一种新的自适应步长果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度低和后期收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长果蝇优化算法(ASFOA).该算法在运行过程中根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整进化移动步长,使算法在初期的步长大而避免种群个体陷入局部最优,到后期果蝇移动的步长变小而获得更高的收敛精度解,并加快收敛速度.通过6个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,结果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收敛精度、收敛速度均比FOA算法及参考文献中其他改进果蝇优化算法有较大的提高.     

动态调整进化方向与策略的果蝇优化算法

针对标准果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、容易陷入局部最优和寻优精度低等缺陷,提出了动态调整进化方向与策略的果蝇优化算法(FOADAEDS)。首先,种群初始位置由佳点集理论选取;其次,根据种群进化信息动态调整进化指导方向和搜索步长;最后,当算法陷入早熟时,改变搜索策略以跳出局部最优。对6个经典测试函数进行仿真运算,结果表明,本文提出的改进算法相比标准果蝇优化算法和其他几种改进算法,有较好的寻优精度和收敛速度。     

基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用

针对随机森林(RF)算法在风速预测中存在参数选择困难及预测精度低的问题,提出了基于改进果蝇优化算法(IFOA)的随机森林回归(RFR)模型.在果蝇优化算法(FOA)中引入指数函数和三角函数实现搜索步长的自适应更新,增强全局寻优和局部探索的能力.结合RFR算法对噪声和异常值具有良好容忍度的优点,利用IFOA优化RFR主要...     

自适应搜索云逃逸的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法解决高维复杂问题时存在的早熟收敛问题,提出一种自适应搜索云逃逸的果蝇优化算法.分析了果蝇优化算法恒定步长会影响算法的寻优精度,以算法的迭代步值为引导因子设计自适应的搜索方式,协调算法全局搜索与局部搜索的能力.在算法搜索后期,为避免种群多样性过早丧失而导致求解问题陷于局部最优解,以云模型为基础设计云逃逸机制协助算法跳出局部限制进行深度搜索.对10个不同优化问题的实验表明:所提算法从求解精度、收敛速度以及稳定性方面都具有更良好的性能.     

基于优化FOA-BPNN模型的脱贫时间预测

针对精准扶贫缺乏有效的分析模型对扶贫的成效与脱贫时间进行准确刻画与定量分析问题，提出了基于 FOA-BPNN 贫困户脱贫时间预测模型．针对BP神经网络模型可能陷入局部最小的缺陷，引入果蝇优化算法，以BP 神经网络的预测误差作为适应度值，寻找最优的BP神经网络参数值，提高参数精度．由于标准果蝇优化算法的搜 索半径固定，可能导致后期局部寻优性能弱，提出了一种动态步长变更策略的DSFOA-BPNN模型，通过引入变速因 子与种群密度，将动态步长FOA算法与传统误差反向传播神经网络(BPNN) 结合，提高模型预测时间精度．在湖北 省某贫困地区 50000 条扶贫数据的基础上，通过实验表明:与BPNN和FOA-BPNN模型相比， 提出的 DSFOA-BPNN 模型预测精度分别提高了44%和11%．增量实验表明: 提出的DSFOA-BPNN模型更适用于精度预测.     

基于多策略融合灰狼优化算法的特征选择方法

针对基本灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)在求解复杂优化问题时存在解精度低、探索与开发能力不平衡、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出一种基于多策略融合的改进灰狼优化算法.首先,设计一种基于正弦函数的非线性过渡参数策略替代原灰狼优化算法中的线性递减策略,以实现算法从勘探到开发的良好过渡;其次,利用个体自身历史最佳位置和决策层个体共同引导群体进行搜索,以加速算法收敛速度和提高寻优精度;然后,在当前最优灰狼个体上引入小孔成像学习策略产生新的候选个体,以降低算法陷入局部最优的概率.选取6个基准测试函数进行数值实验.结果 表明:改进算法在求解精度和收敛速度指标上均优于其他比较算法.最后,将改进算法用于求解特征选择问题,对10个基准数据集的仿真结果表明,改进算法能有效地提高分类精度和选择最优特征.     

基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容．支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法．该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型．仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性．     

基于改进粒子群算法的LSTM股票预测模型

针对LSTM网络中存在的重要参数通常由经验决定,主观性强,或受计算成本影响无法确定最优值,导致模型的拟合能力降低等问题,提出使用改进的粒子群算法优化LSTM网络中的关键参数,减少人为因素影响,优化预测过程,从而构建预测精度更高的股票价格预测模型。该模型通过构建动态多群粒子群优化器来提高粒子群算法的寻优性能,避免出现局部最优。同时,针对股票市场数据维度高、噪声大及数据冗余导致模型训练成本增大、预测性能降低的问题,基于多种特征选择算法构建特征选择模型完成指标特征的过滤筛选,构建完善的预测指标体系。实验结果表明,所提出的股票价格预测模型的准确率得到了明显提高,且具有普遍适用性。     

基于精英个体划分的变步长萤火虫算法的特征选择方法

针对标准萤火虫算法(firefly algorithm,FA)收敛速度慢及其在解空间内的搜索易陷入局部最优的缺陷,充分考虑萤火虫算法在寻优过程中其种群内个体的差异性,提出一种基于精英萤火虫个体划分的变步长策略,改进后的FA在算法迭代中对每代目标值较好的精英萤火虫个体随机增大其移动步长,而对每代目标值较差的非精英个体则线性减小其步长。为适用于特征选择问题,又对FA中萤火虫的编码和位置移动进行了离散化定义,给出了基于所提改进型离散FA(binary firefly algorithm,BFA)的包装式特征选择方法流程。在UCI分类数据集上对比测试了所提改进型BFA与其他算法在优化特征选择方面的性能。测试结果表明,基于所提改进型BFA优化特征选择的效果较好,验证了所提改进策略可有效提升FA的优化能力。     

混合果蝇算法及其在组合优化中的应用

为改善基本果蝇算法易陷入局部最优及早熟的缺陷,利用一种改进的果蝇算法来进行优化,利用免疫算法自我-非自我的抗原识别机制及免疫系统学习记忆遗忘的知识处理机制提高算法的搜索能力及算法精度。改进算法将在果蝇算法执行后期引入免疫反应,通过产生不同抗体来增强种群多样性,跳出局部最优。通过数值仿真及实际案例的对比结果表明,改进算法的寻优表现更加良好,为算法优化提供一种有效可行的方法和思路。     

MATLAB优化工具箱在结构优化设计中的应用

MATLAB优化工具箱具有强大的科学计算能力,在工程设计领域得到了广泛的应用.简要介绍了MATLAB优化工具箱,通过对MATtAB优化工具箱中fmincon函数的语法进行分析,提出了结构优化设计的通用求解方法.首先,合理设置优化目标函数和约束条件.然后,使用MATLAB优化工具箱进行编程计算.结果显示,与其他方法相比,使用MATLAB优化工具箱进行优化,不仅可以提高计算精度,而且可以减少计算时间.因此,在结构工程设计领域有较强的实际应用价值.     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

不可微优化和大系统优化

近年来,不可微优化的理论得到了很大的发展。这种理论经常出现在大系统优化的分析和求解之中。本文将讨论和大系统优化有关的不可微优化问题的理论、结构和解法。     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

流程系统优化的简约微粒群算法

针对流程系统优化中的非线性规划问题,提出了一种新的混合优化算法--简约微粒群优化算法,并对其求解.利用实例对其进行测试并与其他算法所得的结果进行比较,结果表明,简约微粒群算法是一种有效的求解具有线性约束的NLP问题的方法.     

最优化理论

最优化理论是指数学上对这样一类问题的研究：对给定定义域上的目标函数求解其在该域上的最小或最大值。这包括研究解的存在性、解的结构性质及求解算法等各方面。最优化理论的重要性是不言而喻的，在应用数学、计算机科学、工程、经济等很多领域都有重要应用。根据目标函数定义域的性质，可以分为离散最优化和连续最优化。本书的一个重要特色就是对这两类最优化的重要概念和方法都作了介绍，     

搜索引擎优化(SEO)的认识误区及优化技巧

本文首先探讨了搜索引擎优化的相关概念及目标,指出当前搜索引擎优化的一些认识误区,同时,提出了对网站进行搜索引擎优化的一些方法及技巧。     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

编译中的循环优化

讨论了循环优化的目标和循环优化的各种程序变换方法．程序变换可大大减少下标变量的访问时间；消除某些类型的相关，提高软件流水的“深度”；合并多个循环，有利于进行代码压缩．