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面向多峰优化问题的双层协同差分进化算法 被引量：15
1
作者 陈宗淦 詹志辉 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1806-1823,共18页
多峰优化问题是一类存在多个全局最优解的复杂优化问题,不仅要求算法找到尽可能多的最优解,而且要求算法尽可能提高所找到的最优解的精度.演化计算方法是求解这类问题的重要手段.但是传统演化计算方法面临多样性和收敛性两个方面的挑战... 多峰优化问题是一类存在多个全局最优解的复杂优化问题,不仅要求算法找到尽可能多的最优解,而且要求算法尽可能提高所找到的最优解的精度.演化计算方法是求解这类问题的重要手段.但是传统演化计算方法面临多样性和收敛性两个方面的挑战.针对这两个方面的挑战,提出了一种通过探索层和精炼层协同演化的双层协同差分进化算法.在探索层中,每个个体作为一个分布式搜索单元探索并定位到一个最优解.在协同过程中,探索层引入个体寿命机制,将耗尽寿命且定位到最优解的个体存入一个外部存档,然后重新初始化这些个体以找到更多的最优解.在精炼层中,首先对探索层输送过来的外部存档中的个体进行聚类,然后对每一个类使用经典的全局优化差分进化算法进一步提升所找到的最优解的精度.因此,探索层和精炼层分别针对多样性和收敛性挑战,通过协同演化使得算法不仅能够找到尽可能多的最优解,而且使得找到的最优解的精度尽可能高.使用目前最常用的CEC’2013标准测试集中的所有20个多峰优化问题对所提出算法的性能进行测试,并与13种表现突出的和最新的多峰优化算法进行比较.实验结果显示,所提出的双层协同差分进化算法的整体性能优于所比较的13种多峰优化算法. 展开更多
关键词 差分进化算法 协同演化 探索层 精炼层 多峰优化问题
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解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法 被引量：2
2
作者 孟团兴 覃华 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1378-1384,共7页
为解决复杂多峰优化问题高质量解难以获取的难题,分析灰狼算法解此类问题时易陷入局部最优的原因,提出一种解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法。对于当前适应度较好的个体,沿用传统灰狼算法引导机制探测个体,保留其局部搜索能力强... 为解决复杂多峰优化问题高质量解难以获取的难题,分析灰狼算法解此类问题时易陷入局部最优的原因,提出一种解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法。对于当前适应度较好的个体,沿用传统灰狼算法引导机制探测个体,保留其局部搜索能力强的优点;对于适应度较差的个体,通过动态选择稀疏点算子或偏向差分变异算子的引导机制探索解空间新区域,增强灰狼算法跳出局部最优的能力。实例仿真计算结果表明,该算法所获计算精度优于相比较的其它算法。特别是Wilcoxon假设检验结果显示,其分别以96.67%、97.43%、93.15%的显著性优于传统灰狼算法、粒子群-灰狼混合算法及选择性反向灰狼算法。 展开更多
关键词 多峰优化问题 灰狼算法 双引导机制 稀疏度 稀疏点算子 偏向角 偏向差分变异算子
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面向多峰优化问题的自主学习萤火虫算法 被引量：11
3
作者 赵嘉 陈文平 +1 位作者 肖人彬 王晖 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期1971-1980,共10页
萤火虫算法在处理多峰优化问题时易陷入局部最优,针对该问题提出一种自主学习萤火虫算法.该算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度,使用3种学习策略产生3个候选解,在... 萤火虫算法在处理多峰优化问题时易陷入局部最优,针对该问题提出一种自主学习萤火虫算法.该算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度,使用3种学习策略产生3个候选解,在自身以及候选解中选择最好的解;普通粒子同时选择两个优于自身的粒子进行学习.自主学习粒子能够维持算法对多个极值空间的探索并提高算法优化精度;普通粒子以两个粒子的混合信息为指引,使算法跳出局部最优.此外,使用淘汰机制,让算法舍弃对劣质极值空间的维护,进而提高对优质极值空间的开发,实验结果表明,所提出算法在处理多峰优化问题时具有高效的性能. 展开更多
关键词 萤火虫算法 多峰优化问题 自主学习 双样本学习 淘汰机制 局部最优
原文传递
一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法 被引量：8
4
作者 王洪峰 王娜 汪定伟 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2013年第6期1577-1586,共10页
很多现实的优化问题往往是动态和多峰的,这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解,同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹.为了解决这种动态多峰优化问题,本文提出了一种Memetic粒子群优化算法.在提出的算法中,利用一种新... 很多现实的优化问题往往是动态和多峰的,这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解,同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹.为了解决这种动态多峰优化问题,本文提出了一种Memetic粒子群优化算法.在提出的算法中,利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域,利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力,利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能.通过对一组标准动态测试函数——移动峰问题的仿真实验来检验所提出的MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性. 展开更多
关键词 MEMETIC算法 粒子群优化算法 动态多峰优化问题 局域搜索
原文传递
一种新的求解多峰函数优化问题的动态演化算法 被引量：5
5
作者 覃俊 康立山 陈毓屏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第3期134-136,共3页
本文给出了一种新的求解多峰函数优化问题的定义:定位所有的极值点,包括全局的峰值点和局部的峰值点。传统的演化算法框架都是群体固定的演化迭代过程,对求解多峰函数优化问题时由于无法事先得知峰值点的个数而很难确定合适的群体大小,... 本文给出了一种新的求解多峰函数优化问题的定义:定位所有的极值点,包括全局的峰值点和局部的峰值点。传统的演化算法框架都是群体固定的演化迭代过程,对求解多峰函数优化问题时由于无法事先得知峰值点的个数而很难确定合适的群体大小,影响了算法的效率。提出一种群体动态可调的演化方式,使得初始群体大小可任意指定,在演化过程中通过聚集和按比例引入新个体两个过程而动态变化。实验表明,该算法能尽可能多地定位峰值点。 展开更多
关键词 多峰函数优化问题 动态演化算法 局部搜索机制 函数值 随机计算模型
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基于局部时空的多峰优化算法及其在PID控制中的应用
6
作者 赵宏 李珈瑞 刘静 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1323-1340,共18页
多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到... 多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到进化过程中种群的当前状态(如常用的贪婪选择策略),容易导致种群陷入局部最优;(2)传统的随机搜索策略在复杂搜索空间内难以快速有效找到全局最优解;(3)当前设计的多峰优化算法往往需要手工设置参数(如变异因子和交叉因子等),而参数的大小将直接影响种群的多样性和收敛性.针对上述难点,本文提出了一种新的基于局部时空的多峰优化(Localized Time-Distance-based Multimodal Optimization,LTDMO)算法,主要包括三个贡献点:首先,提出了结合随机搜索和定向引导的变异(Random and Direction-based Mutation,RDM)策略,利用随机变异增加种群中个体的多样性,并通过划分邻域将整个种群分成不同的可重叠子种群,在局部搜索空间内进行变异操作来更好地定位全局最优解,从而避免个体陷入局部最优.其次,提出了基于时间局部性原理的拥挤选择(Locality-based Crowding Selection,LCS)策略,利用进化过程中的时间局部性记录对当前个体更有潜力的进化方向,并在此方向上生成新的子代,使种群进一步向全局最优解收敛.最后,提出了自适应参数控制(Self-adaptive Parameter Control,SPC)策略,基于个体进化信息自适应调整算法的参数值,降低算法在进化过程中对变异因子和交叉因子的参数敏感性.本文将LTDMO算法在CEC'2013测试集上进行实验,并将结果与其他11种多峰优化算法对比,表明LTDMO算法能有效处理较多的全局最优复杂多峰优化问题,具体地,在F1~F5、F8和F10问题上峰值率和成功率均达到100%;在具有较多局部最优的多峰优化问题(F6和F7)上,LTDMO算法的峰值率达到86%以上,这优于9种其他对比算法的性能;在处理复合多峰优化问题时,LTDMO算法在处理F11、F12、F14、F16问题上性能达到最优.同时将LTDMO算法在比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制器上进行应用,结果表明LTDMO算法能为PID控制器找到多种最优控制参数,使系统达到稳定状态且误差更小. 展开更多
关键词 多峰优化问题 邻域变异 时间局部性 自适应调整参数 PID控制
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