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Alopex的进化优化算法

提出了一种基于Alopex的进化优化算法。该算法在进化过程中从种群中随机选择2个个体,通过计算2个个体和目标函数值的变化情况,确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优。该算法具备基本进化算法的特点,同时具备Alopex算法的优点,即在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点。对典型函数的测试表明：新算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

改进协同粒子群优化算法及其在Flow Shop调度中的应用

针对协同粒子群优化算法存在的停滞现象,提出了一种改进的协同粒子群优化算法。采用优化法的子群协作方式,既保证了收敛速率,又可以防止陷入局部最优。同时引入综合学习策略,增加种群的多样性,防止种群出现停滞现象。在此基础上,又加入了扰动机制,进一步避免算法陷入局部最优。采用该算法对3个经典函数进行测试,并将其应用于Flow Shop调度问题,仿真实验结果表明：新算法有效克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,比基本协同粒子群优化算法的优化性能更好。     

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。     

一种基于椋鸟群行为的改进型蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新兴的元启发式算法,基本蝙蝠算法（BA）存在寻优精度低、易陷入局部最优等缺点。将椋鸟群的集体性行为引入到基本蝙蝠算法中,有效地提高了算法的搜索范围;引入线性递减权重,用于平衡全局搜索和局部搜索。通过一些测试函数对该算法进行仿真研究,结果表明改进的蝙蝠算法有效地避免了种群个体陷入局部最优,提高了算法的寻优精度,优化效果得到改善。     

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。     

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。     

一种改进的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法存在收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。改进原有固定步长的游动方式,引入自适应步长调整策略,提出了基于非线性递减的余弦自适应步长;改进细菌位置的更新方式,借鉴人工蜂群的方法,采用混合的更新方式;改进优胜劣汰的选择标准,保留最优个体,对复制后的父代个体引入杂交算子;改进迁徙方式,提出种群进化因子,防止进化停滞不前。将本文算法用于经典函数以及PID参数整定测试,仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

经颈动脉途径肝动脉插管及脾内注射肝细胞移植治疗急性肝衰大鼠的疗效比较

变异量子粒子群算法（MQPSO）通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

基于离散布谷鸟搜索算法的带阻塞有差速混合流水车间调度

基于以最小完工时间为目标的带阻塞有差速混合流水车间调度问题,提出了一种改进的离散布谷鸟搜索算法。在基本布谷鸟搜索算法的莱维飞行和巢寄生性的基础结构上,提出了一种基于交叉策略的莱维飞行机制,以便算法能够解决离散问题;同时,通过非余弦递减策略的动态发现概率去发现劣质鸟巢,并利用排列差分进化算法的变异思想将劣质鸟巢重建;在搜索过程中设定全局最优极值保持代数为阈值去重新发现劣质鸟巢,以防止算法陷入局部最优;最后利用邻域搜索方法进一步提高算法的搜索精度。通过仿真实验验证了该算法在求解混合流水车间调度类离散问题上的有效性与优越性。     

基于改进蝙蝠算法的工业控制系统入侵检测

针对蝙蝠算法（BA）易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进：（1）在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;（2）将差分进化算法（DE）中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力,并通过典型测试函数验证了本文算法的优越性。将该算法用于工业控制系统（ICS）入侵检测中支持向量机（SVM）分类器的参数优化,使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。结果表明,与DE、粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）等优化算法相比,其优化的SVM入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有显著提升。     

基于正弦载波的粒子群算法

针对传统粒子群算法(Traditional Particle Swarm Optimization, TPSO)存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于载波的粒子群算法(carrier-wave Particle Swarm Optimization,CWPSO)。根据正弦函数具有的自变量连续变化而值域不变的特点,该算法设计了以载波自变量变化确定粒子搜索位置的新方法,从而极大地提高了全局搜索能力。同时对于搜索到的可能极值点,通过载波扩展的方法进行局部寻优,以进行精确搜索。对一系列测试函数的寻优结果表明：CWPSO算法不仅都能找到最优值,且寻优时间仅为TPSO算法和惯性权值线性下降的改进PSO算法（Line-WPSO,LWPSO）的1/3~1/5;同时,CWPSO具有对寻优问题维数不敏感的优点,大大扩展了该算法的适用范围。     

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。     

基于人口迁移算法的三值FPRM电路面积最佳极性搜索

人口迁移算法是一种新的全局优化搜索算法,主要模拟人口随着经济重心发生转移和随着压力增加而扩散的机制,其收敛性和全局寻优能力较强。三值固定极性RM(Fixed-polarity Reed-Muller,FPRM)电路的面积大小与其极性有关。通过对人口迁移算法的研究,提出了一种三值FPRM电路面积优化方案。首先根据三值FPRM表达式和电路面积之间的内在联系,建立面积优化模型;然后利用人口迁移算法对三值FPRM电路进行面积最佳极性搜索;最后对10个MCNC Benchmark电路进行测试。结果表明:与整体退火遗传算法相比,本文算法在面积和时间上分别平均节省10.04%和56.59%。