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融合多策略改进的白鲸优化算法 被引量：3
1
作者 柴岩 常晓萌 任生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期76-93,共18页
为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLC... 为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLCM混沌映射增加种群多样性以及准反向学习生成的反向解增强初始解的质量,为算法寻优性能奠定基础;构造一种动态限制局部扰动搜索机制,引入非线性收敛因子扰动个体增加求解精度与速度,为避免收敛因子在迭代后期过快收敛,利用动态平衡搜索策略以避免陷入局部最优;提出一种差异性种群进化策略对鲸鱼坠落阶段进行最优值位置扰动更新,有效提升收敛精度。理论分析和数值实验证明MIBWO算法具有较强的寻优性能,MIBWO算法在PV辨识问题体现了良好的寻优性能、收敛速度及鲁棒性并具有一定的实际工程应用前景。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 PWLCM混沌映射 准反向学习 非线性收敛因子 动态平衡搜索策略 差异性种群进化策略 PV辨识问题
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基于混合变量差分进化算法的多目标电动车辆路径优化 被引量：1
2
作者 叶恒舟 甘国军 董明刚 《桂林理工大学学报》 北大核心 2025年第3期426-432,共7页
针对现有的电动车辆路径问题(EVRP)模型大多忽略了充电设施的异构性、或仅关注单一优化目标的现状,构建了一种考虑EVRP中充电设施的充电速度与充电费用的异构性,以行驶总时间最短和总充电费用最小为优化目标,具有混合变量的多目标EVRP模... 针对现有的电动车辆路径问题(EVRP)模型大多忽略了充电设施的异构性、或仅关注单一优化目标的现状,构建了一种考虑EVRP中充电设施的充电速度与充电费用的异构性,以行驶总时间最短和总充电费用最小为优化目标,具有混合变量的多目标EVRP模型(M-EVRP)。为了求解此模型,设计了一种混合变量多目标协同差分进化算法(MMODEmv),它将结合了差分分组方法和单调性检查策略优势的增量递归排序分组(IRRG)策略嵌入到合作式协同进化(CC)框架中,在划分种群时分离交互变量和非交互变量,提高了协同进化的效率;此外,该算法采用了松弛机制以保持模型中变量之间的关联性。仿真实验表明,与4个代表性算法相比,MMODEmv算法在收敛性和多样性方面具有显著优势。 展开更多
关键词 电动车辆路径优化问题 混合变量优化 差分进化 多目标优化
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基于自适应无人机数量的节时部署优化算法
3
作者 万昊楠 吴飞 尹玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期302-312,共11页
为缩短未知环境下移动边缘计算(MEC)系统服务用户所需的平均时延,提高MEC系统服务质量(QoS),设计了一种基于多无人机(UAV)的MEC系统,并针对UAV数量大量增加、因用户平均时延减少呈现边际效应递减所带来的资源浪费问题,设计一种可变UAV... 为缩短未知环境下移动边缘计算(MEC)系统服务用户所需的平均时延,提高MEC系统服务质量(QoS),设计了一种基于多无人机(UAV)的MEC系统,并针对UAV数量大量增加、因用户平均时延减少呈现边际效应递减所带来的资源浪费问题,设计一种可变UAV数量的节时部署算法。MEC系统首先将UAV部署问题分解为一个双层嵌套问题,外层为最大覆盖问题(MCLP),内层为基于广义指派问题(GAP)的任务卸载问题,并将人为设置的惩罚项加入待优化目标中,在优化过程中使MEC系统UAV数量和用户所需平均时延之间达到平衡。部署算法设计了一种混合算法来针对嵌套问题进行求解,外层使用基于差分进化-蛇优化算法(DE-SO)的联合优化算法来解决UAV的部署覆盖问题,内层使用贪心算法来解决任务卸载问题。仿真实验结果表明,在多种UE分布环境下,相较于CS-G、SAO-G等算法,该算法在适应度、覆盖率等性能上取得了最优表现,相比寻优精度最高的对比算法,DE-SO-G在寻优精度上平均提升5.67%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机部署 蛇优化算法 差分进化算法 混合整数非线性问题
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一种具有混合编码的二进制差分演化算法 被引量：50
4
作者 贺毅朝 王熙照 寇应展 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1476-1484,共9页
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离... 差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的.HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法. 展开更多
关键词 差分演化 个体混合编码 辅助搜索空间 3-SAT问题 背包问题
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用于约束多目标优化问题的双群体差分进化算法 被引量：68
5
作者 孟红云 张小华 刘三阳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期228-235,共8页
首先给出一种改进的差分进化算法,然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法.该算法同时使用两个群体,其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解,另一个用于记录在搜索过程中得到的部分具有某些优良特性的... 首先给出一种改进的差分进化算法,然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法.该算法同时使用两个群体,其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解,另一个用于记录在搜索过程中得到的部分具有某些优良特性的不可行解,避免了构造罚函数和直接删除不可行解.此外,文中算法、NSGA-Ⅱ和SPEA的时间复杂度的比较表明,NSGA-Ⅱ最优,文中算法与SPEA相当.对经典测试函数的仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ相比较,文中算法在均匀性及逼近性方面均具有一定的优势. 展开更多
关键词 差分进化算法 约束优化问题 多目标优化问题
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求解多选择背包问题的改进差分演化算法 被引量：15
6
作者 贺毅朝 寇应展 陈致明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第9期1682-1685,共4页
首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出... 首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出了一种求解MCKP问题的改进差分演化算法(MDEA),第一次将DEA用于求解组合最优化问题.对经典MCKP问题实例的计算表明:MDEA算法不但是可行的,而且是高效的. 展开更多
关键词 差分演化算法 多选择背包问题 个体编码 差异算子
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无参数变异的二进制差分进化算法 被引量：10
7
作者 孔祥勇 高立群 +1 位作者 欧阳海滨 葛延峰 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期484-488,共5页
鉴于差分进化算法在解决复杂连续问题上的优良性能,针对0-1变量的特点,提出了一种用于求解0-1规划问题的二进制差分进化算法(BDEPM).与采用离散变换和逻辑运算的改进算法相比,BDEPM算法中的变量采用二进制编码方式,在进化过程中无需变异... 鉴于差分进化算法在解决复杂连续问题上的优良性能,针对0-1变量的特点,提出了一种用于求解0-1规划问题的二进制差分进化算法(BDEPM).与采用离散变换和逻辑运算的改进算法相比,BDEPM算法中的变量采用二进制编码方式,在进化过程中无需变异率,即可根据个体间的差异直接在离散域内进行变异,算法的思路清晰、结构简单、控制参数少、易于理解和实现.将BDEPM用于求解0-1背包问题,针对其约束提出了一种二次贪婪变换的修复策略,两个背包实例的仿真对比实验验证了BDEPM算法的优越性. 展开更多
关键词 无参数变异 二进制编码 差分进化 0—1背包问题 二次贪婪变换
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基于差分进化的鱼群算法及其函数优化应用 被引量：15
8
作者 张大斌 杨添柔 +2 位作者 温梅 孙莹 周茜 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期18-22,27,共6页
人工鱼群算法存在收敛速度慢、精度差等不足,借鉴全局的鱼群聚群、追尾行为策略,提出一种基于差分策略的鱼群算法。该算法在鱼群中心执行聚群行为和公告板最优记录的基础上,设置公告板停滞阈值和停滞状态记录,对处于停滞阶段的鱼群进行... 人工鱼群算法存在收敛速度慢、精度差等不足,借鉴全局的鱼群聚群、追尾行为策略,提出一种基于差分策略的鱼群算法。该算法在鱼群中心执行聚群行为和公告板最优记录的基础上,设置公告板停滞阈值和停滞状态记录,对处于停滞阶段的鱼群进行差分进化操作,进而跳出局部极值,克服后期搜索的无目的性。仿真结果表明,与鱼群算法、粒子群算法进行相比,进化后鱼群算法的收敛速度和寻优精度得到明显改善,具有较好的优化效果。 展开更多
关键词 鱼群算法 差分进化算法 差分策略 停滞阈值 粒子群优化算法 函数优化问题
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求解约束优化问题的ε-DE算法 被引量：29
9
作者 郑建国 王翔 刘荣辉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2374-2387,共14页
差分进化(differential evolution,简称DE)算法解决约束优化问题(constrained optimization problems,简称COPs)时通常采用可行解优先的比较规则,但是该方法不能利用种群中不可行解的信息.设计了可以利用不可行解信息的ε-DE算法.该算... 差分进化(differential evolution,简称DE)算法解决约束优化问题(constrained optimization problems,简称COPs)时通常采用可行解优先的比较规则,但是该方法不能利用种群中不可行解的信息.设计了可以利用不可行解信息的ε-DE算法.该算法通过构造一种比较准则,使得进化过程可以充分利用种群中优秀不可行解的信息.该准则通过引入种群约束允许放松程度的概念,在进化初始阶段使可行域边界上且拥有较优目标函数的不可行解进入种群;随着进化代数增加,种群约束允许放松程度不断减小,使得种群中不可行解数量减少,直到种群约束允许放松程度为0,种群完全由可行解组成.此外,还选择了一种改进的DE算法作为搜索算法,使得进化过程具有较快的收敛性.13个标准Benchmark函数实验仿真的结果表明:ε-DE算法是目前利用DE算法解决COPs问题中效果最好的. 展开更多
关键词 约束优化问题 差分进化算法 ε-差分进化算法
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求解0/1背包问题的改进人工鱼群算法研究 被引量：16
10
作者 厍向阳 朱命昊 赵亚敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第21期43-46,共4页
分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对背包问题的特点,采用随机键方法对待装载物品进行编码,利用物品的单位价值(价值-质量比)启发式信息进行解码,直接在编码空间上模拟人工鱼行为。使用优... 分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对背包问题的特点,采用随机键方法对待装载物品进行编码,利用物品的单位价值(价值-质量比)启发式信息进行解码,直接在编码空间上模拟人工鱼行为。使用优质解随机游走寻优、优质解保留劣质解被替换和劣质解随机游走寻优三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明:改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 背包问题 组合优化 启发式信息
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基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法 被引量：29
11
作者 张利彪 周春光 +1 位作者 马铭 孙彩堂 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期177-184,共8页
微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集... 微分进化(differential evolution)是一种新的简单而有效的直接全局优化算法,并在许多领域得到了成功应用.提出了基于极大极小距离密度的多目标微分进化算法.新算法定义了极大极小距离密度,给出了基于极大极小距离密度的Pareto候选解集的维护方法,保证了非劣解集的多样性.并根据个体间的Pareto支配关系和极大极小距离密度改进了微分进化的选择操作,保证了算法的收敛性,实现了利用微分进化算法求解多目标优化问题.通过对5个ZDT测试函数、两个高维测试函数的实验及与其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 微分进化 极大极小距离密度 多目标优化问题 多目标进化算法
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混合差异演化算法在背包问题中的应用 被引量：4
12
作者 郭广寒 王志刚 +1 位作者 郝志峰 黄翰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期89-91,共3页
提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算... 提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。 展开更多
关键词 差异演化 背包问题 二进制 贪婪算法
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求解0/1背包问题的离散差分进化算法 被引量：15
13
作者 苗世清 高岳林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第9期1828-1830,共3页
0/1背包问题是实际中经常遇到的一类经典NP难组合优化问题.针对0/1背包问题,提出一种融合贪婪变换的离散差分进化算法.该算法中通过模2运算来实现变异操作;为了满足约束上限,融合了贪婪变换;为了防止早熟,采用了在进化若干代后重新初始... 0/1背包问题是实际中经常遇到的一类经典NP难组合优化问题.针对0/1背包问题,提出一种融合贪婪变换的离散差分进化算法.该算法中通过模2运算来实现变异操作;为了满足约束上限,融合了贪婪变换;为了防止早熟,采用了在进化若干代后重新初始化种群的策略.经数值实验表明,该算法在求解0/1背包问题时是可行的,有效的,比单纯的贪婪算法,融合贪婪变换的粒子群优化算法及融合贪婪变换的遗传算法更加稳健,良好. 展开更多
关键词 0/1背包问题 差分进化算法 遗传算法 粒子群优化 贪婪变换
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基于混合编码的差异演化算法解0-1背包问题 被引量：6
14
作者 邓长寿 赵秉岩 梁昌勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2031-2033,共3页
针对典型的一类NP完全问题——背包问题,提出一种混合编码的差异演化求解方法。该方法基于差异演化算法框架,采用混合编码机制,每个决策变量均由一个实数和一个二进制数的组合表示。利用新定义的映射算子,构建混合编码的种群;增加边界... 针对典型的一类NP完全问题——背包问题,提出一种混合编码的差异演化求解方法。该方法基于差异演化算法框架,采用混合编码机制,每个决策变量均由一个实数和一个二进制数的组合表示。利用新定义的映射算子,构建混合编码的种群;增加边界约束处理算子,确保变异算子计算结果满足边界约束条件;利用新定义的丢弃算子对于不可行的装包策略进行修正。通过数值仿真实验,将该方法与遗传算法、二进制差异算法的计算结果比较分析,表明该算法求解背包问题的有效性与适用性。 展开更多
关键词 0-1背包问题 混合编码 差异演化算法 丢弃算子
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基于文化进化的并行粒子群算法 被引量：12
15
作者 马慧民 叶春明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期193-195,共3页
为了改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出一种基于文化进化的并行粒子群算法,阐述了该算法的原理和具体实施方案。选取背包问题作为算法的应用对象,通过对仿真实例进行计算和结果比较,表明该算法在最优值、求解速度、稳定性等方... 为了改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出一种基于文化进化的并行粒子群算法,阐述了该算法的原理和具体实施方案。选取背包问题作为算法的应用对象,通过对仿真实例进行计算和结果比较,表明该算法在最优值、求解速度、稳定性等方面具有较好的效果。 展开更多
关键词 文化进化 并行 粒子群算法 背包问题
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基于和声搜索算法求解组合优化问题 被引量：7
16
作者 李宁 刘建芹 贺毅朝 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期1041-1044,共4页
为了能够应用和声搜索算法(HSA)求解组合优化问题,基于HAS的三种操作的离散化实现提出了一种二进制和声搜索算法(BHSA),并将BHSA用于求解著名的k-可满足性(k-SAT)问题和0-1背包问题,通过与粒子群优化(BPSO)和遗传算法(GA)的实例计算对... 为了能够应用和声搜索算法(HSA)求解组合优化问题,基于HAS的三种操作的离散化实现提出了一种二进制和声搜索算法(BHSA),并将BHSA用于求解著名的k-可满足性(k-SAT)问题和0-1背包问题,通过与粒子群优化(BPSO)和遗传算法(GA)的实例计算对比验证了新算法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 进化算法 二进制和声搜索 组合优化 k-SAT问题 0-1背包问题
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求解TSP的新量子蚁群算法 被引量：16
17
作者 李絮 刘争艳 谭拂晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期42-44,86,共4页
鉴于蚁群算法(ACA)在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法(QEA)在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新... 鉴于蚁群算法(ACA)在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法(QEA)在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。 展开更多
关键词 量子进化 蚁群算法 旅行商问题(TSP) 组合优化
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一种蛙跳和差分进化混合算法 被引量：13
18
作者 何兵 车林仙 刘初升 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第18期4-8,共5页
混洗蛙跳算法(SFLA)具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降,且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法(DE)中DE/best/1... 混洗蛙跳算法(SFLA)具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降,且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法(DE)中DE/best/1/bin版本具有全局搜索能力较强、种群多样性较好的优点,将SFLA与DE有机融合,形成混合优化算法(SFL-DE),以克服SFLA容易早熟收敛的缺陷。给出了6个30维benchmark问题数值对比实验,结果表明,在给定的较小进化代数内,SFL-DE的寻优效率、计算精度、鲁棒性等性能优于SFLA和基本DE(DE/best/1/bin和DE/rand/1/bin),不足之处是其耗时更长。 展开更多
关键词 混洗蛙跳算法 差分进化算法 混合优化 连续优化问题
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改进DE/EDA算法在求解难约束优化问题中的应用研究 被引量：6
19
作者 王翔 董晓马 +1 位作者 阎瑞霞 刘华玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4114-4117,共4页
针对约束优化问题13个Benchmark函数中最难求解的Bump函数,利用简单罚函数算子对DE/EDA算法进行改进,提出了改进DE/EDA算法。仿真实验结果表明,求解Bump函数最优解时,改进DE/EDA算法优于其他文献的算法,且比DE算法收敛速度更快,求解效... 针对约束优化问题13个Benchmark函数中最难求解的Bump函数,利用简单罚函数算子对DE/EDA算法进行改进,提出了改进DE/EDA算法。仿真实验结果表明,求解Bump函数最优解时,改进DE/EDA算法优于其他文献的算法,且比DE算法收敛速度更快,求解效果更好。 展开更多
关键词 约束优化问题 差分/分布式估计算法 差分进化算法 简单罚函数法
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基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法 被引量：7
20
作者 王彬 任露 +1 位作者 王晓帆 曹雅娟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期189-199,共11页
在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件... 在大规模高维优化问题中,随着决策变量数目的增加,协同进化算法在搜索全局最优解过程中容易陷入局部最优。基于此,提出了一种基于协方差分析的合作协同进化差分进化算法,在根据决策变量之间的相关性对优化问题进行分组之后,针对子组件内部变量之间的相关性会影响种群进化过程的现象,在对子组件优化的过程中,利用协方差计算种群分布的特征向量,通过坐标旋转消除变量之间的相关性,有效避免在种群搜索过程中陷入局部最优,同时加快了算法的寻优速度。在CEC2014测试函数集上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有可行性。 展开更多
关键词 大规模优化问题 合作协同进化 相关性 协方差分析 差分进化
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