面向全局和工程优化问题的混合进化JAYA算法

1

作者 刘景森 杨杰 李煜 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期431-445,共15页

为了更好求解复杂函数优化和工程约束优化问题,进一步增强JAYA算法的寻优能力,提出一种面向全局优化的混合进化JAYA算法.首先在计算当前最优和最差个体时引入反向学习机制,提高最优和最差个体跳离局部极值区域的可能性;然后在个体位置... 为了更好求解复杂函数优化和工程约束优化问题,进一步增强JAYA算法的寻优能力,提出一种面向全局优化的混合进化JAYA算法.首先在计算当前最优和最差个体时引入反向学习机制,提高最优和最差个体跳离局部极值区域的可能性;然后在个体位置更新中引入并融合正弦余弦算子和差分扰动机制,不仅增加了种群的多样性,而且较好平衡与满足了算法在不同迭代时期对探索和挖掘能力的不同需求;最后在算法结构上采用奇偶不同的混合进化策略,有效利用不同演化机制的优势结果,进一步提升了算法的收敛性和精度.之后给出了算法流程伪代码,理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本JAYA相同,而通过6种代表性算法在包含和组合了30个基准函数的CEC2017测试套件上进行的多维度函数极值优化测试,以及对拉伸弹簧、波纹舱壁、管柱设计、钢筋混凝土梁、焊接梁和汽车侧面碰撞6个具有挑战性的工程设计问题的优化求解,都清楚地表明改进后算法的寻优精度、收敛性能和求解稳定性均有显著提升,在求解CEC复杂函数和工程约束优化问题上有着明显优势. 展开更多

关键词 JAYA算法 CEC2017 正弦余弦算子 奇偶进化策略 工程设计优化问题

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工程优化问题中神经网络与进化算法的比较 被引量：17

2

作者 张煜东 吴乐南 吴含前 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期1-6,共6页

目前工程优化问题不仅种类繁多,而且各自采用的模型与方法迥异。从方法论的高度,将现有工程优化问题分为黑箱优化与白箱优化,然后推出各自的优化模型。对于黑箱优化问题,阐述了前向神经网络在系统逼近上的优势,以及进化算法与BP算法在... 目前工程优化问题不仅种类繁多,而且各自采用的模型与方法迥异。从方法论的高度,将现有工程优化问题分为黑箱优化与白箱优化,然后推出各自的优化模型。对于黑箱优化问题,阐述了前向神经网络在系统逼近上的优势,以及进化算法与BP算法在求解神经网络权值上的优劣;对于白箱优化问题,阐述了进化算法与反馈神经网络的优缺点和目前流行的进化算法及其通用改进策略。通过分析,可以对目前的优化问题,以及神经网络与进化算法在其中的作用,有更加全面的认识。 展开更多

关键词 工程优化问题 前向神经网络 反馈神经网络 进化算法

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基于工程优化问题的广义变分不等式模型研究 被引量：2

3

作者 兰恒友 唐建芳 张丹 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2010年第2期135-139,共5页

文章介绍基于工程优化问题的广义变分不等式及其相关问题,以实例说明变分不等式集中用于非线性规划、经济学、工程学、社会科学和自然科学中的建模、计算和许多平衡(或称为均衡)问题,并给出了广义变分不等式的研究进展。

关键词 工程优化问题 数学建模 变分不等式 研究进展

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改进蚁狮优化算法及其工程应用

4

作者 陈伟 杨盘隆 吴宣够 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期565-574,共10页

针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO)。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算... 针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO)。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算法全局搜索能力。精英引导的Levy飞行被用于蚂蚁位置更新,以加快算法收敛速度。改进算法还在蚁狮捕食蚂蚁后对蚁狮进行差分变异,以提高算法的寻优精度。仿真实验基于10个基准函数进行,其结果显示LDALO较其他对比算法收敛速度更快,寻优精度更高。在无线传感器网络覆盖优化、压力容器设计、拉压弹簧设计等工程优化问题中的应用,验证了LDALO的适用性和有效性。 展开更多

关键词 工程优化问题 蚁狮优化算法 差分进化 Levy飞行

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改进平衡优化器算法在约束优化问题中的应用 被引量：2

5

作者 李守玉 何庆 陈俊 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第5期1075-1088,共14页

针对平衡优化器算法存在种群勘探与开发难以平衡、粒子进化信息不足、容易出现早熟现象等问题,提出改进的平衡优化器算法。首先,根据算法优化进行的迭代阶段采用正弦池策略动态地平衡勘探与开发能力,迭代前期通过固定角频率的正弦递减... 针对平衡优化器算法存在种群勘探与开发难以平衡、粒子进化信息不足、容易出现早熟现象等问题,提出改进的平衡优化器算法。首先,根据算法优化进行的迭代阶段采用正弦池策略动态地平衡勘探与开发能力,迭代前期通过固定角频率的正弦递减进行大范围的全局勘探,扩大算法探索搜索空间中未知区域,增强发现潜藏优质粒子的能力;迭代后期通过变化角频率的正弦递增进行局部开发使勘探与开发自适应平衡,提高算法优化精度。其次,自适应优先引力策略引入当前最优粒子信息克服粒子进化信息匮乏的问题,然后通过融入均匀分布和贝塔分布共同作用丰富种群粒子进化信息,提高粒子之间的信息交换速率,增强粒子逃离局部最优的能力,达到引导种群向全局最优方向快速收敛目的。最后,使用16个基准测试函数、CEC2017函数集、Friedman检验、Wilcoxon秩和检验以及2个现实中的工程约束优化问题测试所提算法的寻优能力。实验结果表明,相比其他新提出的智能算法,所提算法具有更高的优化精度和更快的收敛速度。 展开更多

关键词 平衡优化器算法 勘探与开发 约束工程优化问题

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求解工程结构优化问题的改进布谷鸟搜索算法 被引量：21

6

作者 陈乐 龙文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期679-683,共5页

针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点,提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力;利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度... 针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点,提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力;利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。两个工程结构优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 工程结构优化问题 随机局部搜索 佳点集方法

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融合多策略的改进黏菌算法及工程应用

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作者 李梦真 莫愿斌 《计算机技术与发展》 2024年第2期214-220,共7页

黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是根据黏菌个体振荡捕食行为提出的一种新型元启发式算法,因其原理简单被应用于多种复杂的优化问题中,基本的SMA在处理一些较为复杂的问题时仍然存在收敛速度较慢、精度不足、鲁棒性差等劣势... 黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是根据黏菌个体振荡捕食行为提出的一种新型元启发式算法,因其原理简单被应用于多种复杂的优化问题中,基本的SMA在处理一些较为复杂的问题时仍然存在收敛速度较慢、精度不足、鲁棒性差等劣势。为克服这些缺点,提升原算法性能,提出一种融合Sine混沌映射、t分布以及黄金正弦策略的改进黏菌算法(GTSMA)。首先,引入Sine混沌序列初始化种群,提高算法在初始迭代过程中黏菌种群个体的多样性;其次,在黏菌个体更新位置过程中将自由度参数t与基本SMA融合,增加算法跳出局部最优的概率;最后,通过与黄金正弦算法相结合,挑选更优秀的黏菌个体,输出最优解。利用基准测试函数、CEC2021测试集将GTSMA与其他算法进行对比,实验结果表明GTSMA在测试过程中鲁棒性、寻优精度和收敛性能都优于其他算法。将GTSMA应用于工程优化问题,进一步验证了GTSMA在处理实际优化问题上的优越性。 展开更多

关键词 黏菌算法 Sine混沌映射 自适应t分布 黄金正弦算法 工程优化问题

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变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题 被引量：2

8

作者 施晓倩 陈祺东 +1 位作者 孙俊 冒钟杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1382-1388,共7页

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进... 针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化算法 高斯概率分布 工程约束优化问题 非线性优化

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基于自适应竞争学习的教与学优化算法

9

作者 王培崇 冯浩婧 李丽荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3868-3874,共7页

针对求解较高维度优化问题时教与学优化(TLBO)算法容易出现早熟、解精度降低等问题,提出一种自适应竞争学习教与学优化算法(ITLBOAC)。首先,在“教”算子中引入非线性变化的权重参数,以决定当前个体自身状态的保持能力以及调整当前个体... 针对求解较高维度优化问题时教与学优化(TLBO)算法容易出现早熟、解精度降低等问题,提出一种自适应竞争学习教与学优化算法(ITLBOAC)。首先,在“教”算子中引入非线性变化的权重参数,以决定当前个体自身状态的保持能力以及调整当前个体向教师学习的态度,从而使当前个体在早期更多地向教师学习,以迅速提升自身状态,而后期更多地保持自身状态,以减缓教师对它的影响;其次,以生态学协同竞争机制为基础,引入基于近邻个体间的自适应竞争的“学”算子,从而使当前个体选择它的近邻个体,并且让个体们从协作演化逐渐过渡到竞争学习。在12个Benchmark测试函数上的测试结果表明,相较于其他4种改进TLBO算法,所提算法具有更好的解精度、稳定性和收敛速度,同时相较于TLBO算法有大幅提升,验证了所提算法适合于求解较高维度的连续型优化问题。选择压缩弹簧和三杆桁架设计问题进行测试的结果表明,ITLBOAC获得的最优值分别比TLBO算法下降了3.03%和0.34%。可见,在求解约束工程优化问题时,ITLBOAC同样值得信任。 展开更多

关键词 教与学优化 自适应学习 竞争学习 洛特卡-沃尔泰拉模型 约束工程优化问题

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基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法

10

作者 毛雪迪 王冰 夏煌智 《微电子学与计算机》 2024年第3期37-52,共16页

针对探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)在寻优时收敛速度慢、求解精度低与极易陷入局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法运用于函数优化问题当中。首先,通过折射反向学习策略初始化种群,利用折射与反... 针对探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)在寻优时收敛速度慢、求解精度低与极易陷入局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法运用于函数优化问题当中。首先,通过折射反向学习策略初始化种群,利用折射与反向原理相结合使初始解更加靠近最优解位置,优质的种群定位能为迭代期的策略执行提供良好基础;其次,在探路者位置更新阶段引入改进的正弦余弦个体位置更新方式,该方式将原更新式中的线性步长搜索因子进行替换,以非规律的模式产生新代探路者个体,从而降低个体忽略最优解的概率,同时提出一种自适应权重添加至原更新式当中,配合正、余弦函数对算法的全局搜索与局部开发能力进行平衡;最后,将本文算法运用于12个经典的基准测试函数与10个具有复杂特征的CEC2014基准测试函数上进行寻优求解,并将其运用于压力容器设计与三杆桁设计问题,同时选取了合适的评价指标对算法性能进行评估。实验结果表明:本文算法在收敛速度、寻优精度与局部最优规避性方面均有较大提升,出色的工程优化性能也证明了本文算法的鲁棒性。 展开更多

关键词 探路者算法 函数优化问题 折射反向学习 正弦余弦算法 工程优化问题

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嵌入Cat映射的混合变异探路者算法及其应用

11

作者 毛雪迪 王冰 +2 位作者 夏煌智 张鲁平 李永超 《计算机技术与发展》 2024年第2期171-179,共9页

针对探路者算法(PFA)求解精度不高、寻优速度较慢与易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入Cat映射的混合变异探路者算法(CHMPFA)运用于函数优化问题中。首先,利用Cat混沌映射的随机性和分散性等特点,再结合反向学习的引导作用,使种群能够... 针对探路者算法(PFA)求解精度不高、寻优速度较慢与易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入Cat映射的混合变异探路者算法(CHMPFA)运用于函数优化问题中。首先,利用Cat混沌映射的随机性和分散性等特点,再结合反向学习的引导作用,使种群能够覆盖在更为广阔的搜索空间,提高算法的全局搜索能力;其次,在探路者位置更新阶段引入衰减因子平衡算法的全局和局部搜索能力,通过迭代次数的增长逐渐地缩小搜索空间范围,帮助算法快速找到最优解,从而提升算法的搜索效率和收敛速度;最后,利用变异概率随机选择柯西变异或高斯变异对最优个体进行位置扰动,两种变异策略能够帮助个体快速跳出局部最优向其它区域前进。将CHMPFA在10个经典基准测试函数和12个复杂的CEC2017函数集上进行测试,并将其运用于压力容器工程设计问题,与原算法和其它算法的实验结果进行比较,结果表明CHMPFA的求解精度、寻优速度与局部最优规避性均明显加强,更低的工程造价成本进一步验证了CHMPFA的鲁棒性。 展开更多

关键词 探路者算法 函数优化问题 CAT映射 混合变异 工程优化问题

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一种以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法

12

作者 张宁 王勇 张伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期1089-1098,共10页

为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只... 为了克服乌鸦搜索算法搜索能力弱、易陷入局部最优之不足,提出新的以优秀个体记忆位置为导向的改进乌鸦搜索算法(EICSA):基于个体贮藏食物量之多少,种群中多数个体划归为普通个体、少数贮藏食物量较多的个体划归为优秀个体.优秀个体只在其贮藏食物的巢穴附近开展局部搜索活动.多数普通个体以优秀个体贮藏食物之巢穴为导向,在算法前期以较大步长进行全局探索,保持了种群的多样性;算法后期则以较短步长进行局部开发,使算法的全局探索能力和局部开发能力均得到了增强.通过12个基准函数和3个工程应用问题的数值实验,结果表明EICSA的全局优化能力得到了明显提高,在函数和工程应用问题优化中具有较快的全局收敛速度、较好的优化精度和稳定性. 展开更多

关键词 乌鸦搜索算法(CSA) 智能优化 优秀个体 普通个体 工程约束优化问题

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融合头脑风暴思想的教与学优化算法 被引量：6

13

作者 李丽荣 杨坤 王培崇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2677-2682,共6页

针对教与学优化(TLBO)算法在求解高维问题时表现出的收敛速度慢、解精度低、易陷入于局部最优的问题,提出了一种融合头脑风暴思想的改进教与学优化算法(ITLBOBSO)。在该算法中设计了一种新的“学”算子,并以其替换TLBO算法中的“学”。... 针对教与学优化(TLBO)算法在求解高维问题时表现出的收敛速度慢、解精度低、易陷入于局部最优的问题,提出了一种融合头脑风暴思想的改进教与学优化算法(ITLBOBSO)。在该算法中设计了一种新的“学”算子,并以其替换TLBO算法中的“学”。该算法在种群的迭代过程中,当前个体首先执行“教”算子。随后,在种群中随机选择两个个体,令其中优秀的个体与当前个体执行头脑风暴式学习,提升当前个体的状态。为了赋予算法早期良好的探索能力和后期对新解的开发能力,在该算子的公式中引入柯西变异和一个与迭代次数关联的随机参数。进行的一系列的仿真实验表明,与TLBO算法相比,所提算法在11个Benchmark函数上的解精度、鲁棒性和收敛速度都有大幅度提升。在2个约束工程优化问题上,ITLBOBSO所求得的耗费成本比TLBO算法降低了4个百分点。由此验证了所提出的机制对克服TLBO弱点的有效性,所提算法适合用来求解较高维度的连续优化问题。 展开更多

关键词 教与学优化 头脑风暴 柯西变异 “学”算子 约束工程优化问题

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一种改进的多领导鲸鱼优化算法 被引量：1

14

作者 余贤星 《软件工程》 2022年第11期28-34,共7页

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、搜索能力不足的缺点,提出了一种改进的多领导鲸鱼优化算法(IWOA)。该算法引入了多领导机制,有利于提高种群的多样性,防止陷入局部最优。引入莱维飞行机制,将最优个体进行随机扰动,加快收... 针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、搜索能力不足的缺点,提出了一种改进的多领导鲸鱼优化算法(IWOA)。该算法引入了多领导机制,有利于提高种群的多样性,防止陷入局部最优。引入莱维飞行机制,将最优个体进行随机扰动,加快收敛速度,防止陷入局部最优。通过CEC2014中的六个标准函数进行测试,给出了运行30次的平均值和标准方差,并与当前最先进的其他算法进行比较。收敛图表明了该算法收敛速度快、收敛精度高;箱线图表明了该算法的稳定性。最后用该算法解决三个经典的工程优化问题,该算法相较于其他算法均取得了最小值,表明了该算法具有优秀的搜索能力与开发能力。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法 多领导 莱维飞行 标准函数 工程优化问题

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