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带外部存档的正交交叉布谷鸟搜索算法

计算机研究与发展 2015年第11期52卷 2496-2507页

作者：王李进钟一文尹义龙福建农林大学计算机与信息学院福州350002 山东大学计算机科学与技术学院济南250101 山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014

布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生优化技术,其迭代使用Lévy flights随机走动和Biased随机走动搜索新的个体.在Biased随机走动中,随机交叉搜索方式具有一定的盲目或无效率,这将可能削弱布谷鸟搜索算法的搜索能力.为了改善布谷鸟搜索算法... 详细信息

布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生优化技术,其迭代使用Lévy flights随机走动和Biased随机走动搜索新的个体.在Biased随机走动中,随机交叉搜索方式具有一定的盲目或无效率,这将可能削弱布谷鸟搜索算法的搜索能力.为了改善布谷鸟搜索算法的搜索能力,提出带外部存档的正交交叉布谷鸟搜索算法(orthogonal crossover cuckoo search algorithm with external archive,OXCS).正交交叉被嵌入于Biased随机走动中以提高交叉搜索的效率.外部存档维护一定时期内的种群历史信息,并为正交交叉操作提供一个父本.实验结果说明提出的策略能够有效地改善布谷鸟搜索算法的搜索能力,并提高求解连续函数优化问题的收敛速度和解的质量.

关键词：布谷鸟搜索算法正交实验设计正交交叉外部存档函数优化问题

一种求解旅行商问题的基于外部存档的自适应遗传算法

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计算机时代 2019年第7期 51-53页

作者：刘景鑫李林林李治华张耘赫辽宁科技大学软件学院

旅行商问题是一类经典的组合最优化问题,在理论研究和实际应用领域具有重要的研究价值。本文提出了一种自适应遗传算法,通过变异率的自适应策略平衡算法的全局性和局部性,同时利用外部存档策略为种群进化提供具有全局指导信息的父代个体... 详细信息

旅行商问题是一类经典的组合最优化问题,在理论研究和实际应用领域具有重要的研究价值。本文提出了一种自适应遗传算法,通过变异率的自适应策略平衡算法的全局性和局部性,同时利用外部存档策略为种群进化提供具有全局指导信息的父代个体,提高了算法的收敛速度。通过对TSPLIB标准库中实例的测试,验证了算法的可行性和有效性。

关键词：旅行商问题遗传算法自适应外部存档

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领导者引导与支配解进化的多目标矮猫鼬算法

计算机科学与探索 2024年第2期18卷 403-424页

作者：赵世杰张红易马世林辽宁工程技术大学智能科学与优化研究所辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学运筹与优化研究院辽宁阜新123000

面对现实中日益复杂的多目标优化问题,需要发展新型多目标优化算法应对挑战。提出一种基于领导者引导与支配解动态缩减进化的多目标矮猫鼬优化算法(MODMO)。领导者引导机制通过引入动态权衡因子以调控侦察猫鼬探寻土丘的搜索半径,同时... 详细信息

面对现实中日益复杂的多目标优化问题,需要发展新型多目标优化算法应对挑战。提出一种基于领导者引导与支配解动态缩减进化的多目标矮猫鼬优化算法(MODMO)。领导者引导机制通过引入动态权衡因子以调控侦察猫鼬探寻土丘的搜索半径,同时以非劣解集构建外部存档并根据非支配排序层级确定出领导者,进而引导侦察猫鼬向多目标前沿面推进以改善算法的收敛性;支配解动态缩减进化策略是为克服非劣解外部存档维护过程中的解冗余问题而构建,其以支配关系和拥挤距离动态筛选支配解并存入外部存档,以支配解信息融入种群进化实现多目标潜在前沿的挖掘并增强算法的多样性。在ZDT、DTLZ与WFG基准函数上,与5种代表性比较算法的实验结果表明MODMO算法在收敛性与多样性上均具有显著优势。

关键词：多目标优化矮猫鼬优化算法领导者引导机制外部存档支配解动态缩减进化策略

基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1656-1662页

作者：侯新宇鲁海燕卢梦蝶胡清元江南大学理学院江苏无锡214122 无锡市生物计算工程技术研究中心江苏无锡214122

针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来... 详细信息

针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,以提高算法的寻优精度和鲁棒性。最后,采用协方差学习策略,充分利用浓度向量之间的关系来增强种群间信息交流,以避免算法陷入局部停滞。通过对CEC2019测试函数进行仿真实验,并将改进算法与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合用于预测新疆玛纳斯河的径流情况,实验结果表明,改进算法在收敛精度和鲁棒性方面有显著提升,且大幅提高了BP神经网络的径流预测效果。

关键词：平衡优化器算法智能算法外部存档自适应交叉概率协方差径流预测

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基于种群状态信息的自适应差分进化算法

通信学报 2023年第6期44卷 34-46页

作者：麦伟杰刘伟莉钟竞辉华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665

种群的局部最优与停滞状态会严重影响差分进化(DE)算法的性能。为了消除这2种状态引起的不利因素,提出一种带有种群状态处理措施的改进DE算法。当种群处于局部最优状态时,运用限制记忆的拟牛顿(LBFGS)方法对种群中的个体进行随机学习提... 详细信息

种群的局部最优与停滞状态会严重影响差分进化(DE)算法的性能。为了消除这2种状态引起的不利因素,提出一种带有种群状态处理措施的改进DE算法。当种群处于局部最优状态时,运用限制记忆的拟牛顿(LBFGS)方法对种群中的个体进行随机学习提高解的全局质量,通过高斯变异生成新个体,促使种群跳出局部最优;当算法处于停滞状态时,运用种群的协方差矩阵,通过空间坐标旋转对目标个体进行重组,从而抑制种群停滞状态,加强算法全局搜索能力。此外,算法设计一种新型的选择策略,该选择策略设置一个存放经贪心选择后被遗弃个体的外部存档。当实验个体劣于目标个体时,算法则不再以贪心选择策略生成下一代,而是围绕外部存档进行合理的智能选择,使算法向全局最优收敛。实验表明,通过与先进的8个DE算法在29个标准的测试函数比较,所提算法在解的精确度和收敛速度均具有更好的性能。

关键词：差分进化选择策略种群状态信息协方差矩阵外部存档

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基于角度邻域的多目标差分进化算法

控制理论与应用 2017年第1期34卷 22-32页

作者：赵志伟杨景明呼子宇车海军燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 唐山学院计算机科学与技术系河北唐山063000 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004

针对如何实现差分进化算法求解多目标优化问题,提出了一种基于角度邻域的多目标差分进化算法,通过在选择操作中引入弱支配概念,实现了对多目标优化问题的求解.该算法通过计算目标空间中个体与权重向量的夹角来确定每个个体的邻域,并在... 详细信息

针对如何实现差分进化算法求解多目标优化问题,提出了一种基于角度邻域的多目标差分进化算法,通过在选择操作中引入弱支配概念,实现了对多目标优化问题的求解.该算法通过计算目标空间中个体与权重向量的夹角来确定每个个体的邻域,并在此基础上引入了基于角度邻域的变异策略,使个体的变异在邻域内进行,保证进化方向.此外,该算法创建了一个外部存档用来保存进化过程中的非支配解,并定期对外部存档进行维护,大大改善了解集的分布性.大量的数值仿真实验结果表明通过角度确定邻域的方法比通过欧氏距离确定邻域的方法更加有效,算法所得解集的收敛性和分布性也均明显优于基于分解的差分多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and differential evolution,MOEA/D–DE)和非支配排序算法Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA).

关键词：差分进化角度邻域外部存档多目标优化

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基于均匀设计的聚类多目标粒子群优化算法

计算机工程 2011年第14期37卷 152-154页

作者：刘衍民牛奔赵庆祯遵义师范学院数学系贵州遵义563002 山东师范大学管理与经济学院济南250014 深圳大学管理学院广东深圳518060

为更有效地求解多目标优化问题,提出一种基于均匀设计的聚类多目标粒子群算法UCMOPSO。采用基于均匀设计的交叉操作尽可能地获得目标空间中均匀分布的非劣解,帮助种群跳出局部最优解,并通过一种新的聚类操作选择外部存档中有代表性的非... 详细信息

为更有效地求解多目标优化问题,提出一种基于均匀设计的聚类多目标粒子群算法UCMOPSO。采用基于均匀设计的交叉操作尽可能地获得目标空间中均匀分布的非劣解,帮助种群跳出局部最优解,并通过一种新的聚类操作选择外部存档中有代表性的非劣解,从而控制外部存档规模,降低计算复杂度。对基准函数的测试结果表明,UCMOPSO算法相比同类算法在收敛性和分布性方面具有优势。

关键词：均匀设计多目标优化聚类粒子群优化算法外部存档

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基于交叉和变异的多目标粒子群算法

计算机应用 2011年第1期31卷 82-84,117页

作者：刘衍民牛奔赵庆祯遵义师范学院数学系贵州遵义563002 山东师范大学管理与经济学院济南250014 深圳大学管理学院广东深圳518060

为了保证粒子群算法求得的非劣解尽可能接近真实的Pareto前沿并保持多样性分布,提出一种基于交叉和变异的多目标粒子群算法(CMMOPSO)。在CMMOPSO中,首先识别Pareto前沿的稀疏部分包含的粒子,并对这些粒子进行交叉操作以增加多样性分布;... 详细信息

为了保证粒子群算法求得的非劣解尽可能接近真实的Pareto前沿并保持多样性分布,提出一种基于交叉和变异的多目标粒子群算法(CMMOPSO)。在CMMOPSO中,首先识别Pareto前沿的稀疏部分包含的粒子,并对这些粒子进行交叉操作以增加多样性分布;接着对远离Pareto前沿的粒子进行变异操作,以提升粒子向真实的Pareto前沿飞行的概率。在基准函数的测试中,结果显示CMMOPSO比其他算法有更好的运行效果。

关键词：多目标优化粒子群算法交叉变异外部存档

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基于新型拥挤度距离的多目标麻雀搜索算法

计算机工程与应用 2021年第22期57卷 102-109页

作者：温泽宇谢珺谢刚续欣莹太原理工大学电气与动力工程学院太原030024 太原科技大学电子信息工程学院先进控制与装备智能化山西省重点实验室太原030024 太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600

现实中的多目标问题日益复杂,解决这类问题需要高效的优化算法。基于麻雀搜索算法,提出多目标麻雀搜索算法(Multi-objective Sparrow Search Algorithm,MSSA),对多目标优化问题进行求解。依据外部存档收敛性动态调整麻雀种群比例因子,... 详细信息

现实中的多目标问题日益复杂,解决这类问题需要高效的优化算法。基于麻雀搜索算法,提出多目标麻雀搜索算法(Multi-objective Sparrow Search Algorithm,MSSA),对多目标优化问题进行求解。依据外部存档收敛性动态调整麻雀种群比例因子,以达到全局探索能力和局部开发能力的最佳平衡,确保收敛性;对麻雀种群进行非支配排序;对麻雀种群的发现者引入多项式变异因子,增强算法跳出局部最优的能力;设计一种新型拥挤度距离计算策略,利用外部存档解的拥挤度大小剔除相似个体的方法对种群进行裁剪,使个体不超过存档上限的同时维持种群的多样性。分别使用多目标函数和盘式制动器设计测试算法性能。MSSA与MOPSO、MOGWO、NSGA-II和SPEA2在多目标测试函数上进行对比实验,结果表明MSSA算法在收敛性和均匀性两项指标上有显著的优势。盘式制动器仿真结果表明,MSSA可以快速地找到问题的非支配解,证明了该方法的有效性。

关键词：麻雀搜索算法(SSA) 比例因子外部存档多项式变异拥挤度距离