动态局部搜索差分进化算法

针对差分进化算法存在进化后期收敛速度慢、易早熟等缺点,提出了一种基于动态局部搜索的差分进化算法(DLSDE).采用随机选择的方式进行变异并运用小概率扰动操作,增加种群的多样性,平衡算法的开发能力和探索能力;同时,对当前的最优解进行动态局部搜索,以加快算法的收敛速度.对标准测试函数进行仿真实验并与其他6种算法进行比较,结果表明DLSDE算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度,对复杂的数值优化问题寻优效果很好.     

基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法

提出一种基于差分演化与猫群算法融合的群体智能算法。该算法基于猫群算法的两种行为模式，引进差分演化的思想，根据分组率随机把群体分成两个种群，一个种群执行猫群算法搜寻模式，另一种群执行差分变异模式，算法采用一种信息共享机制，使两个种群在搜索最优解时可以实现协同进化，信息交流。既实现了不同进化模式间的优势互补, 又可以增加种群的多样性。对5个基准函数进行仿真实验并分别与DE和CSO 进行比较，表明混合算法同时具有全局搜索和局部搜索最优解性能，收敛速度快，计算精度高，更适合用于求解高维复杂函数。     

一种多目标混合进化算法的研究

针对遗传算法的不足，提出将禁忌搜索方法、免疫算法、遗传算法融和的多目标混合进化算法。该算法引入禁忌搜索法，避免了传统遗传算法早熟现象的发生；引入基于浓度的自适应变异操作，克服算法由于变异概率不变导致的求解过程长，解的多样性差的缺陷；引入外部精英集，避免最优解的丢失，通过ZDT系列测试函数的仿真实验并与NSGA-Ⅱ算法进行比较，验证了算法的有效性。     

自适应差分进化算法在反求含水层参数中的应用

【目的】研究自适应差分进化算法在反求含水层参数中的适用性。【方法】以理论计算值与实际观测值的离差平方和的均值作为目标函数,应用自适应差分进化算法优化待估含水层参数;计算相关实例,对比改进直线图解法、混沌序列优化算法、简算法、泰斯配线法、线性回归法与自适应差分进化算法的最终优化结果。【结果】与改进直线图解法、混沌序列优化算法和简算法等计算方法相比,自适应差分进化算法的计算结果更加精确,与实际观测值的差异较小;对于不同的含水层参数取值范围,自适应差分进化算法较传统差分进化算法稳定且寻优率与计算结果精度更高。【结论】自适应差分进化算法是一种有效的反求含水层参数的方法。     

一类解决Job shop问题的改进进化规划

将进化规划与模拟退火算法相结合．提出了一种有效的混合调度算法。采用有较强突跳能力的模拟退火算法代替传统进化规划中的变异算子,增强了全局探索能力．减小了入局部极小值的机会;采用基于调度AOE网中关键路径的状态产生函数,缩小了搜索邻域,提高了算法的效率。仿真结果表明,该算法具有较高的求解质量和效率。     

基于改进差分进化算法的含风电场的电力系统无功优化

含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题.针对其存在易陷入局部最优的缺点,提出了改进的差分进化算法.在基本差分进化算法中,融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度.当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值.仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性.     

边坡稳定性分析水平条分法及其进化计算

研究了层状边坡稳定性分析计算方法，提出了适合此类边坡稳定性分析的水平条分法．通过改进进化过程中的选择和复制机制以及交叉和变异操作，提高了进化算法的搜索效率和全局收敛性能，并据此提出了层状边坡稳定性分析和临界滑动面搜索改进进化算法．实例验证及对比分析表明本文方法与常用方法如Bishop法和Chen-Morgenstern法的计算结果的误差在5％以内，适合于非均质边坡稳定性分析且能快速搜索到全局最优解．     

配电网重构的微分进化算法研究

配电网重构是降低电力系统中网络损耗的主要途径.将微分进化算法应用于配电网重构中,通过改变开关的闭合状态来改变网络的拓扑结构,从而达到网损最小的目的.并通过两种不同的智能优化算法对IEEE33节点系统进行仿真测试,测试结果表明:微分进化算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高等特点.     

基于小生境差分进化算法的预防性维修优化研究

针对预防性维修问题,提出了一种基于小生境进化策略的改进差分进化算法.该算法采用DE/best/2/bin变异方式,变异个体由当前种群中的最优个体作引导,同时引入小生境进化策略,使算法具有局部搜索能力强和精度高的特点,也增强了算法的全局搜索能力,避免早熟现象的发生.将该算法应用于求解有限时间区间的预防性维修问题,仿真试验结果表明,该算法可行有效,其结果能对生产实践起到一定指导作用.     

参数可变自适应遗传算法在军事地形图矢量化中的应用

针对纸制军事地图矢量化问题进行研究，提出一种基于自适应遗传算法的军事地形图矢量化方法，并在生成新的个体后，增加个体修正操作，提高个体的适应度。在该算法中，提出一种即考虑进化代数对算法的影响，又考虑到每代不同个体适应度作用的自适应交叉概率和变异概率。通过与传统方法的实验比较，证明该方法的可用性和有效性。     

绿色农业发展机制的演进——基于政府、农户和消费者三方博弈的视角

为探究绿色农业发展机制的演进,基于前景理论构建了不完全理性的政府、农户和消费者三方演化博弈模型,数值仿真三方的策略选择及演化过程,结合制度和偏好演化理论探讨了最优演化稳定状态的达成条件。研究发现:为达到有利于绿色农业发展的均衡,需要打破原有制度演化,构建与绿色生产、绿色消费相适应的制度环境。该过程的实现需要政府作为"创新者"率先偏离既定规则并带动其他博弈方取得更高收益。政府可从物质、信念、价值和心智模式角度改变农户和消费者的偏好演进,以最大化绿色农业发展的效益,具体包括:1)制定补贴政策和奖励机制;2)扶持绿色生产龙头企业、生产示范区等典型范例;3)制定有效的农业生态净化措施及检测标准;4)制定有公信力的绿色农产品标准,为消费者提供有力的甄别信号;5)通过知识宣讲、自然教育、农旅文化等手段提高公众对绿色农业的整体认知,推动全社会形成绿色生产和消费的文明风尚。     

两对互作基因重组率EM算法估计的模拟研究

推导出存在上位性互作的网对连锁基因在F2群体中各表型的概率和条件概率以便利用EM（expectation and maximization：期望最大化）算法估计重组率，还获得了重组率的标准误公式。通过Monte Carlo模拟发现：用EM算法和Fisher法估计重组率时其结果一致；前者易推广到两组基因间具有上位性互作的情形，模拟显示其无偏性好。     

微分进化算法在水电站水库优化调度中的应用

【目的】针对传统优化算法的不足,将微分进化算法应用到水电站水库优化调度问题中,建立新的优化算法模型。【方法】建立基于微分进化算法的水电站水库优化调度模型,并给出具体求解步骤。为验证算法的有效性,将其应用于具体水电站水库的优化调度计算中,最后将该方法与遗传算法的计算结果进行了对比。【结果】实例计算结果表明,与遗传算法相比,微分进化算法收敛速度快,可调参数少,计算精度高,稳定性好,且该算法简单、容易实现,具有较强的全局搜索能力。【结论】微分进化算法在解决水电站水库优化调度问题时具有很强的适用性,为求解水电站水库优化调度问题提供了新思路。     

基于模糊Bayes-Gauss判别法的遥感影像的聚类

针对Fisher线性判别法和传统的Bayes判别方法在遥感影像聚类问题研究中存在的不足,提出一种以隶属度代替先验概率的模糊Bayes-Gauss聚类算法,并将此算法应用于真彩色（RGB）图像中的草地、道路、裸土地和建筑物的聚类.实验结果表明,本算法在聚类中与Fisher线性判别法和传统Bayes判别法相比,具有精确度较高、误识率和拒识率较低、适用性较强的特点.     

基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法

胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。     

Frank-Wolfe算法在输气管道内腐蚀预测中的应用

组合预测是对用多种预测方法进行预测的结果加权。建立了基于最小二乘法原理的组合预测模型,提出了求解此组合预测模型的一种新的算法,即Frank-Wolfe算法,并将其应用于四川某输气管道内腐蚀速度预测的研究,应用结果表明,Frank-Wolfe方法较适用于求解组合预测问题的权重。     

一种改进的基因表达式编程方法及应用

基因表达式编程(GEP)是基于遗传算法和遗传编程的具有更强数据处理和知识发现的进化算法。介绍了传统GEP算法的基本原理和关键技术,针对求解问题时传统GEP存在未成熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了GEP算法的改进方法,并将改进算法应用于函数发现问题中。与传统GEP算法的对比试验表明改进的GEP算法具有更好的求解能力和更高的性能。     

基于可变精度的不完备信息系统粗集扩展模型及属性约简

在变精度的基础上,定义了变精度的重要性算子和变精度的近似约简等概念,并由此给出了一种基于变精度的属性约简算法.算法既能保证属性约简的准确性,又能通过对相似度α和精度β的调节增加其灵活性,从而得到一个满足相似度和精度要求的近似约简.同时,它也是完备信息系统的属性约简算法的推广(当α=1,β=0时).且通过实例分析说明算法的可行性和有效性.