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.     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于仿生技术的启发式算法,针对粒子群优化算法存在易早熟现象,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法给出了一种新的变异算子,该算子具有一定探索和开发能力,从而避免算法陷入局部最优.基于新变异算子给出一个新的粒子位置更新公式.根据系统稳定性理论,推出了算法的参数设置区域.最后,通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法收敛速度和求解精度.实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和求解精度.     

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法

基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征,通过正态云发生器对量子粒子群优化算法（QPSO）进行改进,提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法（CMAQPSO）.该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究,定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式,给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO,OPSO,CVCPSO,CMAQPSO 4种算法进行对比测试,实验结果表明,CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.     

基于平均位置学习的改进粒子群算法研究

针对粒子群算法在求解复杂的多维多峰问题时,存在着局部搜索精度不高和易陷入局部最优等不 足,提出了一种基于平均位置学习的改进粒子群算法。 该算法在学习策略上采用比粒子自身适应值更好的邻 近粒子为学习对象,将该算法分两个阶段用不同更新速度公式,阶段一在更新速度公式中引入整个种群所有粒 子位置的平均位置;阶段二在速度更新公式中引入新平均位置,采用贪心策略选择,通过粒子每次更新后选择 的个体比种群历史最优适应值更优,且储存对应个体历史最优位置,在阶段一结束后开始求它们的平均位置。 将平均位置作为学习对象,可增强粒子间的信息交流,同时可平衡算法的局部开发性能与全局搜索能力。 在 CEC2017 测试函数实验中,实验结果显示所提改进算法与另外 4 个算法相比有一定的优势。     

基于混合变异算子的布谷鸟优化算法

针对布谷鸟寻优算法在多维优化函数搜索中存在收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于混合变异算子的布谷鸟优化算法。该算法在每次迭代后采用全局收敛引导的非均匀变异算子对鸟窝位置进行变异,再根据最优位置适应度值的变化率确定是否陷入了局部最优值,若陷入局部最优则利用高斯变异算子对鸟窝位置进行调整,从而提高了收敛速度以及寻优精度。通过6个经典测试函数的测试,实验表明改进后的布谷鸟算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

双核因素蝙蝠算法

提出了一种基于蝙蝠算法的新型仿生优化算法——双核因素蝙蝠算法(DCFBA).通过改变蝙蝠算法中的速度更新公式,可有效提高寻优效率.为了验证DCFBA的性能,在9个测试函数上使用标准蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)和DCFBA进行了实验.结果表明:DCFBA在算法的有效性、优越性和稳定性上都优于BA和PSO算法.     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应t分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用9个标准测试函数的仿真实验,与标准GSA及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。     

带认知因子的交叉鸽群算法

鸽群优化算法在求解最优问题时易早熟收敛,陷入局部最优,因此本文提出了带认知因子的交叉鸽群算法.首先,将地图指南针算子和地标算子进行联合交叉运行;然后,在地图和指南针算子中引入了非线性递增的认知因子,并将其视为运动权值的三角函数;最后,在地标算子中,引入呈三角函数递增的压缩因子,增加算法的平滑性.仿真结果表明,改进后的算法收敛精度有很大的提高,能有效地避免早熟收敛,跳出局部极值,具有更好地寻优能力.     

非线性参数的精英学习灰狼优化算法

为了有效提高灰狼优化算法的收敛速度及求解精度,本文结合精英反向学习策略增加种群的多样性,将收敛因子从线性变为非线性,重新设计位置更新公式提高算法的收敛精度,提出一种非线性参数的精英学习灰狼优化算法.8组典型测试函数的实验测试表明,算法的收敛速度和收敛精度均有不同程度的提高.在求解IIR数字滤波器优化设计问题时,表现出了...     

一种求解旅行商问题的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行.     

基于模糊文化算法的自适应优化

笔者提出一种基于模糊控制器的自适应文化优化算法,利用模糊控制器调整参数β,改变个体在进化中的个数,使文化算法得到了优化.在测试函数的仿真试验对比结果证明,改进算法优于原有算法.     

精英协同微粒群算法

基于传统的微粒群算法引进协同算子产生的一种新优化算法,将整个算法的粒子分为精英粒子和普通粒子,根据精英粒子的历史最优解来带动普通群体,使普通粒子能更快速度接近最优解,从而推动整个种群不断快速更新。文本中选取4个优化测试函数作为算法优化性能的测试,并选取正弦函数验证算法对控制器的优化效果,实验结果表明精英协同算法的精度更高,优化性能更佳。     

新型的融合优化算法及其在电力系统中的应用

提出了一种新型的融合优化算法,该算法结合了遗传算法(GA)的复制、交叉、变异操作以及粒子群优化算法(PSO)的个体速度和位置更新的原理,并将混沌的概念引入其中,它的性能要优于GA和PSO.在标准测试函数上进行了仿真比较,验证了新型算法的有效性.最后,这种新的融合优化算法被应用到了电力系统最优潮流的计算中,对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法进行比较,结果表明新型的融合优化算法具有更好的优化性能.     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

求解线性顺序问题的离散粒子群算法

提出一种优化线性顺序问题的简便的离散粒子群算法.该算法无需交换、交叉、变异、插入、删除等算子,仅需在每个粒子中存储每个元素在其解排列中的位置,而不是排列本身.将这些位置看成可以左右移动的,即每个粒子的速度是由其元素位置左右移动形成的,并用连续型的粒子群算法更新每个元素在其排列中的位置,然后用排序的方式确定各元素在排列中的相对位置即可.将该算法同基于交换算子的粒子群算法在标准线性顺序问题实例测试集LOLIB上进行比较,结果表明该算法具有强大的优势.     

含步长加速变异算子的微粒群算法

提出了含步长加速变异算子的微粒群算法和它的一种变体———全局最优位置的步长加速变异微粒群算法,通过测试函数的对比分析,说明了这两种含变异算子的微粒群算法具有较好的收敛速度和稳定性.