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基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

浙江大学学报（工学版） 2007年第3期41卷 427-430页

作者：杨剑峰浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题,提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点,设计了编码与适应度函数,进行了种群生成与染色体的选择,并通过设定交叉算子... 详细信息

针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题,提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点,设计了编码与适应度函数,进行了种群生成与染色体的选择,并通过设定交叉算子和变异算子,生成了信息素分布.该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点,通过确定吸引强度的初始值,建立了强度更新的模型,从而求得精确解.并将该算法应用于求解函数优化问题.结果表明,该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比,收敛速度快,寻优性能好.

关键词：遗传算法蚂蚁算法函数优化

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改进的免疫算法及其在函数优化中的应用

系统工程与电子技术 2011年第2期33卷 464-467页

作者：叶洪涛罗飞许玉格华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 广西工学院电子信息与控制工程系广西柳州545006

为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫... 详细信息

为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。

关键词：免疫算法函数优化变异算子选择算子周期变化

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基于分布式免疫进化算法的函数优化

系统工程与电子技术 2012年第2期34卷 413-417页

作者：苗启广孔哲鹏王艳红西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的"早熟"问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法——分布式免疫进化算法(distributed immune evolutiona... 详细信息

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的"早熟"问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法——分布式免疫进化算法(distributed immune evolutionary algorithm,DIEA)。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。

关键词：免疫算法进化算法函数优化分布式免疫进化算法

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改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究

哈尔滨工程大学学报 2007年第8期28卷 875-879页

作者：陈明杰刘胜哈尔滨工业大学控制科学与工程博士后流动站黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出... 详细信息

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.

关键词：自适应遗传算法交叉概率变异概率函数优化全局收敛

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基于激素调节的量子免疫克隆函数优化算法

系统工程与电子技术 2012年第9期34卷 1934-1939页

作者：王毅孔晓琳牛奕龙齐敏樊养余西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 西北工业大学陕西省信息获取与处理重点实验室陕西西安710072 西北工业大学航海学院陕西西安710072

为了提高量子免疫克隆算法(quantum-inspired immune clone algorithm,QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数... 详细信息

为了提高量子免疫克隆算法(quantum-inspired immune clone algorithm,QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数的上升规律对其进行自适应调整,使进化各代中优秀个体的克隆得到扩增,同时减少不良个体的规模,从而提出了一种基于内分泌激素调节的量子免疫克隆算法(hormone adjustmentbased QICA,HAQICA)。利用标准测试函数对算法进行了验证,50次随机独立实验结果表明,HAQICA算法的收敛速度与QICA算法相当,最优解的均值与方差等数据,证明了HAQICA算法在提高函数全局寻优性能上的有效性。

关键词：量子免疫克隆算法激素调节规律克隆规模函数优化

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用于函数优化的层次结构萤火虫群算法

应用科学学报 2012年第4期30卷 391-396页

作者：李咏梅周永权韦军广西民族大学信息科学与工程学院南宁530006 广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

基于人工萤火虫群优化算法,参考人类社会商业组织中的分层管理模式,将人工萤火虫群随机地分布在一个层次结构中,并在过程中加入变异因子,改进基本人工萤火虫群优化算法,提出用于函数优化的层次结构人工萤火虫群优化算法.对4个标准函数... 详细信息

基于人工萤火虫群优化算法,参考人类社会商业组织中的分层管理模式,将人工萤火虫群随机地分布在一个层次结构中,并在过程中加入变异因子,改进基本人工萤火虫群优化算法,提出用于函数优化的层次结构人工萤火虫群优化算法.对4个标准函数的测试表明,层次结构萤火虫群算法在高维函数优化方面比基本人工萤火虫群优化算法性能更优.

关键词：人工萤火虫群算法层次结构变异因子函数优化

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用于函数优化的小世界优化算法

西安交通大学学报 2005年第9期39卷 1011-1015页

作者：杜海峰庄健张进华王孙安西安交通大学机械工程学院西安710049

借鉴小世界现象的有关机理,构造了不同的小世界优化算子,主要包括局域短连接搜索算子和随机长连接搜索算子.将优化过程视为在搜索空间(网络)中从候选解向最优解的信息传递过程,利用小世界现象有效信息传递的有关机理实现了一种新的优化... 详细信息

借鉴小世界现象的有关机理,构造了不同的小世界优化算子,主要包括局域短连接搜索算子和随机长连接搜索算子.将优化过程视为在搜索空间(网络)中从候选解向最优解的信息传递过程,利用小世界现象有效信息传递的有关机理实现了一种新的优化算法———小世界优化算法.通过对复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明与相应遗传算法相比,新算法可以更好地保持解的多样性,能够有效地避免陷入局部极小值的问题,并在一定程度上克服了早熟和遗传算法欺骗问题,并且收敛速度快,因此具有解决复杂问题的潜力.

关键词：小世界现象优化算法函数优化

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基于感兴趣区域函数优化的静脉图像分割算法

模式识别与人工智能 2012年第3期25卷 475-480页

作者：贾旭崔建江薛定宇潘峰东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

提出一种基于局部感兴趣区域中熵与梯度函数优化的近红外手背静脉图像分割算法.该算法首先基于压缩感知理论对图像进行去噪.其次,通过条带波变换提取存在静脉信息的感兴趣区域,在这些区域中对建立的关于熵和梯度的函数进行约束与优化,... 详细信息

提出一种基于局部感兴趣区域中熵与梯度函数优化的近红外手背静脉图像分割算法.该算法首先基于压缩感知理论对图像进行去噪.其次,通过条带波变换提取存在静脉信息的感兴趣区域,在这些区域中对建立的关于熵和梯度的函数进行约束与优化,实现静脉与背景分离.最后,融合所有区域的分割结果,完成静脉图像的分割.实验表明在处理近红外静脉图像分割问题时,该算法相对其它算法能保留更完整的静脉特征.此外,该算法对于具有纹理特征的指静脉、掌静脉图像的分割具有较好的借鉴价值.

关键词：近红外静脉图像图像分割静脉识别条带波变换函数优化

基于当前最优解的反向差分进化算法求解函数优化问题

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应用科学学报 2011年第3期29卷 308-315页

作者：徐庆征王磊何宝民王娜西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安通信学院军事电子工程系西安710106

当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题.当前代的最优解作为候选解和相应反向个... 详细信息

当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低.该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题.当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平.实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献.此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果.

关键词：差分进化基于反向学习当前最优解函数优化