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低维工程优化问题的一种新的有效算法

清华大学学报(自然科学版) 1986年第6NO.05NO.04NO.03NO.02NO.01期 57-66页

作者：蔡宣三刘前电机工程系

本文给出了适用于小规模（例如维数ｎ＜１０）工程优化问题的一种新的有效算法，称为ＳＡＭＴ，即序贯增广罚函数极小化方法。文中详细介绍了ＳＡＭＴ的两种具体算法，都是应用增广罚函数的原理，再采用可变多面体搜索法（单纯形法，Ｎ... 详细信息

本文给出了适用于小规模（例如维数ｎ＜１０）工程优化问题的一种新的有效算法，称为ＳＡＭＴ，即序贯增广罚函数极小化方法。文中详细介绍了ＳＡＭＴ的两种具体算法，都是应用增广罚函数的原理，再采用可变多面体搜索法（单纯形法，Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ）求解该函数的无约束极小值。应用ＳＡＭＴ和ＳＷＩＦＴ两种算法对三个试验问题和三相变压器优化设计模型进行了计算与比较，结果说明对于有约束的优化问题，ＳＡＭＴ算法比ＳＷＩＦＴ算法收敛更快。

关键词：非线性规划工程优化问题增广罚函数单纯形搜索法

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基于工程优化问题的广义变分不等式模型研究

四川理工学院学报（自然科学版） 2010年第2期23卷 135-139页

作者：兰恒友唐建芳张丹四川理工学院理学院四川自贡643000

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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探路者算法的改进及其应用研究

探路者算法的改进及其应用研究

作者：毛雪迪牡丹江师范学院

学位级别：硕士

探路者优化算法(Pathfinder algorithm,PFA)是基于生物进化理论和群体智能原理、通过模拟生物进化和自然选择的过程寻找最优解的算法。该算法具有自适应参数设置、流程简单、算法容易实现等特点,然而,PFA也存在求解精度不高、容易陷入... 详细信息

探路者优化算法(Pathfinder algorithm,PFA)是基于生物进化理论和群体智能原理、通过模拟生物进化和自然选择的过程寻找最优解的算法。该算法具有自适应参数设置、流程简单、算法容易实现等特点,然而,PFA也存在求解精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。本文旨在分析和改进探路者算法的不足之处,提出了三种改进的探路者算法,并将改进后的算法应用于实际优化问题,以进一步完善探路者算法的理论基础并拓宽其应用范围。改进后的PFA算法对参数设置、搜索策略和收敛性等方面进行了优化,提高了PFA算法的性能和效率。本文的主要研究工作如下:(1)为了提升算法的收敛精度和搜索速度,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法(RSCPFA),将折射反向学习策略引进初始化种群中,利用改进的正弦余弦算法替换探路者更新公式。将RSCPFA用于12个经典测试函数、10个CEC2014基准测试函数和2个工程实例中,将所得数据与不同类型的启发式算法相比较,实验结果表明了RSCPFA算法的鲁棒性。(2)为了平衡算法全局搜索和局部勘探能力,提出一种嵌入Cat映射的混合变异探路者算法(CHMPFA)。首先,利用Cat混沌映射使种群覆盖在更广阔的解空间;其次,将衰减因子引入探路者更新公式中,平衡算法的全局和局部搜索能力;然后,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,帮助个体跳出当前区域对其它区域进行搜索;最后,选择基准测试函数和工程问题证明CHMPFA算法具有优异的性能。(3)为了提升探路者算法的求解精度和降低陷入局部最优的概率,提出一种新的改进的探路者算法(IPFA)。首先,融入精英反向学习机制,提高种群多样性和种群质量,从而提升算法的求解精度;其次,为了提升算法的收敛速度,将逃逸能量因子嵌入到灰狼算法猎杀猎物阶段,并代替探路者算法中的跟随者阶段,增加算法的多样性,提高算法的搜索效率;最后,为了解决易陷入局部最优的问题,利用t分布逐维变异方法,对最优个体位置进行扰动,帮助个体快速跳出局部最优向其它区域前进。

关键词：探路者优化算法正弦余弦算法灰狼算法折射反向学习哈里斯鹰优化算法工程优化问题

嵌入Cat映射的混合变异探路者算法及其应用

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 171-179页

作者：毛雪迪王冰夏煌智张鲁平李永超牡丹江师范学院数学科学学院黑龙江牡丹江157000

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... 详细信息

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。

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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融合黑寡妇思想的蜣螂优化算法

微电子学与计算机 2024年

作者：孔令崧石颉孙浩陈柏颖吴宏杰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏省建筑智慧节能重点实验室

虽然蜣螂优化算法（DBO）具有寻优能力强，收敛速度快的特点，但是也不可避免的存在易陷入局部最优以及全局探索和局部开发不平衡的特点。针对以上问题，提出了一种融合了黑寡妇优化算法（BWO）思想的蜣螂优化算法，命名为黑寡妇-蜣螂... 详细信息

虽然蜣螂优化算法（DBO）具有寻优能力强，收敛速度快的特点，但是也不可避免的存在易陷入局部最优以及全局探索和局部开发不平衡的特点。针对以上问题，提出了一种融合了黑寡妇优化算法（BWO）思想的蜣螂优化算法，命名为黑寡妇-蜣螂优化算法（BWDBO）。BWDBO在DBO的基础上提出了三种改进：1）采用混沌映射扰动初始种群；2）采用黑寡妇算法更新部分蜣螂；3）采用自适应T分布因子改进蜣螂个体，相比于原始DBO，BWDBO增强了算法的全局搜索以及局部开发能力。为了验证BWDBO的性能，文章分别进行了改进策略有效性验证实验、群智能算法对比验证实验、并运用BWDBO算法优化了两个实际工程优化问题。实验结果表明，BWDBO具有良好的优化性能，并且能够有效的处理实际工程问题。

关键词：蜣螂优化算法黑寡妇优化算法混沌映射改进因子工程优化问题 BWDBO

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融合多策略的改进黏菌算法及工程应用

计算机技术与发展 2024年第2期34卷 214-220页

作者：李梦真莫愿斌广西民族大学人工智能学院广西南宁530006

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... 详细信息

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。

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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基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法

微电子学与计算机 2024年第3期41卷 37-52页

作者：毛雪迪王冰夏煌智牡丹江师范学院数学科学学院黑龙江牡丹江157011 牡丹江师范学院应用数学研究所黑龙江牡丹江157011

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... 详细信息

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。

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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改进蚁狮优化算法及其工程应用

传感技术学报 2023年第4期36卷 565-574页

作者：陈伟杨盘隆吴宣够宿州职业技术学院计算机信息系安徽宿州234099 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

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... 详细信息

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。

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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基于Fuch映射的改进白鲸优化算法及应用

计算机工程与科学 2023年

作者：陈心怡张孟健王德光华南理工大学计算机科学与工程学院贵州大学电气工程学院

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点，本文从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度，提出两种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始... 详细信息

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点，本文从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度，提出两种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化，提高算法初始化种群的遍历性，从而提升算法寻优精度和收敛速度；在开发阶段，引入Fuch混沌映射对参数C1进行动态调节，协调算法的全局搜索和局部搜索，有效提高算法自适应能力；基于上述两种改进方式，分别引入动态反向学习策略，丰富优质个体数量，提升算法整体抗停滞能力。根据8种基本测试函数仿真实验和Friedman秩检验结果可得，改进算法的收敛精度、自适应能力和抗停滞能力均得到了有效提升。与BWO和CIOEBWO相比，CPOEBWO显现出较为优异的算法性能。此外，从CPOEBWO与常见的6种对比算法的寻优结果可知，CPOEBWO算法有较强的寻优能力和鲁棒性。最后，为展示CPOEBWO算法的适用性和有效性，将其应用于工程优化问题。

关键词：白鲸优化算法 Fuch映射动态反向学习参数混沌策略工程优化问题