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求解函数优化和特征选择的改进金豺狼优化算法

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2024年第1期37卷 113-119页

作者：邹睿焦慧龙文上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 贵州财经大学数学与统计学院贵州贵阳550025

针对基本金豺狼优化算法(Golden Jackal Optimization,GJO)在解决高维优化问题时存在计算精度低、开发能力弱、容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进GJO算法(I-GJO)。在改进算法中,设计一种基于正弦函数的非线性能量因子替代原随机递减... 详细信息

针对基本金豺狼优化算法(Golden Jackal Optimization,GJO)在解决高维优化问题时存在计算精度低、开发能力弱、容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进GJO算法(I-GJO)。在改进算法中,设计一种基于正弦函数的非线性能量因子替代原随机递减能量因子,以平衡算法在搜索过程中的全局探索和局部开发能力。在算法迭代后期引入翻筋斗学习策略,从而扩大群体搜索范围和改善解的精度。为了验证I-GJO算法的有效性,选取6个基准函数优化问题进行数值实验,并与灰狼优化、海鸥优化算法和基本GJO算法比较。结果表明,I-GJO获得较高的精度和较快的收敛速度。最后利用I-GJO算法求解特征选择问题,对16个基准数据集的数值结果显示,改进算法能有效去除冗余特征和提高分类精度。

关键词：金豺狼优化算法翻筋斗学习策略函数优化特征选择

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函数优化的通用SA算法及其在电动滚筒优化设计中的应用

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机械强度 2007年第4期29卷 601-606页

作者：陈连淮海工学院机械工程系连云港222005

对模拟退火算法用于函数优化时的计算流程、状态产生函数的设置原则、离散变量的优化、计算终止准则等问题进行深入分析,在此基础上提出一种适用于求解各类数学规划问题全局最优解的有记忆功能、带返回搜索的模拟退火算法,用可视化程序... 详细信息

对模拟退火算法用于函数优化时的计算流程、状态产生函数的设置原则、离散变量的优化、计算终止准则等问题进行深入分析,在此基础上提出一种适用于求解各类数学规划问题全局最优解的有记忆功能、带返回搜索的模拟退火算法,用可视化程序设计语言Visual Basic6.0开发相应的模块化计算机程序,并给出YT型电动滚筒优化设计的应用实例。该程序不仅使用方便,而且对各类数学规划问题具有普适性。

关键词：函数优化模拟退火算法记忆功能返回搜索程序设计

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函数优化问题的一种异步并行模拟退火算法

控制与决策 2005年第5期20卷 579-582页

作者：王华唐国金国防科技大学航天与材料工程学院湖南长沙410073

针对工程中的多极值点复杂函数的优化问题,提出一种完全异步的粗粒度并行模拟退火算法.在一定时间内将一条Markov链分裂成多条Markov链,并结合其他多种改进方法,获得了可扩展的并行效果,提高了算法应用的灵活性.数值计算表明,该方法可... 详细信息

针对工程中的多极值点复杂函数的优化问题,提出一种完全异步的粗粒度并行模拟退火算法.在一定时间内将一条Markov链分裂成多条Markov链,并结合其他多种改进方法,获得了可扩展的并行效果,提高了算法应用的灵活性.数值计算表明,该方法可显著提高算法的收敛速度.

关键词：模拟退火并行算法函数优化

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函数优化中实数型遗传算法的研究

小型微型计算机系统 2000年第4期21卷 372-374页

作者：金聪湖北大学数学与计算机科学学院武汉430062

本文给出了实数型遗传算法的基本概念及其在函数优化中的应用 .大量的计算机模拟实验表明 ,新算法在收敛速度方面有了很大的提高。

关键词：实数型遗传算法函数优化收敛速度最优化问题

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基于信息素模因的免疫克隆选择函数优化

计算机研究与发展 2008年第6期45卷 991-997页

作者：戚玉涛刘芳焦李成西安电子科技大学智能信息处理研究所西安710071

学习进化经验并用于指导进化对人工免疫算法这样的随机搜索类算法十分重要.Memetic算法在进化算子中引入局部搜索,算法的学习机制决定哪种局部搜索机制适合目标问题.然而,这类算法需要使用者事先提供问题相关的局部搜索策略.为了克服Mem... 详细信息

学习进化经验并用于指导进化对人工免疫算法这样的随机搜索类算法十分重要.Memetic算法在进化算子中引入局部搜索,算法的学习机制决定哪种局部搜索机制适合目标问题.然而,这类算法需要使用者事先提供问题相关的局部搜索策略.为了克服Memetic算法的这一缺点,针对函数优化问题提出了一种基于蚁群信息素的无指导的学习机制,并在此基础之上构造了基于信息素模因的克隆选择算法.算法无需提供候选的局部搜索策略(即模因),学习的内容是抗体的进化趋势,而并非要确定合适的局部搜索策略.实验结果表明,信息素模因学习机制借助信息素浓度的收敛学习到了关于目标函数的有用信息,有效提高了克隆选择算法的搜索效率.

关键词：人工免疫系统函数优化 Memetic算法信息素克隆选择

多子种群微粒群免疫算法及其在函数优化中应用

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计算机研究与发展 2012年第9期49卷 1883-1898页

作者：吴建辉章兢李仁发刘朝华湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

为克服基本微粒群算法的早熟问题,借鉴多子种群和自适应的思想,提出了基于两层模型的多子种群自适应多态杂交微粒群免疫算法.该算法首先通过对若干个子种群进行低层自适应多态杂交微粒群操作,改善了子种群的多样性,有效抑制了收敛过程... 详细信息

为克服基本微粒群算法的早熟问题,借鉴多子种群和自适应的思想,提出了基于两层模型的多子种群自适应多态杂交微粒群免疫算法.该算法首先通过对若干个子种群进行低层自适应多态杂交微粒群操作,改善了子种群的多样性,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象;然后通过高层免疫克隆选择操作,显著地提高了全局寻优能力,进一步提高了收敛精度.针对函数优化的仿真结果表明:与其他改进微粒群算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度,尤其适合高维及多模态优化问题的求解.

关键词：微粒群优化自适应多态多样性克隆选择函数优化

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用于函数优化的最大引力优化算法

模式识别与人工智能 2010年第5期23卷 653-662页

作者：金林鹏李均利魏平陈刚宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法──最大引力优化算法.该算法通过"引力分组"和"引力淘汰"过程更新搜索体.文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的收敛性证明.此外还对该算法进行改进.最后与粒子群算法、差... 详细信息

提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法──最大引力优化算法.该算法通过"引力分组"和"引力淘汰"过程更新搜索体.文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的收敛性证明.此外还对该算法进行改进.最后与粒子群算法、差分算法、郭涛算法进行比较,数值结果显示该算法在解决连续函数优化问题具有较高的性能.

关键词：函数优化最大引力优化算法(MGOA) 模拟进化计算万有引力

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用于函数优化的进化非选择算法实验分析

哈尔滨工程大学学报 2006年第B07期27卷 158-163页

作者：罗文坚张义国王欣王煦法中国科学技术大学计算机科学技术系安徽合肥230027

进化非选择算法是将生物免疫系统的非选择机制和进化学习机制相结合而形成的算法，影响其求解效率的算子除了传统进化算法中的变异和选择算子外，还有非选择算子．通过函数优化实验验证了进化非选择算法的求解性能，结果表明非选择算子... 详细信息

进化非选择算法是将生物免疫系统的非选择机制和进化学习机制相结合而形成的算法，影响其求解效率的算子除了传统进化算法中的变异和选择算子外，还有非选择算子．通过函数优化实验验证了进化非选择算法的求解性能，结果表明非选择算子的引入使得进化非选择算法能够较好地跳出局部最优解，具有较为稳定的求解性能．与此同时，针对函数优化问题，给出了非选择算子相关的自我集大小和自我集每代更新数目这2个影响算法效率的重要参数的参考取值方法．

关键词：人工免疫系统进化非选择算法函数优化非选择算法

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基于内嵌基因表达式编程的函数优化

四川大学学报（工程科学版） 2010年第4期42卷 91-96页

作者：向勇唐常杰曾涛张敏成都电子机械高等专科学校计算机工程系四川成都610031 四川大学计算机学院四川成都610065 天津师范大学计算机与信息工程学院天津300387

基因表达式编程(GEP)算法在解码时常存在未表达的基因内区,在解决函数优化问题时存在缺陷,使得对简单函数的优化性能不如遗传算法(GA),而对复杂函数优化收敛速度较慢。为了改善基因表达效率和提高优化性能,做了下列工作:提出了新的基因... 详细信息

基因表达式编程(GEP)算法在解码时常存在未表达的基因内区,在解决函数优化问题时存在缺陷,使得对简单函数的优化性能不如遗传算法(GA),而对复杂函数优化收敛速度较慢。为了改善基因表达效率和提高优化性能,做了下列工作:提出了新的基因解码方法,形成了内嵌基因表达式编程算法EGEP;设计了适合优化问题的个体编码方案;分析了个体的表达空间。实验表明,EGEP对简单函数优化的性能优于传统遗传算法;EGEP提高了对复杂函数的优化能力,即使在运行辈数降低200倍时,得到的性能仍然优于传统GEP和遗传算法。

关键词：函数优化遗传算法基因表达式编程基因内区