混沌麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。      

基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题，提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群多样性；结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式，提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围；在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子，提高算法的局部搜索能力和收敛速度；通过镜像选择机制，提升每次迭代后的个体质量，提高算法的寻优精度和寻优速度；在位置更新处加入模拟退火机制，帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试，结果表明，改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验，人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%，证实了改进算法的可行性和良好性能。     

基于Logistic回归麻雀算法的图像分割

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明：所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）及特征相似性（FSIM）3种度量指标验证了其良好的分割性能。     

自适应变异麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。先通过猫映射混沌序列初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力；再引入柯西变异和Tent混沌扰动，拓展局部搜索能力，使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索；最后，提出探索者-跟随者数量自适应调整策略，利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力，提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证，实验结果表明：所提算法与其他算法相比，寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。     

求解流水车间作业排序问题的一种遗传算法

车间作业调度与排序是生产管理与组合优化领域研究的重要课题，由于其内在复杂性，很难利用经典方法求出最优解。遗传算法对于这类问题具有较强的寻优能力。本文针对流水车间的作业排序问题设计了一种遗传算法的实现形式，对现有的遗传算子进行了改进，通过算例分析表明，该算法具有良好的收敛特性与运算效率。     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

基于混合多智能体遗传算法的作业车间调度问题研究

针对作业车间调度问题(JSP)的非确定性多项式特性与解空间分布的大山谷属性,本文提出一种多智能体遗传算法(MAGA)与自适应模拟退火算法(ASA)的混合优化算法,用于寻找最大完工时间最短的调度。首先,将每个染色体视作独立的智能体并采用工序编码方式随机初始化每个智能体,结合多智能体协作与竞争理论设计了实现智能体之间交互作用的邻居交互算子,进而利用一定数量智能体进行全局搜索,找到多个适应度较高的可行解。其次,为避免算法陷入局部最优,采用ASA对每个智能体开展局部寻优。最后,通过基准测试库中典型实例的计算结果验证了该算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用

针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。      

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

膜内麻雀优化ELM的软件缺陷预测算法

原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精度。为进一步验证IMSSA的性能,使用IMSSA优化极限学习机(ELM)参数,提出一种膜内麻雀优化ELM(IMSSA-ELM)算法,并将其应用于软件缺陷预测领域。实验结果表明：在15个公开的软件缺陷数据集中,IMSSA-ELM算法预测性能在G-mean、MCC这2个评价指标下明显优于其他4种先进的对比算法,表明IMSSA-ELM算法具有更好的预测精度和稳定性,其实验结果在Friedman ranking和Holm’s post-hoc test非参数检验中具有明显的统计显著性。     

车辆定位与导航系统中的快速路径规划算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,并提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法的最优实现的基础上,引入基数堆结构缩减了算法的时间复杂度,再利用启发式搜索和地图分级搜索技术减小搜索空间,从而获得最短路径规划算法的高效率实现.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

面向多星区域观测调度的改进型自适应遗传算法

针对传统优化算法在解决多星区域观测调度问题中收敛速度缓慢和易于陷入局部最优解的不足,提出了一种改进型自适应遗传算法。该算法通过蒙特卡洛方法结合Hamming距离,给出较优的初始种群;根据种群的平均Hamming距离确定交叉和变异操作的执行顺序,并结合sigmoid函数和高斯函数基于种群的个体适应度设计了自适应非线性的交叉率和变异率;结合双精英保留策略和锦标赛策略,保证最优个体的遗传;使用双重停机条件,提高算法的搜索效率。最后,通过实验表明,该方法可以显著提高全局搜索能力,加快算法的收敛速度,有效提高卫星的观测效率。     

基于CEA-GA的多无人机三维协同曲线航迹规划方法

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高，收敛效率差等问题，提出一种基于混沌精英适应遗传算法（CEA-GA）的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想，建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲线航迹层级规划模型，将复杂约束规划问题分解为子函数优化求解问题，减小计算量；考虑到遗传算法（GA）求解高维复杂约束优化问题存在的性能局限，采用Tent混沌映射均匀初始化种群，以扩大个体搜索空间，丰富种群多样性，在此基础上，通过引入自适应遗传算子平衡算法的全局搜索与局部开发能力，帮助个体跳出局部最优，并采用适应度动态更新策略进一步提高算法的局部探索能力和收敛速度。将精英保留策略引入GA以更好地保证改进算法的全局收敛性。将CEA-GA应用于模型求解，仿真实验结果表明：CEA-GA具有较强的鲁棒性、较好的寻优性能和收敛效率，且能够为集群规划满足约束条件的协同曲线航迹，从而验证了所提方法的有效性和CEA-GA的优越性。     

基于改进共生生物搜索算法的空战机动决策

针对现代空战机动决策问题,提出了一种基于改进共生生物搜索（SOS）算法的空战机动决策方法。首先,分析了传统基本机动动作库存在的不足,对其进行了改进和扩充,设计了11种常用的基本机动动作;然后,综合考虑角度、距离、速度、高度和战机性能优势,构造了战机机动决策优势函数;最后,针对传统共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及局部最优上存在的缺陷,将轮盘赌选择方法、动态变异率和梯度思想引入到传统算法当中,对算法有效性和算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明,改进的共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及跳出局部最优上更具优势,能够满足空战机动决策需求。      

应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划

文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。     

基于IFA-HFS的雷达波形域LPI性能评估方法

针对雷达波形域低截获（LPI）性能评估的问题，提出一种应用改进萤火虫算法（IFA）求解指标权重的犹豫模糊集（HFS）评估方法。首先，介绍基于逼近理想解排序（TOPSIS）的犹豫模糊集理论，并从属性和方案2个角度构建指标权重的优化模型；其次，通过引入混沌理论，解决了萤火虫算法容易陷入局部最优的问题，给出用IFA求解指标权重的流程；再次，从雷达发射方角度，提取脉内、脉间5个波形域LPI性能评估指标；最后，得到利用IFA求解指标权重的犹豫模糊集评估方法。选取4种不同类型的雷达进行仿真对比，获得波形域LPI性能排序，验证了方法的快速性和有效性。