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混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法

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计算机集成制造系统 2023年第2期29卷 604-615页

作者：冯增喜何鑫崔巍赵锦彤张茂强杨芸芸西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院陕西西安710055 安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室安徽合肥230022

针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采... 详细信息

针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。

关键词：松鼠搜索算法 Tent混沌映射随机反向学习高斯变异 Wilcoxon符号秩检验

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融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法

山东大学学报（工学版） 2023年第2期53卷 11-22页

作者：黄华娟程前韦修喜于楚楚广西民族大学人工智能学院广西南宁530006 广西民族大学电子信息学院广西南宁530006

针对标准乌鸦搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低、位置更新具有盲目性的不足,提出一种融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algorithm with Jaya algorithm and Gaussian mutation,GMJCSA)。通过高斯变异优化... 详细信息

针对标准乌鸦搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低、位置更新具有盲目性的不足,提出一种融合Jaya高斯变异的自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algorithm with Jaya algorithm and Gaussian mutation,GMJCSA)。通过高斯变异优化全局最优个体和自适应步长的合理变化,提高算法的收敛能力和寻优精度。在引导者发现自己被跟随的情况下引入Jaya算法,克服位置更新具有盲目性的不足。将GMJCSA用于16个基准函数优化和减速器设计问题,与其他智能算法进行试验对比,GMJCSA能取得更好的解。试验结果表明,GMJCSA对于函数优化和减速器设计问题能够较好地寻优求解,总体性能良好。

关键词：乌鸦搜索算法高斯变异 Jaya算法工程优化函数优化

基于高斯变异的蚁狮算法及其在组合优化中的应用

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中国科技论文 2022年第3期17卷 295-304页

作者：李彦苍吴悦河北工程大学土木工程学院河北邯郸056038

针对蚁狮(ant lion optimizer,ALO)算法在寻优后期种群数量减少、精英蚁狮影响权重减小导致算法收敛速度较慢且易陷入局优的问题,提出基于高斯变异的蚁狮(Gaussian mutation based ALO,GALO)算法。首先引用Kent混沌对初始蚂蚁种群进行扰... 详细信息

针对蚁狮(ant lion optimizer,ALO)算法在寻优后期种群数量减少、精英蚁狮影响权重减小导致算法收敛速度较慢且易陷入局优的问题,提出基于高斯变异的蚁狮(Gaussian mutation based ALO,GALO)算法。首先引用Kent混沌对初始蚂蚁种群进行扰动,提高蚂蚁种群多样性作为蚁狮寻优的基础;其次在精英蚁狮的位置更新方式中引入上一代精英蚁狮,提高算法全局搜索的能力,并通过动态切换概率平衡算法局部和全局探索的能力;最后引入高斯变异的方法,加强后期算法跳出局部最优的能力。通过10个测试函数来评估算法的寻优能力,并将其应用到0-1背包问题、桁架尺寸和动力学优化问题中,验证了GALO算法应用于组合优化问题中收敛速度更快、精度更高,为结构优化提供了一种新的方法。

关键词：计算机应用技术蚁狮算法混沌映射动态惯性权重高斯变异组合优化

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焊接机器人路径规划的高斯变异蝗虫优化算法

机械设计与制造 2023年第4期386卷 276-280页

作者：邵长春胡国明李水明柳州铁道职业技术学院自动控制技术学院广西柳州545616 武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072

为提高焊接机器人的工作效率,提出一种基于高斯变异蝗虫优化算法(GMGOA)的焊接机器人路径规划新方法。GMGOA在蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了高斯变异操作,有效地减少了劣质解的个数,实现了算法跳出局部最优能力的增强。3个典型旅行... 详细信息

为提高焊接机器人的工作效率,提出一种基于高斯变异蝗虫优化算法(GMGOA)的焊接机器人路径规划新方法。GMGOA在蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了高斯变异操作,有效地减少了劣质解的个数,实现了算法跳出局部最优能力的增强。3个典型旅行商问题(TSP)算例的测试结果表明,GMGOA性能比GOA有了很大程度的提升;焊接机器人路径规划实例结果表明,GMGOA在焊接机器人路径规划中是有效可行的,获较其他几种方法获得的焊接路径更短、计算稳定性更强。

关键词：蝗虫优化算法高斯变异焊接机器人路径规划

基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法

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北京航空航天大学学报 2023年

作者：闫晓斌方洋旺彭维仕西安邮电大学计算机学院西北工业大学无人系统技术研究院武警工程大学装备管理与保障学院

针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩，提出基于网格划分法的猎物位置定位方法；为... 详细信息

针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩，提出基于网格划分法的猎物位置定位方法；为提升算法收敛性能，将超出区间的种群个体位置更新为猎物位置；采用自适应高斯变异策略提高算法多样性和Pareto前沿种群粒子的均匀性。仿真结果表明：所提算法在求解多目标优化问题时，与多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）、多目标粒子群算法（MOPSO）、多目标灰狼算法（MOGWO）和多目标哈里斯鹰算法（MOHHO）比较，寻优精度提升8.02%～51.34%，收敛速度提升16.67%～40.74%。研究工作为解决多目标优化问题提供了新的方法和技术手段。

关键词：多目标优化群智能哈里斯鹰优化算法高斯变异网格划分

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融合均匀变异与高斯变异的蝙蝠优化算法

控制与决策 2017年第10期32卷 1775-1781页

作者：李煜裴宇航刘景森河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004 河南大学智能网络系统研究所河南开封475004

为提高蝙蝠算法的寻优精度和收敛速度,提出一种融合均匀变异和高斯变异的蝙蝠优化算法.算法引入变异开关函数,该函数使所有蝙蝠个体在任何时期都有概率发生变异,使种群保持较高的多样性和活跃性.同时在算法整个寻优过程中融入均匀变异... 详细信息

为提高蝙蝠算法的寻优精度和收敛速度,提出一种融合均匀变异和高斯变异的蝙蝠优化算法.算法引入变异开关函数,该函数使所有蝙蝠个体在任何时期都有概率发生变异,使种群保持较高的多样性和活跃性.同时在算法整个寻优过程中融入均匀变异和高斯变异,两种变异机制共同协作使算法首先快速定位到全局最优解区域,随后完成局部精确搜索.仿真结果表明,改进后的算法寻优性能显著提高,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.

关键词：蝙蝠算法均匀变异高斯变异变异开关函数

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高斯变异差分进化算法及其应用研究

工程设计学报 2012年第5期19卷 372-378页

作者：卢青波张学良温淑花兰国生刘丽琴太原科技大学机械工程学院山西太原030024 郑州职业技术学院河南郑州450121

为平衡算法收敛速度和全局搜索能力,克服差分进化算法易"早熟"的缺陷,在分析引起种群多样性下降及个体进化停滞原因的基础上,通过引入高斯变异操作,提出了基于高斯变异改进的差分进化算法(modified differ-ential evolution base on Gau... 详细信息

为平衡算法收敛速度和全局搜索能力,克服差分进化算法易"早熟"的缺陷,在分析引起种群多样性下降及个体进化停滞原因的基础上,通过引入高斯变异操作,提出了基于高斯变异改进的差分进化算法(modified differ-ential evolution base on Gauss mutation,GMDE).数值仿真及2个工程优化问题的求解结果表明本文算法能有效避免"早熟"收敛,且在算法收敛速度和全局搜索能力上取得了较好的平衡.

关键词：差分进化算法高斯变异交叉率

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带有高斯变异的Lévy飞行改进蝙蝠算法

微电子学与计算机 2018年第3期35卷 83-87,92页

作者：杜艳艳刘升上海工程技术大学管理学院上海201620

提出一种带有高斯变异的Lévy飞行特征的改进蝙蝠算法(GMBA).该算法中,每只蝙蝠根据当前位置的优劣程度选择不同的飞行方式,位置较差的采用Lévy飞行,位置较好的逐步向群体最优位置移动;最后在算法满足变异条件时,应用高斯变异策略,从... 详细信息

提出一种带有高斯变异的Lévy飞行特征的改进蝙蝠算法(GMBA).该算法中,每只蝙蝠根据当前位置的优劣程度选择不同的飞行方式,位置较差的采用Lévy飞行,位置较好的逐步向群体最优位置移动;最后在算法满足变异条件时,应用高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,并能获得高精度的解.结果显示,GMBA的优化性能有了显著的提高.

关键词：蝙蝠算法高斯变异 Levy飞行全局优化

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反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

计算机工程与应用 2018年第1期54卷 179-185页

作者：姚凌波戴月明王艳江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群... 详细信息

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能。同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛。

关键词：人工鱼群算法自适应高斯变异反向解