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混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法

控制与决策 2021年第7期36卷 1558-1568页

作者：何庆林杰徐航贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位... 详细信息

由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.通过对12个基准函数和CEC2014函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验的方法来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,HCUGOA算法在收敛精度和收敛速度等方面都得到极大的改进.

关键词：蝗虫优化算法粒子群算法柯西变异均匀分布反向学习时间复杂度统计检验

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基于柯西变异的免疫单克隆策略

西安电子科技大学学报 2004年第4期31卷 551-556页

作者：刘若辰杜海峰焦李成西安电子科技大学智能信息处理研究所

系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的克隆算子,将其应用于进化策略,并利用柯西变异替代传统进化策略中的高斯变异,提出了改进的进化策略算法———基于柯西变异的免疫单克隆策略算法,并利用Markov链的有关性质,证明了该算法的收敛性.理... 详细信息

系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的克隆算子,将其应用于进化策略,并利用柯西变异替代传统进化策略中的高斯变异,提出了改进的进化策略算法———基于柯西变异的免疫单克隆策略算法,并利用Markov链的有关性质,证明了该算法的收敛性.理论分析和仿真实验表明,与传统的进化策略算法以及免疫克隆算法相比,基于柯西变异的免疫单克隆策略算法不仅有效克服了早熟问题、保持了解的多样性,而且收敛速度比前两者都快.

关键词：克隆选择进化算法进化策略 Markov链柯西变异

基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

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电工技术学报 2014年第5期29卷 127-131页

作者：傅小利顾红兵陈国呈邹俊忠张见华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 江苏斯达工业科技有限公司常州213022 上海大学机电工程与自动化学院上海200072

永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电... 详细信息

永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永磁同步电机定子绕组的电阻、电感和磁链进行辨识。仿真和实验结果表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能。

关键词：永磁同步电机参数辨识粒子群优化柯西变异

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融合柯西变异的鸟群与算术混合优化算法

计算机工程与应用 2023年第14期59卷 62-75页

作者：卢梦蝶鲁海燕侯新宇赵金金徐杰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

针对鸟群优化算法迭代初期种群多样性不足、迭代后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种融合柯西变异的鸟群与算术混合优化算法(hybrid algorithm of bird swarm algorithm and arithmetic optimization algorithm based on C... 详细信息

针对鸟群优化算法迭代初期种群多样性不足、迭代后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种融合柯西变异的鸟群与算术混合优化算法(hybrid algorithm of bird swarm algorithm and arithmetic optimization algorithm based on Cauchy mutation,HBSAAOA)。利用算术优化算法中乘除算子的高分布性对BSA中生产者的位置进行更新,以提高种群多样性,增强全局搜索能力。引入随机搜索策略和柯西变异策略来生成候选解,对后期局部开发阶段进行扰动,以增强算法跳出局部最优解的能力并提高收敛速度。利用贪婪策略对最优个体进行选择并替代较差的个体,从而提高解的质量。通过对23个经典测试函数以及部分CEC2014基准函数进行仿真实验,并将HBSAAOA应用到两个工程应用问题上,结果表明改进策略有效,改进算法的收敛速度更快、寻优精度更高,并且鲁棒性更好。

关键词：鸟群优化算法算术优化算法柯西变异

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柯西变异的骆驼算法优化与应用

计算机工程与应用 2021年第21期57卷 87-94页

作者：任春慧刘升张伟康张微微上海工程技术大学管理学院上海201620

针对骆驼算法(Camel Algorithm,CA)在执行效率低及易陷入局部最优停滞等问题,提出了改进的骆驼算法(Modified Camel Algorithm,MCA)。该算法基于骆驼的行进行为,通过在全局位置处引入柯西分布函数进行变异,使得个体受局部极值点约束力下... 详细信息

针对骆驼算法(Camel Algorithm,CA)在执行效率低及易陷入局部最优停滞等问题,提出了改进的骆驼算法(Modified Camel Algorithm,MCA)。该算法基于骆驼的行进行为,通过在全局位置处引入柯西分布函数进行变异,使得个体受局部极值点约束力下降,提高局部寻优能力,减少原始算法中使用的设置参数的数量,具有较高的计算速度和简化的结构。通过标准测试函数对MCA与CA,乌鸦搜索算法(Crow Searching Algorithm,CSA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行低维与高维测试对比,实验结果表明该改进算法表现出更好的运行效率和寻优能力。通过优化受约束的工程应用即抗干扰智能天线优化来验证MCA的性能,该算法能够使天线系统到达确定的方向来完美消除干扰信号,提高在实际应用中的精度、速度与稳定性。

关键词：元启发式优化骆驼算法骆驼行进行为柯西变异抗干扰智能天线优化

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融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法

计算机科学与探索 2021年第6期15卷 1155-1164页

作者：毛清华张强燕山大学经济管理学院河北秦皇岛066004

针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中... 详细信息

针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中引入上一代全局最优解,提高全局搜索的充分性,同时加入自适应权重,协调局部挖掘和全局探索的能力,并加快收敛速度;然后,融合柯西变异算子和反向学习策略,在最优解位置进行扰动变异,产生新解,增强算法跃出局部空间的能力;最后,与3种基本算法和2种改进的麻雀算法进行对比,对8个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,评估ISSA的寻优性能,并对ISSA进行时间复杂度分析。结果表明ISSA与其余5种算法相比,收敛速度更快,精度更高,全局寻优能力得到较大提升。

关键词：麻雀搜索算法 Sin混沌自适应柯西变异反向学习

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柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法

计算机工程与应用 2020年第15期56卷 43-50页

作者：高文欣刘升肖子雅于建芳上海工程技术大学管理学院上海201620

针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法(Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA)。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率p来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。

关键词：蝴蝶优化算法自适应权重柯西变异动态切换概率高维

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基于柯西变异的多策略协同进化粒子群算法

系统仿真学报 2018年第8期30卷 2875-2883页

作者：王永骥苏婷婷刘磊华中科技大学自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室湖北武汉430074

为了提高粒子群算法在优化仿真中的性能,提出基于柯西变异的多策略协同进化粒子群算法。该方法将种群划分为3个子群,以一定的概率选中粒子进行柯西变异,未被选中的粒子采用不同的子群进化策略(大范围搜索策略,精细搜索策略,自适应速度... 详细信息

为了提高粒子群算法在优化仿真中的性能,提出基于柯西变异的多策略协同进化粒子群算法。该方法将种群划分为3个子群,以一定的概率选中粒子进行柯西变异,未被选中的粒子采用不同的子群进化策略(大范围搜索策略,精细搜索策略,自适应速度更新策略)来调节自身的开发能力和探测能力,子群间通过共享信息来达成协同合作。仿真中将3种策略应用在3种测试函数的优化中,验证3种策略的优点,同时对月球软着陆进行仿真寻优,结果表明改进PSO的优化性能优于其它改进算法,采用OpenMP对改进PSO进行并行化仿真,提高并行化PSO算法的效率。

关键词：粒子群算法多策略开发探测柯西变异 OpenMP并行化

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柯西变异的混沌自适应被囊群算法

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1339-1346页

作者：高典张菁上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对被囊群算法(TSA)收敛速度慢,寻优精度低,易陷入局部极值等问题,提出了基于柯西变异的混沌自适应被囊群算法(KZCTSA).首先,采用Circle混沌初始化整个被囊种群,提高种群多样性,提升算法全局搜索能力;其次,引入自适应权重调整算法参数... 详细信息

针对被囊群算法(TSA)收敛速度慢,寻优精度低,易陷入局部极值等问题,提出了基于柯西变异的混沌自适应被囊群算法(KZCTSA).首先,采用Circle混沌初始化整个被囊种群,提高种群多样性,提升算法全局搜索能力;其次,引入自适应权重调整算法参数分配,平衡算法全局寻优和局部开拓能力;最后,使用柯西变异协调算法跳出局部最优能力.通过在10个基准测试函数上与其他算法比较寻优结果,并进行Wilcoxon、Fiedeman秩和检验评价算法性能,结果表明KZCTSA具有更好的求解精度和收敛速度.

关键词：被囊群算法 Circle混沌自适应权重柯西变异

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