为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶...为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶段增加反向学习,增强种群多样性.根据算法各个阶段不同特征引入衰减因子,平衡全局和局部勘探能力.选取8个高维函数和23个不同特征的优化函数对算法性能进行测试,进一步使用收敛性分析,寻优成功率,CPU时间,Wilcoxon秩和检验来评估改进算法,实验结果表明,ORGWO算法在求解高维问题上具有较好的精度,鲁棒性和更快的收敛速度.展开更多
针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数...针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memoryguided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。展开更多
目前,代理模型辅助的进化算法是提高复杂优化问题的计算效率的一种有效手段。其中,模型管理在代理辅助进化优化中起着至关重要的作用。提出了一种基于多目标加点规则的高斯过程模型辅助社会微粒群算法(Multi-objective infill criterion...目前,代理模型辅助的进化算法是提高复杂优化问题的计算效率的一种有效手段。其中,模型管理在代理辅助进化优化中起着至关重要的作用。提出了一种基于多目标加点规则的高斯过程模型辅助社会微粒群算法(Multi-objective infill criterion based Gaussian Process model assisted Social learning particle swarm optimization,MICGP-SLPSO)。将多目标的方法引入模型管理中,提出多目标加点规则,进而发展了一种新的基于代理模型的微粒群算法优化策略。选用高斯过程构造代理模型,采用微粒群算法对所构造的代理模型进行优化,根据已知信息,将期望改进准则(EI)及统计下限最小值准则LCB作为两个目标,用来确定哪些候选解进行实际计算。将本优化策略用于基准函数测试问题和阶梯悬臂梁设计优化实例,并与国内外现有研究成果进行比较,证明了MICGP-SLPSO在有限的适应值计算次数下拥有更好的寻优性能,尤其是在高维优化问题上拥有更显著的优势。展开更多
文摘为求解高维优化问题,提出基于反向学习和衰减因子的灰狼优化算法(grey wolf algorithm based on opposition learning and reduction factor,ORGWO).设计一种灰狼反向学习模型,模型考虑问题搜索边界信息和种群历史搜索信息,初始种群阶段增加反向学习,增强种群多样性.根据算法各个阶段不同特征引入衰减因子,平衡全局和局部勘探能力.选取8个高维函数和23个不同特征的优化函数对算法性能进行测试,进一步使用收敛性分析,寻优成功率,CPU时间,Wilcoxon秩和检验来评估改进算法,实验结果表明,ORGWO算法在求解高维问题上具有较好的精度,鲁棒性和更快的收敛速度.
文摘针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memoryguided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。
文摘目前,代理模型辅助的进化算法是提高复杂优化问题的计算效率的一种有效手段。其中,模型管理在代理辅助进化优化中起着至关重要的作用。提出了一种基于多目标加点规则的高斯过程模型辅助社会微粒群算法(Multi-objective infill criterion based Gaussian Process model assisted Social learning particle swarm optimization,MICGP-SLPSO)。将多目标的方法引入模型管理中,提出多目标加点规则,进而发展了一种新的基于代理模型的微粒群算法优化策略。选用高斯过程构造代理模型,采用微粒群算法对所构造的代理模型进行优化,根据已知信息,将期望改进准则(EI)及统计下限最小值准则LCB作为两个目标,用来确定哪些候选解进行实际计算。将本优化策略用于基准函数测试问题和阶梯悬臂梁设计优化实例,并与国内外现有研究成果进行比较,证明了MICGP-SLPSO在有限的适应值计算次数下拥有更好的寻优性能,尤其是在高维优化问题上拥有更显著的优势。
