出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其他算法作了比较，试验结果表明，微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。
2023-03-15 09:15:37
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针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。
2022-09-16 00:07:07
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粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码 粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码 粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码 粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码
2022-06-28 15:08:30
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针对约束多目标区间优化问题, 提出一种交互多属性决策NSGA-II 算法. 该算法将非线性问题线性化, 定义P占优支配关系求出个体的序值, 定义区间拥挤距离来区分具有相同序值个体的优劣, 采用约束精英策略删除种群中不满足约束的个体. 将选出的个体作为方案集, 目标函数作为属性集, 决策者对于各目标函数的偏好作为属性权重, 构建一个多属性决策模型, 在进化过程中融入该模型来选取符合决策者偏好的满意解. 仿真实验验证了所提出方法的可行性和正确性.
2022-03-19 03:55:21
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采用粒子群算法处理约束优化问题时，由于约束条件使得解空间成为非凸集合，粒子容易陷入局部最优。混沌变量具有随机遍历的特性，利用这一特性构造了一种随进化代数而退化的变异因子，给出了基于群体适应度方差进行退化混沌变异的粒子群算法，使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚，同时又保持前期搜索速度快的特性。通过对2个函数的测试，验证了该方法的可行性。
2022-03-02 11:09:02
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求解约束优化问题的改进粒子群优化算法!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
2021-11-24 16:10:29
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2021-10-15 08:50:44
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