一种改进的自适应差分进化算法

为了提高基本差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种改进的自适应差分进化算法(ADE)。在基本差分进化算法中引入了自适应变异算子,根据每个个体与最优个体适应度值的相互关系,自动地调节变异算子值,使之在进化初期较大,随着个体逐渐接近最优值,算子值逐渐变小,确保个体向最优值快速、稳定地逼近。在每一代变异、交叉和竞争之后,又增加了与随机新种群的竞争操作,使算法易于跳出局部最优点,以提高全局搜索能力。采用4个经典的测试函数对算法进行验证,结果显示：该算法的收敛速度与收敛精度在一定程度上优于基本差分进化算法,同时也优于基于代数进行自适应变异的差分进化算法。     

基于动态混合约束框架的改进差分进化及其应用

针对动态随机选择多个体差分进化（DSS-MDE）在处理复杂约束问题时易陷入局部最优的缺陷,提出了基于动态混合约束框架的改进差分进化算法（DHCF-IDE）。首先,通过跟踪种群可行解比例,动态地执行可行解搜索和全局搜索,并分别使用动态随机排序和可行性规则作为两模型的约束处理方法。其次,分别采用多个体差分进化和基于幂律分布父代选择的改进差分进化作为两模型的算法实现。选取CEC2006中6个测试函数进行仿真实验,实验结果表明：与仅采用DSS-MDE或DyHF相比,DHCF-IDE能保持更快的收敛速度和较好的全局搜索能力。催化重整芳烃产率优化的工业案例也表明该改进算法在实际应用中具有可行性。     

基于混沌迁移策略的多种群差分进化算法

针对差分进化算法全局寻优效率偏低的弱点,提出了一种基于多种群的混沌迁移策略,用以改进常规差分进化算法。该策略通过在多种群并行进化过程中引入混沌迁移序列,引导个体进行种群间的迁移。利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群之间能够进行充分高效的信息交换。仿真实验和PID控制参数优化应用表明：该算法具有很强的全局搜索能力,寻优效率高,有效地克服了基本差分算法的早熟收敛问题。     

约束差分免疫克隆算法及其在汽油调合优化中的应用

针对约束多目标优化问题,提出了一种新型的约束多目标优化算法。该算法采用了一种新型约束处理方式,先通过约束违反门限截取种群再依据约束与目标函数值针对不同情况实现对个体的优劣划分。本算法将差分进化与免疫克隆机制相融合,既利用了差分进化从全局角度进行搜索的特点,又利用了免疫克隆机制从优秀个体出发进行局部再寻优搜索的优点,扩大了算法搜索的广度与深度。测试结果表明该算法相比快速非支配排序遗传算法（NSGA II）具有非常优秀的收敛性与分布性。将提出的算法应用于实际的汽油调合优化中,进一步验证了算法的有效性,可有效减少成本,提高产品质量。     

基于寄生行为的双种群萤火虫算法及其在柴油调合中的应用

在实际的化工过程中会遇到许多非线性优化问题。常规群智能优化算法在解决这类问题时,常出现收敛精度差和容易陷入局部最优,本文针对此提出了一种基于寄生行为的双种群萤火虫算法（FAPB）。该算法将进化种群均分为两个种群,通过生物的寄生行为将两个种群联系起来,共享进化信息,提高了全局搜索能力;为防止算法陷入局部最优,引入基于自适应系数的高斯变异机制,提高了局部搜索能力。对4个经典测试函数进行仿真,结果表明：与标准FA算法、FALS算法、LDPSO算法比较,FAPB算法在收敛精度和全局搜索能力上都有较大提升。将该算法应用于柴油调合过程,结果验证了其在实际应用中的可行性。     

基于带扰动项粒子群算法的软测量建模

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。     

基于变区域搜索的改进遗传算法研究

针对基本遗传算法容易陷入局部最优解的缺点,提出了一种求解全局最优解的变区域搜索遗传算法。该算法以上一代最优解为导向,在它所在的随机局部区域内搜索,以提高当代最优解附近的搜索密度,加快遗传算法的收敛速度。基于标准函数的仿真测试研究表明,本算法能有效地减小进化代数和提高最优解的精度,尤其适合维数较多的函数寻优。     

云计算中基于进化算法的任务调度策略

任务调度是云计算的关键问题之一,它的调度策略与算法直接影响到云计算系统的性能与成本。通过研究基于粒子群算法和遗传算法的任务调度策略,提出了一种基于进化策略的PSO-CM算法。该算法通过在粒子群算法中引入遗传算法的交叉变异策略来提高粒子群算法的全局收敛效果,并且证明了PSO-CM算法是一种全局收敛算法。Matlab仿真实验表明,该算法能够达到全局收敛,且收敛速度和稳定性优于传统的调度算法。     

基于DNA进化算法的车辆调度问题

在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。     

基于改进差分进化算法的超临界水氧化动力学参数估计

为了准确地估计反应动力学参数,提出一种改进差分进化算法(MDE),能根据算法搜索进展情况而自适应地确定变异率,使算法在初期保持个体的多样性,避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏,增加搜索到全局最优值的概率。与传统的差分进化算法(DE)相比较,MDE算法的离线性能和在线性能都有较大的改进,搜索到全局最优解的概率获得较大提高,对算法参数的敏感性低。将MDE算法应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估算,获得模型的拟合相对误差绝对值之和比文献报道值降低了14.2%。     

瑞芬太尼对椎间盘退变模型大鼠椎间盘的影响及机制

目的：观察瑞芬太尼对椎间盘退变（intervertebral disc degeneration,IDD）模型大鼠椎间盘的保护作用,并探讨其作用机制。方法：将40只健康SD大鼠随机分为假手术组、模型组和瑞芬太尼低、中、高剂量组,每组8只;采用针刺纤维环法构建IDD模型;瑞芬太尼低、中、高剂量组于造模后以0.2、0.6、1.2μg/（kg·min）经大鼠尾静脉泵注瑞芬太尼30 min,模型组和假手术组给予等量生理盐水泵注。采用苏木精-伊红（hematoxylin-eosin,HE）染色观察椎间盘组织病理变化;酶联免疫吸附法（enzyme linked immunosorbent assay,ELISA）检测血清肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor α,TNF-α)、白细胞介素-6(interleukin-6,IL-6)、白细胞介素-1β(interleukin-1β,IL-1β)水平;Western blot检测椎间盘组织过氧化物酶体增殖物激活受体γ共激活因子-1α(peroxisome proliferator-activated receptor-1α,PGC...     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

基于混合知识的自适应粒子群算法及其在博弈问题中的应用

粒子群优化算法的寻优性能往往会受到控制参数和速度策略的影响。为提高粒子群优化算法的性能,提出了一种基于混合知识的自适应粒子群算法（SPSO-MK）。该算法使用不同的速度更新策略来平衡粒子群优化算法的局部和全局搜索能力,利用在线和先验知识分别对惯性权重和加速因子进行调整。选取32个测试函数进行仿真实验,结果表明本文算法的整体性能好于10种粒子群的变种算法和3种非粒子群算法。将本文算法用于求解3个非合作博弈纳什均衡问题,结果表明该算法能够取得较好的结果。     

基于启发式规则的新型进化算法在流水车间调度中的应用

针对流水车间调度这一典型的NP难问题,采用了一种新型进化算法——DNA进化算法进行求解,并对算法做了改进。改进的DNA进化算法中引入了交换操作以更好地搜索解空间,并采用黄金分割率控制变异个体的数目。同时为了进一步提高搜索性能,采用一种新颖的启发式规则产生初始种群。以50个T aillard基准问题进行仿真,并与遗传算法进行了详细比较,仿真结果表明:改进的DNA进化算法具有更好的求解性能以及更高的运算效率。     

量子进化算法在柔性作业车间调度问题中的应用

针对柔性作业车间调度完工时间最小化问题,提出了一种基于量子计算的量子进化算法。根据柔性作业车间调度问题的特点,设计出基于工序编码和基于机器编码的量子编码及解码方法。引入动态旋转角策略和跳跃基因算子,并通过实例验证了算法的有效性。     

中立性存在的基因表达式硬件演化算法

针对硬件演化的快速收敛需求和中立存在对硬件演化的作用,提出了有向图基因表达式(GGEP)硬件演化算法。GGEP结合了基因表达式与有向图结构,是一种适用于电路演化的遗传编程方法。GGEP具有天然的中立性存在,使用适应度关联距离（fdc）对比中立存在和不存在时硬件演化的难度。电路演化实验验证了GGEP算法的有效性以及中立性存在的积极作用。实验结果表明：与其他演化算法比较,GGEP的成功率最高,二位乘法器的平均演化代数要少4~20倍;相同的算法复杂度下,中立性存在比不存在时,组合逻辑电路收敛速率提高近1倍,二位乘法器的成功率提高20%~30%。     

基于医学图像降噪阈值选取的动态优化算法

SIFT算法是提取特征点的常用算法之一，具有良好的健壮性，在医学图像处理领域中广泛应用。然而传统的SIFT算法采用固定的降噪阈值会影响特征点选取的合理性，因此提出了一种动态优化算法(PM-SIFT算法)，即采用PSO算法与互信息结合的方式优化传统SIFT算法，并从特征点有效性与计算时效性两方面对2种算法的特征点提取效果进行定量分析的结果表明，与传统的SIFT算法相比，PM-SIFT算法不但可以动态地选取合适的降噪阈值，而且还能提高图像配准的效果。