社会演化算法在机组组合中的应用

机组组合是电力系统优化运行的一个重要方面,从数学角度讲,机组组合问题是一个多约束的 NP 难组合优化问题,很难得到理论上的最优解,该文将一种新的方法—社会演化算法用于解决该问题。该算法用认知主体取代了传统遗传算法的基于编码的可行解生成方式;用基于“范式学习与更新”的进化寻优机制取代了传统遗传算法中基于模仿基因的遗传和变异的进化寻优机制,使其计算效率及收敛稳定性均优于传统遗传算法。最后通过算例验证了该算法的优越性。该算法不仅为解决机组组合问题带来了新的思路和方法,在求解其它带有复杂约束条件的组合优化问题方面也有非常重要的启发意义。

基于社会演化算法的聚类新算法

K均值聚类算法通常只能以局部最优结束,很难找到全局最优。提出了一种基于社会演化算法和K均值算法相结合的聚类新算法。在该算法中提出了认知主体在聚类中对范式学习的新的方式。实验证明该算法能大大提高聚类的效率和精度。

基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法

用K均值算法进行文本聚类通常只能以局部最优结束,很难找到全局最优.文章提出了一种基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法.在该方法中提出了认知主体在聚类中对范式继承的方式,在认知主体对范式的背叛中提出一种混沌变异算子.实验证明该方法不但能有效地提高文本聚类的效率而且能有效地提高文本聚类的精度.

求解TSP问题的社会演化算法

将社会演化算法和蚁群算法相结合,以蚁群算法作为认知主体的推理过程,再以范式的学习和更新方式获得最优解,提出一种求解TSP问题的社会演化算法。最后通过两个算例实验仿真与TSP已知最优解进行对比分析,结果表明,社会演化算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下也可获得TSP最优解。

智能手机技术生态系统演化研究

将技术生态理论融入社会演化算法中,提出了技术生态—社会演化算法,并使用该算法模拟了智能手机技术的演化。实验结果表明,技术生态—社会演化算法能较好地模拟智能手机技术的系统演化,具有良好的稳定性和收敛性,有望推广应用于其他复杂技术产品的演化研究中。