解的稳定性.然后把优化后的算法在Hadoop的Map Reduce框架下做了并行化的设计.实验结果表明,与其他多种分布式设计相比,提出的并行聚类优化算法能够在保证聚类效果的前提下,大大减少了运算的时间,提高了大规模数据的聚类效率.     

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DMOEA/D-ET算法的焊接机器人多目标路径规划

弧焊机器人在实际生产过程中可以提高生产效率.文中对弧焊机器人焊接过程中的路径长度与能耗进行优化,由此提出了一种基于事件触发的自适应邻域离散多目标优化算法(DMOEA/D-ET).该算法以更新粒子比率作为事件触发机制,通过事件触发机制协调全局搜索与局部搜索.采用网格法进行全局搜索,使用基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)进行局部搜索,并通过采用自适应邻域策略改善MOEA/D算法解的分布不均问题.通过和其他5个算法在3个TSPLIB问题上进行测试对比,发现所提出的算法具有较好的性能.最后对平衡梁模型的焊接过程进行多目标优化,并与其他5个多目标算法对比,结果表明文中提出的算法得到的优化结果更贴近真实前沿面,解的分布更好.     

基于冷轧机的多智能体差分进化算法的研究

基于多智能体与差分进化算法的各自优势,提出了多智能体差分进化算法.实验结果表明,该算法具有很强的全局寻优能力及快速搜索能力.基于冷轧机的控制,采用多智能体差分进化算法优化冷轧机的PID参数,比一般优化算法优化的冷轧机控制系统的响应速度要快很多.     

基于动态混合约束框架的改进差分进化及其应用

针对动态随机选择多个体差分进化(DSS-MDE)在处理复杂约束问题时易陷入局部最优的缺陷,提出了基于动态混合约束框架的改进差分进化算法(DHCF-IDE)。首先,通过跟踪种群可行解比例,动态地执行可行解搜索和全局搜索,并分别使用动态随机排序和可行性规则作为两模型的约束处理方法。其次,分别采用多个体差分进化和基于幂律分布父代选择的改进差分进化作为两模型的算法实现。选取CEC2006中6个测试函数进行仿真实验,实验结果表明:与仅采用DSSMDE或DyHF相比,DHCF-IDE能保持更快的收敛速度和较好的全局搜索能力。催化重整芳烃产率优化的工业案例也表明该改进算法在实际应用中具有可行性。     

基于一种新混合群算法(MOHO-SA)的结构主动控制多目标优化研究

基于粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法提出了一种新的多目标混合群优化算法,对结构主动控制系统的作动器位置、数量与控制器参数进行同步优化.首先,分别采用PSO算法与DE算法进行对应种群的进化,使用庄家法则构造非支配解集,并引入边界点几何中心leader选择机制,同时利用模拟退火算法完成个体进化的二级局部搜索;以随机地震激励下反映结构振动控制效果和控制策略优劣的双指标作为优化目标函数.最后,针对ASCE 9层benchmark模型,采用本文提出的具有二级搜索功能的多目标混合群算法(MOHO-SA)对其主动控制系统进行优化设计,并分别与多目标差分进化算法(MODE)、多目标粒子群算法(MOPSO)、普通多目标混合群算法(MOHA)的优化结果进行对比分析,表明其Pareto解集具有更优的收敛曲线及分布性.     

一种求解冗余机械臂逆运动学的自适应动态差分进化算法

针对冗余机械臂逆运动学难以直接求解且具有多解的问题,提出一种基于改进差分进化算法的逆运动学求解方法.以KUKA LBR iiwa七自由度机械臂为研究对象,验证该方法的有效性.针对基本差分进化算法易陷入局部搜索问题,引入自适应变异操作和随机变化交叉操作,使算法可根据迭代进程调整搜索强度.基于Denavit-Hartenb...     

函数优化问题求解的自适应差分进化算法

针对函数优化问题求解算法存在速度慢、精度低等问题,提出一种函数优化问题求解的自适应差分进化算法.该算法对变异算子和交叉算子进行改进,增强了其寻优能力.对经典的函数优化问题进行仿真测试,结果表明,自适应差分进化算法全局搜索能力强,收敛速度快,可以获得更高精度的函数优化问题解.     

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.     

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。     

基于差分进化算法的图像聚类研究

将差分进化算法应用于图像聚类问题,对问题进行实数编码,采用群体智能模式实现问题解的搜索.利用差分进化算法的差分变异操作和群体分布特性有效提高算法的搜索能力,采用贪婪选择操作和竞争生存策略实现群体内个体之间的相互合作与竞争,降低了进化操作的复杂性,并通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

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.     

改进差分进化算法及其在发酵优化中的应用

针对发酵过程的补料优化问题,提出一种改进的差分进化算法.为了克服基本差分进化算法在全局最优点附近搜索速度较慢、精度较低的缺点,引入单纯形加速算子以提高算法收敛速度,而针对算法易过早收敛的缺点引入混沌迁移算子,以提高算法种群多样度,增强算法跳出局部最优解的能力.对于有约束优化问题,利用3个准则进行选择操作,使求得的最优解满足约束条件.将改进的算法用于某一类补料分批发酵过程,提高了发酵最终产物产量,表明了该算法的有效性.     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

基于高斯分布估计的对位差分进化算法

针对差分进化算法探索能力不足、收敛慢等问题,提出一种基于高斯分布估计的对位差分进化算法.该算法在生成对位种群的同时还生成一个基于高斯分布估计的新种群,意在更充分地搜索解空间.在不满足跳转条件的情况下,算法给出一种基于高斯分布估计的种群跳转,增加了种群多样性.在选择操作时,将所有父代和子代个体混合起来择优选择,减少了部分...     

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.