一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

基于改进樽海鞘群算法的提梁机主梁轻量化设计方法

针对樽海鞘群算法在优化过程中存在收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部最优解等缺点，提出了基于柯西和高斯混合变异的一种自适应变异策略的樽海鞘群算法，该算法通过选出适应度值最好的前S个个体进行自适应变异，可避免算法陷入局部最优解.通过柯西和高斯变异动态调整参数的变化提高算法的局部搜索能力和收敛速度.选取10个测试函数分别对樽海鞘群算法及改进樽海鞘群算法进行测试比较.数值分析表明，改进的樽海鞘群算法收敛速度快，寻优能力强且精度高.将改进后的算法用于提梁机主梁结构的优化设计中，该结构在满足强度、刚度、稳定性等设计要求条件下，主梁的截面积减少了13.58%,轻量化效果显著，表明该算法具有良好的工程应用价值.     

改进的乌鸦搜索算法在软件测试用例生成中的应用

在软件测试中,为了更有效地生成测试用例,提出了一种改进的乌鸦搜索算法应用于软件测试中生成不同的测试用例.该算法采用柯西变异算子来自动生成具有较高变异的测试数据集,利用相对误差作为适应度函数来选择较好的测试用例.柯西变异算子的引入可以防止算法陷入局部最优,进而增强了算法搜索的效率.实验结果表明,与其他启发式算法相比,该算...     

一种多学科交叉的古典文献文字识别技术研究

为了古典文献文字识别效果更好,在分析前人研究成果的基础上,基于多学科交叉,对遗传算法进行改进:建立经过优化的初始化种群,为交叉选择方法提供多样性的信息,利用柯西变异与高斯变异结合形成PM生成器.实验表明:该技术有效地提高了求解质量,较好地优化算法性能.     

基于柯西变异动态粒子群优化的克里金插值算法

针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数的拟合模型参数进行最优化估计,同时在适应度函数中引入克里金地理权重来增强变量的空间相关性,最后与基于约束粒子群算法的克里金插值进行比较实验.仿真实验结果表明:改进算法使基台值误差减少近75％,获得的变...     

采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计

针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50 kV·A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能.     

改进麻雀算法的无人机三维路径规划

为解决无人机在三维环境下的路径规划问题,本文通过麻雀搜索算法研究了路径规划方法。传统的麻雀搜索算法求解该问题时存在易陷入局部最优、收敛精度低等问题,针对该问题提出改进方法。首先,对种群中的发现者加入动态权重因子,使其能够提高局部搜索能力,同时提高收敛速度,同时引入高斯变异;追随者采用量子粒子群生成新解的方式;并且加入额外的柯西变异进行扰动,柯西变异的扰动幅度较小,可以增强局部搜索能力。通过仿真实验,.算法改进后分别与麻雀算法以及其他改进的麻雀算法进行对比,结果表明该算法收敛速度更快,求解精度更高,证明了该算法的有效性和可行性,可见在无人机三维路径规划中具有很大的发展前景。     

随机变异差分进化算法

为了避免差分进化算法陷入早熟,提出了一种随机变异差分进化算法(RMDE).这种算法改进了差分进化算法的变异操作,采用随机选择的方式进行变异和扰动操作,增加种群的多样性,平衡算法的局部搜索和全局搜索.对几种标准的函数进行了测试,结果表明RMDE算法优于其他5种算法.并将该算法应用于13机组的电力系统经济调度问题,与文献其他算法相比,RMDE算法取得的结果优于最近文献所报道的结果.     

海洋捕食者算法的改进及其应用

针对传统的计算方法在求解多约束工程优化问题时存在的不足,提出一种融合多种策略的海洋捕食者算法并应用其中。算法首先采用折射反向学习策略,以增加初始种群的多样性。其次,引入正弦-余弦算法和高斯-柯西变异算子,用于提高求解精度和全局寻优能力。最后,通过6个标准测试函数和2个工程实际案例的应用,表明了新算法的优越性。     

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.