一种基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

基于元胞自动机理论提出一种改进混洗蛙跳算法. 该算法将元胞自动机嵌入到混洗蛙跳算法中改进分组策略, 应用云模型和混沌理论改进个体更新方式, 利用演化规则模拟生物进化的动态特征. 对6个基准函数进行测试的实验结果表明, 该算法具有较好的收敛精度和计算速度, 适用于多峰值函数寻优.     

一种基于离散蛙跳算法的旅行商问题求解方法

针对旅行商问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.新算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于城市序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

基于改进蛙跳算法测量圆度误差

针对传统圆度误差评定方法容易陷入局部最优而影响测量精度的问题,提出一种基于改进蛙跳算法的圆度误差评定方法.首先分析了最小区域圆法、最小二乘圆法、最大内接圆法和最小外接圆法这四种圆度误差评定方法的基本原理,并分别建立了非线性优化的数学模型然后介绍了蛙跳算法的基本思想,引入邻域搜索操作提出了一种改进的蛙跳算法,并给出了利用该算法求解圆度误差问题的具体步骤.最后为了验证新算法的有效性,进行了仿真实验,实验结果表明本文算法可以有效、正确地评价圆度误差.这也为圆度误差评定问题的研究提供一种新的途径和手段.     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

求解FJSP的改进元胞粒子群算法

以企业的实际需求为依据,建立了柔性作业车间调度问题的数学模型;针对其特点,提出一种混合元胞粒子群优化算法,通过双层编码,将工件的加工顺序与加工机器位置信息数值化表示;引入遗传算法中的交叉、变异操作,改进了粒子位置更新方法;融入变邻域算法,改善算法局部搜索能力.通过仿真实验,结果表明:算法在求解能力方面有所提升,能够有效地求解柔性作业车间调度问题.     

和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究

和声搜索算法在求解复杂优化问题时,仅仅通过随机的方式产生新元素,搜索过程中新个体的有效性难以持续保证,影响算法的优化性能.针对该问题,将混合蛙跳算法的族群内部局部寻优模块嵌入和声搜索的算法框架中,将和声搜索算法的随机性与混合蛙跳算法的导向性相耦合.定义算法自适应调整参数并以此为基础对两种算法进行动态调用,从而实现两种算法的耦合动态搜索.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化,模拟计算结果表明：本文提出的改进算法具有更强的全局搜索能力,得到的解更优,适合用于求解复杂优化问题.     

邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化

分数阶粒子群算法（FOPSO）是一种具有路径记忆的改进型粒子群优化算法。在多峰约束优化问题中,针对FOPSO易于早熟和依赖于初始参数的问题,文中提出了一种邻域自适应的约束分数阶粒子群优化方法（NAFPSO）。在算法中,依据进化状态来动态调整邻域拓扑从而更新粒子位置和速度,以提高可行解的全局寻优能力和收敛速度;采用带惩罚因子的罚函数约束处理技术,迫使粒子趋向可行区域;设计了微分变异策略以增加种群多样性,增强粒子逃脱局部最优的能力。用9个约束优化基准函数实验验证了NAFPSO的有效性和收敛性能,并应用于2个约束工程设计问题,结果表明,提出的算法寻优能力强、收敛快、精度高、稳定性好,可用于有效地解决复杂的约束工程设计优化问题。     

求解非光滑优化问题的改进大洪水算法

应用启发式算法求解非光滑优化问题,解决基于次梯度信息的确定性算法在求解时困难较大的问题.首先分析了基本大洪水算法的优化机理及特征并给出其求解步骤,然后针对无约束及盒子约束问题分别设计了改进的大洪水算法,将基本大洪水算法所依赖的参数up省去.对于无约束情形,提出了进行邻域搜索的随机行走法;对于盒子约束情形,提出了选择初始可行点的方法和进行邻域搜索的混沌优化算法.最后通过算例进行测试并与其他算法进行对比,测试结果表明了改进的大洪水算法在求解非光滑优化问题时的有效性与优越性,故其可作为求解非光滑优化问题的一种实用方法.     

多方式进化遗传算法及其优化波纹薄壁管的耐撞性

 通过提出一种多方式进化遗传算法的途径改进了遗传算法,并用于求解汽车新型波纹薄壁管耐撞性优化问题。文中采用响应面法近似建立金字塔形波纹薄壁管的优化模型,在多方式进化遗传算法中采用多种编码方式、选择策略、交叉和变异操作,同时还设计了类似遗传学中染色体结构变异的倒位操作,有效改善了群体多样性。对于函数实例测试的结果显示,该算法克服了遗传算法有时局部收敛的缺陷,提升了收敛速度。在波纹薄壁管耐撞性优化问题上的应用研究表明了本算法在求解此类优化问题上的有效性和方便性。优化后波纹管吸能提高40%以上,显著改进了初始设计,进一步验证了多方式进化遗传算法求解此类优化问题的实用性。     

具有反向学习的多目标元胞遗传算法的空间桁架结构优化设计

为了解决具有多约束的桁架结构问题,提出一种具有反向学习的多目标元胞遗传算法应用于空间桁架结构多目标优化设计中。根据分析元胞遗传算法特点,引入一种反向学习策略、差分进化策略和约束处理技术。通过标准测试函数对比分析,算法能很好地保持Pareto解集的收敛性和均匀性。针对空间桁架结构优化的数学模型,采用实数编码和个体修正方法,将该算法对72杆空间桁架优化问题进行求解,并与MOCell的优化结果进行比较。结果表明,新算法获得的Pareto解集更加均匀,极端点值域更宽广,具有一定的工程实用性。     

自适应渐进结构优化法的调节阀结构研究

传统渐进结构优化法的参数删除率和进化率保持固定,降低了优化过程收敛速度和结构稳定性.文中通过构造一种基于罚值选择与结构信息的参数自适应算法,使得参数随优化迭代过程进行而变化.分析典型算例结果,合适选择罚值的参数自适应渐进结构优化方法解决了传统渐进结构优化方法中参数固定且难以选择的问题,提高了优化过程中优化速度与结构稳定性.将此方法应用于调节阀设计,优化后调节阀刚度提高10%,说明参数自适应渐进结构优化方法可高效拓展至三维结构优化,并为阀门类结构设计提供参考.      

桁架结构优化设计的免疫克隆选择算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将免疫克隆选择算法应用于结构的尺寸优化设计.根据免疫学基本原理,在基本克隆选择算法的基础上引入精英策略,并给出合理的参数值.在桁架结构优化的数学模型中,采用惩罚函数法处理违反约束的情况.最后对几个经典的桁架进行了优化.数值结果表明,改进的免疫克隆算法收敛速度快、鲁棒性好,可以应用于桁架结构的优化设计.     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

面向饲料加工的排产优化方法研究

为了提高饲料企业在成本和质量上的优势,需要采用更加科学的方法制定排产计划。首先根据饲料加工排产的特点构建了基于批量组织生产的排产模型;其次,针对布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法收敛速度慢与局部搜索能力弱的问题,提出不同的改进策略形成改进CS算法求解了排产模型,改进算法运用NEH方法、Logistic混沌映射方法以及随机方法生成初始解,使用了动态改变步长的策略以平衡算法探索能力与开发能力,增加基于差分进化的交叉阶段以增强最优解的挖掘能力。采用改进CS算法,以最小化总流经时间为求解目标,在40个Taillard测试集实例和实际饲料排产数据上进行了实验,验证了改进CS算法的寻优能力。结果证明了改进CS算法在求解流水线式生产车间排产问题上的有效性。     

基于浮点数编码的信息熵控制多种群遗传算法

在用准精确惩罚函数处理约束优化问题的基础上，提出一种基于浮点数编码机制的信息熵控制多种群遗传算法。通过在遗传设计中定义一个新的概率而引入信息熵概念，构造出一个信息熵优化模型。该模型不必完全求解，即可容易求出作为概率的拉格朗日乘子，得出空间收缩概率，控制各种群中解空间的收缩。信息熵的介入可使优化过程更加平稳，收敛更快。同时，该算法给出了一种科学而有效的遗传设计收敛判据。实例证明该文算法在求解约束优化问题时快速、有效。