求解复杂优化问题的基于信息熵的自适应蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、计算复杂且不易求解连续优化问题等缺陷 ,提出了一种基于信息熵的改进自适应蚁群算法 ,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节 ,克服了基本蚁群算法的不足 .典型的 NP-hard问题的计算实例表明 ,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性 ,可用于离散及连续的组合优化问题求解中 ,其不失为求解复杂组合优化问题的一种较好的方法 .     

融合鲸鱼算法的混合灰狼优化算法

针对灰狼优化(GWO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种融合鲸鱼算法的混合灰狼优化(HWGWO)算法.首先在鲸鱼算法的螺旋泡网狩猎行为中融入Levy飞行并将其整体引入灰狼优化算法;然后将动态权重和差分进化思想引入灰狼优化算法;最后利用贪婪选择策略来保留较好的灰狼位置.选取23个测试函数进行数值试验,结果表明,HWGWO算法在收敛速度和求解精度上都有所提升.此外,利用HWGWO算法求解拉伸/压缩弹簧设计问题得到的设计方案更有效.     

基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化

针对物流配送车辆路径难以优化以至于影响物流配送系统效率和效益的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法.首先,建立物流配送系统数学模型.其次,针对传统鲸鱼优化算法易陷入局部最优的问题,采用随机惯性权重和非均匀变异策略对算法进行改进,并用过测试函数对比试验验证了所提方法的有效性.最后通过改进的鲸鱼优化算法进行物流路径优化实验,实验结果验证了所提出的改进鲸鱼优化算法能够高效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本.     

混合变异粒子群优化算法及其应用

为改善粒子群优化算法在解决复杂优化问题时收敛质量不高的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法,即混合变异粒子群优化算法(HMPSO).HMPSO算法采用了带有随机因子的惯性权重取值更新策略,降低了标准粒子群优化算法中由于粒子飞行速度过大而错过最优解的概率,从而加速了算法的收敛速度.此外,通过混合变异进化环节的引入,缓解了粒子种群在进化过程中的多样性与收敛性这一矛盾,使得算法的全局探索与局部开发得到有效平衡.利用经典的基准测试函数和平面冗余机械臂逆运动学问题的求解来验证提出算法的有效性,试验结果表明:与其他算法相比,HMPSO算法具有更快的收敛速度、更高的收敛精度、更强的收敛稳定性以及更低的计算成本.     

求解TSP问题的改进离散蝴蝶优化算法

针对离散蝴蝶优化算法求解TSP问题时精度低和收敛速度慢等问题,提出一种改进离散蝴蝶优化算法.为了提升搜索效率,利用贪婪机制初始化种群,同时结合2-opt算子、改进的2-opt算子和模拟退火等策略来提高寻优能力.通过标准TSPLIB数据库中几十个实例仿真实验,并与一些经典、新型的智能算法比较,结果表明提出的算法在寻优能力和鲁棒性方面表现优越.     

改进的群搜索优化算法

标准的群搜索优化算法(GSO)是一种新的群智能优化算法,适用于解决高维函数的优化问题,而且简单高效,易于实现,但在其优化的后期容易陷入局部最优.为进一步提高其收敛速度和精度,对GSO算法进行了改进.保留其"发现者-加入者"模型,针对GSO算法发现者和游荡者搜索的无目的性,引进最大下降方向和杂交策略,发现者按角度搜索的同时也按最大下降方向进行搜索,游荡者通过基因突变策略的方式生成.通过23个基准测试函数对GSO算法和改进的GSO算法进行测试,结果表明改进的GSO算法在收敛速度和收敛精度上优于标准GSO算法.     

基于正弦控制因子的Lateral变异鲨鱼优化算法

针对传统鲨鱼优化算法在求解高维目标函数时,易早熟收敛,陷入局部最优的缺陷.提出一种基于正弦控制因子的Lateral变异鲨鱼优化算法.通过正弦曲线的特性和自适应惯性权重,改善了传统鲨鱼优化算法中由于随机选取控制因子数值大小可能导致算法在迭代后期全局搜索能力降低的问题,提高了算法在迭代后期的全局收敛能力,并对最佳鲨鱼位置引入Lateral变异策略,加强了算法跳出局部最优的可能性.改进后的算法对多个shifted单峰,多峰以及固定维测试函数进行求解,实验结果表明,对比多种不同优化算法而言,本文所提LSSO算法具有更高的收敛精度和搜索速度.     

改进鲸鱼优化算法在电力负荷调度中的应用

为了提高鲸鱼优化算法(WOA)的全局优化性能, 提出了一种基于黄金分割搜索的改进鲸鱼优化算法(GWOA)。首先利用黄金分割搜索对WOA的初始种群进行初始化, 使得初始种群能够尽可能的靠近全局最优解, 然后利用黄金分割搜索所形成的变区间, 进行变区间黄金分割非均匀变异操作, 以增加WOA的粒子多样性和提高粒子跳出局部最优陷阱的能力, 从而改善WOA的寻优性能。选取了15个大规模测试函数进行数值仿真测试, 仿真结果和统计分析表明GWOA的寻优性能要优于对比文献的改进鲸鱼优化算法(IWOA)。此外, 将GWOA用于对工程实际应用领域中的电力负荷优化调度问题进行实例分析, 实例应用结果表明, GWOA能有效对电力负荷优化调度问题进行寻优求解。     

改进的粒子群算法在桁架结构优化设计中的应用

应用改进的粒子群算法进行桁架结构优化设计。首先,在确定初始种群时用随机方向法产生一组适应环境值较高的初始种群,使算法快速收敛于全局最优解,降低了算法的时间复杂度;其次,将模糊推理应用于算法的参数动态调整中,提高种群的适应搜索空间环境的能力;最后,将改进的粒子群算法应用于桁架结构优化设计中.算例表明,改进后算法的搜索性能得到了一定改善,为其应用于大型复杂的工程结构优化设计提供了借鉴.     

基于改进的混沌鲸鱼算法优化DBN的广东人口数量预测研究

为了估算广东省人口总数和老龄化人口总数,针对深度置信网络模型的性能易受其权值和阈值选择的影响,提出一种基于改进的混沌鲸鱼算法优化DBN的人口数量预测模型。首先,为提高鲸鱼算法的收敛速度和避免局部最优,将Skew Tent混沌模型和非线性收敛因子引入WOA算法用于初始化WOA种群和改进WOA更新策略。其次为了提高DBN模型的性能,运用ICWOA算法对DBN模型的权值和阈值进行优化选择,融合影响人口数量的多因素特征因子,将不同年龄段的总人数、死亡率、存活率、年生育率、第一产业占比、第二产业占比以及第三产业占比等多因素特征因子作为ICWOA-DBN的输入,人口数量作为ICWOA-DBN的输出,建立ICWOA-DBN人口数量预测模型。通过标准函数测试寻优对比发现,提出的ICWOA具有更快的收敛速度和更小的适应度值。为了验证本文算法ICWOA-DBN的预测性能,以第6次全国人口普查数据为参考依据,选择2005~2016年广东省历年常住人口总数和老龄化人口总数为研究对象,研究结果表明,与IWOA-DBN、WOA-DBN、GA-DBN和DBN相比,提出的ICWOA-DBN的人口数量预测模型的精度最高,为人口数量预测提供新的方法和途径。