改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

:研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法     

改进混沌优化及其在非线性约束化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法－混沌优化,并在此基础上提出改进的混沌优化,它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非生约束优化问题,仿真结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度 、收敛速度和不靠性较高,满足约束的效果较好,是解优化问题的有产方法。     

反馈混沌遗传算法及其在约束优化中的应用

针对现有遗传算法中普遍存在的早熟与收敛慢的问题,将混沌映射和后天强化学习策略引入到标准遗传算法中,提出了带反馈的混沌遗传算法.该算法通过混沌映射来保持演化群体良好的多样性;通过基于Baldwin效应的后天强化学习来克服纯粹的随机演化.对复杂约束优化问题--基准问题的数值实验验证了文中算法的高效性及鲁棒性.     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.     

脉冲暂态混沌神经网络在约束非线性规划中的应用

脉冲暂态混沌神经网络（PTCNN）是对暂态混沌神经网络的改进，呈现丰富的动力学性质，具有很强的跳出局部最小点的功能，在解决无约束非线性规划问题时，可以找到包括全局和局部最小值的尽量全面的最优解。当遇到带约束条件的非线性规划问题时，只有对约束条件进行合理处理，才能更有效地解决约束非线性规划问题。文章使用惩罚函数方法对含有约束条件的非线性规划问题进行处理，将其变成一个不含约束条件的非线性规划问题，进而用PTCNN求解，得到了令人满意的结果。     

MIMIC算法在非线性多约束机械优化问题中的应用

将双变量相关的分布估计算法与惩罚函数法相结合,用于解决机械工程上非线性多约束优化设计问题.算法对每一次迭代寻优后的变量进行保留,建立概率模型,通过正态分布发生函数对变量重新取值,并采用惩罚函数来处理变量约束条件.仿真结果表明,该算法能有效防止早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,具有较好的应用前景.     

进退法在多维非线性有约束优化问题中的应用

针对多维非线性有约束问题,文中考虑了搜索方向和约束条件,提出了改进的进退法来确定搜索区间.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时,由于约束条件使得解空间成为非凸集合,粒子容易陷入局部最优,因此在搜索过程的不同阶段,提出变步长因子的粒子群算法,实验证明改进的算法是可行的,且在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其它一些算法.     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时，由于约束条件使得解空间成为非凸集合，粒子容易陷入局部最优，因此在搜索过程的不同阶段，提出变步长因子的粒子群算法，实验证明改进的算法在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其他一些算法。     

混沌优化在TSP问题中的应用研究

分析了混沌的基本概念、研究现状、相应的参数选取方法、Lyapunov指数的计算方法等内容,并提出了一种改进的混沌神经网络模型用于解决旅行商问题(TSP),仿真结果较好。     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.     

混合优化算法及在约束优化问题中的应用

针对混沌优化方法和Alopex算法的特性,将改进的Alopex算法嵌入到混沌优化算法中,提出了一种混合优化算法,此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化方法细致寻优的特性,提高了算法的收敛速度,避免了优化算法陷入局部最优的缺陷;同时将混合优化算法应用于约束优化问题中．仿真结果表明了混合优化算法的有效性．     

量子近似优化算法在约束优化问题中的应用

结合量子近似优化算法求解约束优化问题是当前的研究热点之一,针对约束优化问题,提出了一种在量子 近似优化算法框架中的改进方法;此方法融合了二次无约束二元优化和量子交替拟设这两种方法,同时将在目标 算符中添加惩罚项,将不符合解的期望值降低和通过对问题进行求解得出问题的可行解,将混合操作限定在可行 解空间内融合在一起;优点在于在求解约束优化问题时,能减小迭代次数,快速并准确地得到问题的最优解;以最 小顶点覆盖问题为例,将提出的方法与几种已有的方法做比较,得出方法能减小量子近似优化算法的迭代次数,使 得能够高质量和高效率的求解约束优化问题。     

改进混沌优化算法在二级倒立摆控制中的应用

针对二级倒立摆模糊控制器需要对大量参数进行调整,以及可能出现的规则爆炸问题,本文提出了一种基于混沌优化的模糊控制器的设计方法。将常规模糊控制器进行加权变论域处理,并且对常规混沌优化方法进行改进,采用新的二次载波方式将优化变量转变成混沌变量,通过混沌搜索的方式对当前工作点进行扰动,在搜索过程中通过时变参数的初始值的设定逐渐减少扰动幅度。本文使用Matlab/Simulink对二级倒立摆进行优化仿真研究,分析比较了各种方法的控制效果。结果表明模糊控制器经过混沌搜索的优化后,具有良好的鲁棒性好和适应性。本文提出的改进的混沌优化算法对多变量快速时变系统的模糊控制器的设计提供了一种有效的改进方法。     

改进变论域模糊控制及其在混沌系统中的应用

针对一类变论域自适应模糊控制,提出改进控制器.在稳定设计中,重新推导了完整的变论域模糊控制器观测误差方程,并给出了鲁棒控制项表达式.自组织结构算法中有关减规则和替换规则的方法,不仅考虑了当前输入与模糊子集的距离,还考虑了冗余信息.通过李亚普诺夫函数连续性分析得知,自组织结构算法并不影响变论域模糊控制器的稳定性.所提出的控制方案被应用到Chua's混沌系统中.同原控制器比较,仿真结果表明改进控制方案对跟踪性能有改善作用.     

微分方程在约束优化中的应用

本文提出求解一般约束优化问题的一种新方法,对具等式和不等式约束的非线性规划问题,可通过数值积分来寻找具有二次收敛速度的局部最优解。给出的例子表明了本算法是有效的。     

改进的混合免疫算法在约束函数优化中的应用

根据免疫算法多样性保持能力不足、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的混合免疫算法(improved hybrid immune algorithm,IHIA),将其与函数相结合,用于解决约束函数优化问题。采用个体字符串编码,通过信息熵法计算抗体亲和度,进而得到浓度。在混合免疫算法中提出克隆选择算子、可变阈值选择算子、郭涛精英变异和自适应变异概率算子等。研究结果表明:该算法提高了种群多样性和收敛性,减少了时间复杂度,提高了计算效率。