基于樽海鞘群优化差分进化算法的实验室预约模型

为了提高实验室预约工作的效率，采用动态差分进化算法进行预约方案生成，并通过樽海鞘群算法对动态差分进化算法进行改进，从而增强方案对不同预约规模的适应度。首先，输入实验室设备、实验室时间、预约者申请使用记录等样本特征，构建多个预约样本个体。然后，建立动态差分进化算法实验室预约模型，以实验项目满足度作为适应度。通过交叉和选择操作不断更新个体适应度，并采用樽海鞘群算法对差分进化算法的缩放因子进行优化求解。通过樽海鞘个体的领导者和跟随者在设定运动范围内的位置更新来获得最优缩放因子。最后，采用最优缩放因子对应的动态差分进化算法进行实验室预约方案求解，输出最优受益面指标预约解。实例仿真结果表明，通过合理设置樽海鞘群算法参数，在不同预约者规模情况下，基于樽海鞘群改进的动态差分进化算法均能够获得较高受益面指标的预约方案。     

基于樽海鞘群与粒子群混合优化算法的特征选择

针对现有特征选择方法中存在的收敛速度慢和计算效率低等问题,提出了一种基于樽海鞘群与粒子群优化的混合优化(hybrid optimization of salp swarm algorithm and particle swarm optimization,HOSSPSO)特征选择方法,该方法在樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO),提高了SSA的收敛速度,改进了探索和开发步骤的效率,增加了解空间更多的灵活性和多样性,使得方法能够迅速获得全局最优值.为了验证算法的性能,在2个实验序列上进行了测试:第一个实验序列使用基准函数,将HOSSPSO与标准SSA、PSO进行了比较;第二个实验序列采用不同的UCI数据集,通过提出的算法确定最佳特征集.实验结果表明,相比于其他优化算法,HOSSPSO的性能更具优势,在多项评估指标中获得较好的效果,能以极少量的特征获得最大的分类精度.     

一种改进的樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)在求解复杂函数时存在求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Algorithm,ISSA)。首先,在领导者位置引入随机维度以拓展种群多样性;其次,改变追随者方式,即在算法前期以较大概率执行差分进化操作,进一步增强种群多样性,在算法后期较大概率执行黄金正弦算法,较好地平衡了算法的全局搜索和局部勘探能力。通过23个基准函数测试表明,本研究改进算法在收敛速度、计算精度和稳定性方面优于基本樽海鞘群算法和黄金正弦算法(Golden Sine Algorithm,Gold-SA),同时与其他改进樽海鞘群算法相比,该算法也具有一定优势。     

动态随机选择的差分进化算法研究

如何有效地均衡可行区域与不可行区域的搜索是约束优化中的关键问题。为使进化算法获得可行的全局最优解,分析了在进化过程中如何对待好的不可行解的问题,通过分析随机排序中比较概率对可行解最终位置的影响,提出一种动态随机选择策略,并以多个体差分进化为框架实现了相应算法。实验对比分析结果说明了这一策略的有效性。     

具有差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法

[目的]社会蜘蛛群优化算法 (SSO) 是一种新颖的元启发式优化算法,自从它被提出之后就受到该领域学者的广泛关注,并且也被成功应用到许多领域.但是由于社会蜘蛛群优化算法还处在算法的研究初期,该算法的收敛速度与收敛精度还需要进一步提高.[方法]将差分进化算子引入到社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)中,并将改进的算法应用于函数优化问题中,通过5个标准测试函数来验证基于差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)的优化性能.[结果]差分进化算子增强了社会蜘蛛群优化算法的收敛速度与收敛精度.[结论]本研究中所提出的算法能够获得精确解,并且它也具有较快的收敛速度和较高的算法稳定性.     

改进差分进化算法在铝电解多目标优化中的应用

针对多目标优化问题,提出一种改进的差分进化算法(DE).该改进算法首先将DE与粒子群优化算法(PSO)结合,提高DE的收敛速度,然后引入多种群进化策略,有利于维持Pareto解的多样性.同时,在综合考虑机理与工艺的基础上建立铝电解多目标优化模型,并应用改进算法进行求解.仿真结果表明:在电流效率为92％时,改进算法所得的直流功耗为14.03 MW.h/t,比NSGA-Ⅱ的直流功耗降低了1.45％,比传统DE的直流功耗降低了1.75％.表明本文改进算法有效地提高了传统进化算法的性能.     

复数编码的樽海鞘群算法及其应用

为了提升樽海鞘群算法的性能,提出一种复数编码的樽海鞘群算法(A Complex Encoding Slap Swarm Algorithm,CESSA)。首先采用复数编码构建樽海鞘群,拓展种群多样性;其次利用灰狼算法头狼搜索食物行为分别指导当前樽海鞘个体和上一个樽海鞘个体的搜索行为并取两者的平均值。通过13个基准测试函数和4个非线性方程的仿真实验,所有实验结果表明采用综合改进策略的CESSA算法在全局搜索和局部勘探方面具有相对优势。     

基于差分进化算子变异的中心引力优化算法

针对中心引力优化算法易陷入局部最优这一不足,加强算法的全局寻优能力,提出一种改进的中心引力优化算法,根据差分算法本身的固有特性,通过引入差分进化算子对当前粒子位置的分量进行变异,促使算法摆脱局部最优,增强算法的全局收敛性.最后选取5个经典函数对算法进行测试,并与其他算法进行比较分析,结果证明算法的精度得到了明显提高,从而验证了该算法的有效性和可行性.     

基于自适应差分进化算法的间歇反应动态优化求解

为了求解间歇反应动态优化问题,提出了一种自适应差分进化算法(Self-Adaptive Differential Evolution,SADE)。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以权重大小来评价各个控制参数的优劣,并以加权控制参数作为控制参数的进化方向,实现其自适应调整。结果表明SADE算法收敛速度快、求解精度高。将SADE算法应用于两个典型的间歇反应动态优化问题中,取得了较好的优化效果;同时,分析了时间离散度对优化结果的影响。     

基于动态多种群的自适应混合灰狼差分进化算法

目的 解决灰狼算法初始种群生成方式导致其存在多样性差的问题。方法 结合差分算法改进灰狼算法，生成基于动态多种群策略的混合灰狼差分算法，算法采用动态多种群策略，利用3种差分算法变异策略，增强初始种群解的多样性，并将其作为灰狼算法的初始种群，采用局部搜索策略增强算法的探索能力，最后采用改进的种群大小线性递减策略来降低算法的时间复杂度，提高算法的收敛速度。结果与结论对CEC2014测试集4类15个基准测试函数进行仿真实验，并与经典DE,GWO及其变体算法进行比较，验证了所提出算法的有效性，最后应用该算法求解经典工程领域焊接梁设计优化问题，证明了所提出算法的优越性。     

A Hybrid Differential Evolution Algorithm Integrated with Particle Swarm Optimization

To implement self-adaptive control parameters, a hybrid differential evolution algorithm integrated with particle swarm optimization （PSODE） is proposed. In the PSODE, control parameters are encoded to be a symbiotic individual of original individual, and each original individual has its own symbiotic individual. Differential evolution （ DE） operators are used to evolve the original population. And, particle swarm optimization （PSO） is applied to co-evolving the symbiotic population. Thus, with the evolution of the original population in PSODE, the symbiotic population is dynamically and self-adaptively adjusted and the realtime optimum control parameters are obtained. The proposed algorithm is compared with some DE variants on nine functious. The results show that the average performance of PSODE is the best.     

差分演化的微粒群算法

针对基本粒子群算法易陷入局部极小点、搜索精度不高等缺点,在算法改进方面引用差分演化算法的变异操作提出了差分演化的PSO算法,并用matlab仿真证明该算法的可行性。     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群算法是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了广泛的应用,但基本粒子群算法在计算过程中易出现过早收敛现象.为此提出了一种改进的粒子群算法,利用差异演化的思想,当陷入局部极小点时,通过一定的策略迫使粒子群摆脱局部极小点.对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性.     

基于ReliefF算法与遗传算法的肌电信号特征选择

针对肌电信号特征维数高、运算效率低等问题,提出了一种基于ReliefF算法与遗传算法(GA)相结合的肌电信号特征选择方法.分析了肌电信号的特征,运用小波分析对肌电信号进行特征提取,采用ReliefF算法评估所提取的高维特征信号的权值,以选出对分类效果影响显著(权值较大)的特征子集,采用GA进一步筛选出分类效果最佳的特征子集,并对比分析了基于ReliefFGA-Wrapper算法与全局搜索算法对肌电信号处理的时间和分类效果.结果表明,所提出的方法能够提高运算效率并具有很好的分类效果.     

一种改进的嵌入式特征选择算法及应用

针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法.为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度.     

微粒群优化算法的研究现状与发展

针对群体智能算法(SIA)中引起广泛兴趣的微粒群优化算法(PSO)的基本原理、框架,介绍了PSO的一些研究现状及其进展,最后提出了PSO有待进一步研究的若干方向和工作.     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

基于改进核模糊粗糙集的特征基因混合选择方法

针对基因表达谱高维、小样本、高冗余和高噪声等特点,提出了一种特征基因混合选择方法.采用Relief F方法对原始基因进行排序,过滤无效基因,获得初选基因子集,给出了基于差分进化算法优化的核模糊粗糙集模型,进行了特征基因终选.仿真实验结果表明:所提算法比Relief F、Kruskal Wallis、Gini Index等算法在分类精度和基因数量等方面有明显优势.