基于差分进化的改进狼群算法研究
《差分进化算法的优化及其应用研究》范文
《差分进化算法的优化及其应用研究》篇一摘要随着优化问题在科学、工程和技术领域的重要性日益增强，差分进化算法（DEA，Differential Evolution Algorithm）以其高效的优化能力和出色的适应性，在众多领域中得到了广泛的应用。
本文旨在探讨差分进化算法的优化方法，以及其在不同领域的应用研究。
首先，我们将对差分进化算法的基本原理进行介绍；其次，分析其优化策略；最后，探讨其在不同领域的应用及其研究进展。
一、差分进化算法的基本原理差分进化算法是一种基于进化计算的优化算法，通过模拟自然选择和遗传学原理进行搜索和优化。
该算法的核心思想是利用个体之间的差异进行选择和演化，从而达到优化目标的目的。
基本原理包括种群初始化、差分操作、变异操作、交叉操作和选择操作等步骤。
在解决复杂问题时，该算法可以自动寻找全局最优解，且具有较好的收敛性能和稳定性。
二、差分进化算法的优化策略为了进一步提高差分进化算法的性能，学者们提出了多种优化策略。
首先，针对算法的参数设置，通过自适应调整参数值，使算法在不同阶段能够更好地适应问题需求。
其次，引入多种变异策略和交叉策略，以增强算法的搜索能力和全局寻优能力。
此外，结合其他优化算法如遗传算法、粒子群算法等，形成混合优化算法，进一步提高优化效果。
三、差分进化算法的应用研究差分进化算法在众多领域得到了广泛的应用研究。
在函数优化领域，该算法可以有效地解决高维、非线性、多峰值的复杂函数优化问题。
在机器学习领域，差分进化算法可以用于神经网络的权值优化、支持向量机的参数选择等问题。
此外，在控制工程、生产调度、图像处理等领域也得到了广泛的应用。
以函数优化为例，差分进化算法可以自动寻找全局最优解，有效避免陷入局部最优解的问题。
在机器学习领域，差分进化算法可以根据问题的特点进行定制化优化，提高模型的性能和泛化能力。
在控制工程中，该算法可以用于系统控制参数的优化和调整，提高系统的稳定性和性能。
基于改进搜索策略的狼群算法
汇报人：文小库 2023-11-25
目 录
• 引言 • 狼群算法原理与实现 • 基于改进搜索策略的狼群算法设计 • 实验与结果分析 • 结论与展望 • 参考文献
01
引言
研究背景与意义
01
自然界中狼的捕猎行为启发算法设计思路
02
狼群算法作为一种优化搜索算法，具有高效、并行、鲁棒性好
改进搜索策略的具体实现方法
精英策略
在每次迭代过程中，保留当前最优解，并将其加入到搜索空间中，使得算法在搜索过程中能够保持对 最优解的跟踪，避免陷入局部最优解。
动态调整搜索空间
根据当前最优解的质量，动态调整搜索空间的大小和形状，使得算法在搜索过程中能够更加灵活地探 索搜索空间，提高搜索效率。
算法流程与时间复杂度分析
的特点
在解决复杂优化问题中具有优势
03
研究现状与问题
01
狼群算法研究处于初级阶段，仍需进一步探索和完善
02 针对特定问题的定制化设计，缺乏普适性
03
算法性能评估缺乏统一标准，难以比较优劣
研究内容与方法
研究狼群算法的原理与 特点
针对特定问题，设计改 进的狼群算法源自010203
分析现有狼群算法的优 缺点及适用范围
好地平衡搜索精度和速度。
参数优化与讨论
要点一
参数优化
在提出的算法中，有几个重要的参数需要优化，包括狼群 的规模、搜索范围、迭代次数等。我们通过实验尝试了不 同的参数组合，发现这些参数对于算法性能的影响是相互 关联的，需要根据具体情况进行权衡和选择。
要点二
讨论
虽然提出的算法在实验中表现出了良好的性能，但仍然存 在一些问题需要进一步研究和探讨。例如，如何更有效地 处理大规模数据集、如何进一步提高算法的鲁棒性以及如 何与其他智能优化算法相结合等问题。此外，我们还需要 在实际应用场景中进一步验证算法的可行性和有效性。
改进灰狼优化算法的研究
2020.16科学技术创新改进灰狼优化算法的研究凌颖杨春燕黎新宾冬梅余通（广西电网有限责任公司电力科学研究院，广西南宁530023）1概述灰狼优化算法（GWO ）[1]是由澳大利亚学者Mirjalili 提出的一种模仿大自然中灰狼群体捕食行为的群智能优化算法。
基本的灰狼优化算法中，灰狼分为4个不同的种群：α，β，δ和ω。
其中种群ω将跟随着另外三个种群更新自身的位置。
通过寻找猎物，包围猎物和攻击猎物的三个主要步骤来实现优化搜索目的。
算法的提出者证明，与其他最新的群智能优化算法相比，GWO 具有非常有竞争力的性能。
但是，GWO 仍存在收敛速度慢、收敛精度低的缺陷。
为了提高GWO 的性能，已有不同的学者提出各种改进版本的GWO 算法用于提高其性能。
例如，张悦等人于2017年提出具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法[2]。
朱海波等于2018年提出了基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法[3]。
裴丁彦等于2019年提出了基于修正灰狼算法的水火电系统优化调度研究[4]。
这些研究表明，GWO 算法的性能可以进一步改进及提高。
L évy 飞行策略[5]可以增强算法种群多样性、具有很强全局搜索能力并能避免算法陷入局部最优。
因此，本文通过引用L évy 飞行策略嵌入基本的灰狼优化算法中，提出了基于L évy 飞行的灰狼优化算法（LGWO ）。
通过将LGWO 应用于8个标准测试函数并与基本灰狼优化算法（GWO ）及粒子群-引力搜索算法（PSOGSA ）进行对比，实验仿真表明，GWO 算法收敛速度更快且寻优精度更高。
2基本灰狼优化算法2014年澳大利亚学者Mirjalili 模仿狼群种群围攻、捕获猎物的过程提出了灰狼优化算法[1]。
同其他群智能优化算法相似，灰狼优化算法在设定上下边界的基础上进行种群初始化。
在每一次迭代的过程中，取得最优解的三只狼的位置为α，β，δ。
其余的狼的位置则设定为ω跟随着三只头狼α，β，δ的位置进行更新，其位置更新公式如下[1]：（1）（2）其中，t 表示当前的迭代，C ⭢=2·r ⭢2，A ⭢=2a ⭢·r ⭢1-a ⭢，X ⭢p 表示猎物的位置，X ⭢表示狼的位置。
基于改进搜索策略的狼群算法
基于改进搜索策略的狼群算法基于改进搜索策略的狼群算法随着计算机技术的不断发展，人工智能逐渐渗透到各个领域中。
作为人工智能领域中的一项重要技术，优化算法在实际问题中受到了广泛的关注和研究。
其中狼群算法是一种基于自然界中狼群寻找猎物的行为模式而被提出的一种优化算法。
本文将介绍一种改进搜索策略的狼群算法，并且针对其在优化问题中的应用进行讨论。
一、狼群算法概述狼群算法是一种模拟狼群寻找猎物的行为模式来进行全局搜索的优化算法。
在狼群算法中，将候选解看做狼群中的一只狼，每只狼会根据自身的适应度来决定自己在群体中的排名。
在每次迭代中，只有排名靠前的狼才能够进行狩猎，而排名靠后的狼则需要学习和适应更有效的狩猎策略。
狼群算法通过模拟这种生物行为的方式来进行全局最优解的搜索。
二、改进搜索策略的狼群算法尽管狼群算法在实际应用中表现良好，但是其搜索过程中存在着两个主要的问题：收敛速度较慢和容易陷入局部最优解。
为了解决这些问题，学者们对狼群算法进行了一系列的改进。
其中，改进搜索策略的狼群算法是一种通过增强搜索策略来提高算法性能的一种方法。
具体来说，在改进搜索策略的狼群算法中，将搜索过程中的每个解看做一个粒子，每个粒子都包含了一组参数，可以看做是一只虚拟的狼。
在狼群中，每只狼会根据自己的适应度来更新自己的位置，并且将自己的位置和适应度信息通过一种信息传递的机制来与其他狼进行交流。
这种信息传递机制可以通过局部搜索和全局搜索两种方式来实现。
局部搜索是将具有较好适应度的狼的信息传递给周围的狼，以帮助它们在局部搜索空间中更快地找到最优解。
全局搜索则是将最好的狼的信息传递给其他狼，以帮助它们在全局搜索空间中更加高效地找到最优解。
三、狼群算法在优化问题中的应用狼群算法在优化问题中具有很广泛的应用，例如在电力系统调度优化、机器学习、物联网智能优化和图像处理等领域中都可以看到狼群算法的身影。
举个例子，在电力系统调度优化中，狼群算法可以被用来解决各种优化问题，例如最小化功率损失、最小化发电成本、最小化排放问题等等。
改进灰狼优化算法及其数值仿真研究
0引言
灰狼优化（GWO）算法是一种新型群智能算法 [1]，模拟 了自然界中具有严格等级制度的灰狼群的捕食行为。GWO 算法原理简单，依赖参数少，全局搜索能力较强，已经广泛 应用在仓库作业优化调度 [2]、移动机器人路径规划 [3]、传感 网络节点定位 [4]、电力负荷控制 [5] 中。研究表明，GWO 算 法的收敛速度、寻优精度明显要优于粒子群优化（PSO）算 法、差分进化（DE）算法及引力搜索算法（GSA）。但传统 GWO 算法具有与其它群体智能算法一样的不足，即：当函 数维数增加到一定位置时，GWO 算法会逐渐出现寻优解精 度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题。为此，研究 人员给出了各自的解决方案。文献 [6] 利用柯西变异和混沌 改进 GWO 算法的初始种群结构和个体寻优能力，能有效跳 离局部最优，提升寻优精度。文献 [7] 则对 GWO 算法的收 敛系数进行了改进，将线性调整为非线性，可以在局部开发 和全局搜索之间更好地协调。文献 [8] 提出利用针对精英个 体的对立学习结合混沌扰动机制，改进灰狼寻优能力。然 而，已有改进工作总体来看还是比较局部和片面的，在综合 性能上仍有性能提升空间。
关键词：灰狼优化算法；收敛因子；Logistic 映射
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：2096-4706（2020）20-0138-04
Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｇｒｅｙ Ｗｏｌｆ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ
步骤 5：按式（2）、（7）、（9）更新参数 a、A、C。
差分进化算法的改进研究
差分进化算法的改进研究作者：何佳欢王向东来源：《科技视界》2016年第01期【摘要】本文提出了一种改进的差分进化算法，算法采用一种新的突变方式，同时在选择操作之前引入扰动机制以增强算法的全局搜索能力。
之后对改进算法进行了Benchmark函数实验，得到的仿真结果证明了算法的有效性。
【关键词】差分进化算法；Benchmark函数；扰动【Abstract】The paper proposes a new modified Differential Evolution Algorithm， a new mutation operation is introduced in this algorithm， besides， a random disturbance mechanism is used before selection operation in order to enhance the global search ability. The modified algorithm is used to solve Benchmark functions， the effectiveness of the algorithm is demonstrated via the simulation results.【Key words】Differential Evolution Algorithm； Benchmark Function； Disturbance0 引言差分进化算法是1995年由Storn和Price提出来的一种基于种群的随机性搜索算法，差分进化算法在求解各式样的优化问题中表现出了良好的全局寻优能力[1]，同时其结构简单、操作容易，具有很多优点，但不可避免的是其容易陷入局部最优导致无法快速准确的收敛到全局最优值。
不同学者也提出了很多对差分进化算法的改进，主要有对控制参数的改进以及对突异策略的改进等[2-4]。
《2024年差分进化算法的优化及其应用研究》范文
《差分进化算法的优化及其应用研究》篇一一、引言差分进化算法（Differential Evolution Algorithm，简称DEA）是一种全局优化算法，其通过模拟自然进化过程，以种群为基础进行迭代搜索，具有强大的全局寻优能力和较快的收敛速度。
该算法被广泛应用于各类复杂的优化问题中，包括但不限于工程优化、函数优化以及智能控制等。
本文将首先简要介绍差分进化算法的原理及特性，随后对其优化方法和应用进行深入的研究探讨。
二、差分进化算法的基本原理与特性差分进化算法基于差分算子和突变、交叉、选择等进化思想，是一种典型的自适应搜索算法。
它利用群体搜索的策略来搜索多维空间，可以灵活地处理离散或连续的问题。
在寻优过程中，通过引入多种不同的进化操作和随机策略，使算法具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力。
三、差分进化算法的优化方法（一）参数优化差分进化算法的参数设置对算法性能具有重要影响。
为了获得更好的优化效果，通常需要根据问题的特性进行参数优化。
比如根据问题的规模、搜索空间的性质和复杂性来选择适当的变异系数（F）和交叉概率（Cr）等。
这些参数的设置决定了种群中的个体变异和遗传的概率大小，直接影响着算法的寻优效率和性能。
（二）策略改进在策略上，我们可以通过多种改进方法提升差分进化算法的搜索能力。
如采用自适应参数策略，使得参数可以根据算法的执行情况进行动态调整；或者在搜索过程中引入新的策略和思路，如并行计算策略等。
这些策略改进可以提高算法在处理复杂问题时的效率，使算法在解决不同问题上更具通用性和适应性。
四、差分进化算法的应用研究（一）工程优化在工程领域，差分进化算法广泛应用于机械设计、电力系统的调度优化等问题中。
通过引入差分进化算法的优化策略，可以在设计过程中实现最优化的设计方案，从而提高工程的性能和效率。
（二）函数优化在函数优化问题中，差分进化算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。
通过引入不同的变异策略和交叉策略，可以有效地解决多模态函数和复杂函数的优化问题。
基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法
基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法
徐松金;龙文
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2018(018)023
【摘要】针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法.受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体.选取6个标准测试函数进行仿真实验.结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法.【总页数】5页(P252-256)
【作者】徐松金;龙文
【作者单位】铜仁学院大数据学院,铜仁554300;贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室,贵阳550025
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于随机差分变异的改进鲸鱼优化算法 [J], 覃溪;龙文
2.基于随机差分变异的改进鲸鱼优化算法 [J], 覃溪;龙文;;
3.改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法 [J], 王秋萍; 王梦娜; 王晓峰
4.一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法 [J], 邢燕祯;王东辉
5.改进收敛因子和变异策略的灰狼优化算法 [J], 林梅金;汪震宇
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基于强化学习的差分进化算法改进方法研究
基于强化学习的差分进化算法改进方法研究
白芸
【期刊名称】《科学技术创新》
【年(卷),期】2022()28
【摘要】差分进化算法是一种基于群体智能的启发式全局搜索技术,在求解连续域的最优化问题上具有良好的适用性,但存在易于陷入局部最优,后期收敛较慢的问题。
因此,提出了基于强化学习的改进差分进化算法。
可以通过3个步骤对差分进化算
法进行改进:利用融合变异算子和模拟退火操作来增加算法的寻优能力;通过更新协
方差矩阵和函数排列来改变交叉变异的操作模式;最后在差分进化算法中增加强化
学习。
实验表明:基于强化学习的差分进化算法当更迭次数达到500次的时候,算法整体的平均精准度为82.2%;当更迭次数达到600次的时候,寻优的速度只需要200秒,可见所研究的方法在实际使用上是有效果的。
【总页数】4页(P49-52)
【作者】白芸
【作者单位】西安外事学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.基于多代种群进化信息改进的差分进化算法研究
2.基于改进差分进化算法的机器人动力学参数辨识方法研究
3.基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法
及应用4.基于改进差分进化算法的加热炉调度方法5.基于改进差分进化算法的管道两点泄漏定位方法
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一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法
关 键 词 差分进化 灰狼算法 混合优化算法
中 图 法 分 类 号 TP301.6;
文献标志码A
测试函数
差分进化（DE)算 法 由 Stom和 Price在 1995年 为求切比雪夫多项式拟合问题而提出一种采用浮点 矢 量 编 码 在 连 续 空 间 中 随 机 搜 索 的 优 化 算 法 [1];其 核 心 思 想 是 在 当 前 种 群 中 ，对 于 每 一 个 目 标 个 体 通 过 变 异 操 作 生 成 变 异 个 体 ，然 后 变 异 个 体 与 目 标 个 体 进 行 比 较 ，生 成 试 验 个 体 ;如 果 试 验 个 体 与 目 标 个 体 具 有 更 优 的 目 标 函 数 值 ，则 试 验 个 体 取 代 目 标 个 体成为下一代[2]。但是对于不同的问题，需要实时 调节参数;并且当迭代到某一区域，差异性减少而出 现局部最优。
为 改 进 算 法 的 寻 优 性 能 ，同 时 考 虑 到 各 自 存 在 的优缺点，本 文 将 D E 和 GW0 融合起来而提出一种
2 0 1 6 年 1 2 月 1 日 收 到 吉 林 省 科 技 发 展 计 划 项 目 （ 20150203003SF)
资助
第 一 作 者 简 介 :金 星 （ 1976— ） ， 副 教 授 ， 硕 士 。 研 究 方 向 ： 测 控 技 术 与 智 能 系 统 。 E-mail:jinxing@ccuL edu. cn。 * 通 信 作 者 简 介 :王 盛 慧 （ 1976— ） ， 副 教 授 ， 硕 士 ， 研 究 方 向 ： 数 字 传 动 与 电 力 节 能 技 术 。 E-mail:254〇 28565@ q q . c o m 。 引 用 格 式 :金 星 ， 部 珠 超 ， 王 盛 慧 .一 种 基 于 差 分 进 化 和 灰 狼 算 法 的 混 合 优 化 算 法 [J]•科 学 技 术 与 工 程 ， 2017, 17(16): 266—269 Jin Xing, Shao Zhuybrid optimization algo rithm based on differential evolution and grey wolf optimizer[J]. Science Technology and Engineering, 2017, 17(16) ： 266—269
一种改进的狼群搜索算法及用于解决聚类问题
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｗｏ ｌ ｆ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗ ｉ ｔ ｈ ｅ ｐ ｈ ｅ ｍ ｅ ｒ ａ ｌ ｍｅ ｍ ｏ ￣（ ＷＳ Ａ）ｉ ｓ ａ ｎ ｅ ｗ Ｓ ｗ ｒｍ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ， ｂ ｕ ｔ ｉ ｔ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ
效的。
关键词
中 图分 类 号
狼群搜 索算法 （ ＷＳ Ａ） ｋ － ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚 类算 法
Ｔ Ｐ １ ８ 文献标识码 Ａ
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ ６ １
ｄ ｒ ａ ｗｂ ａ ｃ ｋ ｏ ｆ ｅ ａ ｓ ｙ ｆ ａ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ｌ ａ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｆ ｏ ｔ ｈ ｅ ＷＳ Ａ， ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｗ ｏ ｌ ｆ ｒｏ ｇ ｕ ｐ ｓ ｅ ｒｃ ａ ｈ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗｉ ｔ ｈ ｅ —
ＡＮ Ｉ Ｍ ＰＲｏＶＥＤ Ｗ Ｏ ＬＦ ＧＲｏＵＰ ＳＥＡＲＣＨ ＡＬＧＯ ＲＩ ＴＨ Ｍ ＡＮＤ Ｉ ＴＳ ＡＰＰＬＩ ＣＡＴＩ ｏＮ Ｉ Ｎ ＳｏＬＶＩ ＮＧ ＣＬＵＳＴＥＲＩ ＮＧ ｇ
王 涛 王 勇 蒙丽萍
（ 广西民族大学信息科 学与工程学院 广西 南 宁 ５ ３ ０ ０ ０ ６ ）
《2024年差分进化算法的优化及其应用研究》范文
《差分进化算法的优化及其应用研究》篇一一、引言在优化技术不断发展的时代，差分进化算法（Differential Evolution Algorithm, DEA）作为一种全局优化算法，以其良好的搜索能力和简单的实现方式受到了广泛关注。
差分进化算法是一种启发式搜索算法，能够处理多种复杂的优化问题，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在探讨差分进化算法的优化及其应用研究，分析其性能及发展现状，并提出进一步的优化方向和策略。
二、差分进化算法的基本原理差分进化算法基于遗传算法的思路，采用个体之间的差异作为主要驱动力，以寻找问题的最优解。
该算法利用目标问题个体间的差异信息进行种群搜索和演化。
通过比较当前种群中个体的差异和性能，选择最优的个体进行交叉和变异操作，从而生成新的个体。
这种过程不断迭代，最终找到问题的最优解。
三、差分进化算法的优化研究1. 参数优化：差分进化算法的参数设置对算法的性能具有重要影响。
针对不同的问题，通过调整控制参数（如交叉概率、变异尺度因子等），可以优化算法的搜索能力和收敛速度。
目前，研究者们正尝试使用自适应、自调节等方式，使算法能够根据问题的特性自动调整参数。
2. 融合其他优化方法：为了进一步提高差分进化算法的性能，可以与其他优化方法进行融合。
例如，结合梯度信息与差分进化算法，实现混合搜索策略；将局部搜索策略与全局搜索策略相结合，形成协同进化等。
3. 并行计算与分布式计算：为了提高差分进化算法的计算效率，可以采用并行计算和分布式计算的方法。
通过将问题分解为多个子问题，并行处理每个子问题，可以显著提高算法的求解速度。
四、差分进化算法的应用研究1. 函数优化：差分进化算法在函数优化问题中表现出色，能够快速找到全局最优解。
在多模态函数、非线性函数等复杂函数优化问题中，差分进化算法具有较高的求解精度和效率。
2. 图像处理：差分进化算法在图像处理领域具有广泛应用。
例如，在图像分割、图像去噪、图像恢复等方面，差分进化算法能够快速找到最优的参数设置，提高图像处理的效果。
差分进化算法的改进及应用研究
差分进化算法的改进及应用研究1.改进差分进化算子：差分进化算法的核心是差分进化算子，即通过计算差分向量生成新的解。
改进算子的方法包括：变异策略的改进、交叉算子的改进、选择算子的改进等。
2.引入约束处理方法：在求解一些具有约束条件的优化问题时，约束处理是一项重要的挑战。
一种方法是通过惩罚函数来处理约束条件，将违反约束的个体的适应度值惩罚为较低值。
另一种方法是引入罚函数来对约束进行处理，将违反约束的解惩罚为较差的解。
3.多种差分进化算法的组合：将多种差分进化算法进行组合，可以有效提高算法的性能。
例如，可以将不同的变异策略结合在一起使用，或者将不同的交叉算子进行组合应用。
4.参数自适应：差分进化算法中有一些重要的参数，如差分向量的权重因子和交叉概率等。
参数自适应的方法可以根据问题的性质自动调整这些参数，以提高算法的性能。
1.优化问题：差分进化算法可以应用于各种优化问题，包括函数优化、组合优化、约束优化等。
例如，可以利用差分进化算法来求解函数的最大值/最小值，或者求解具有约束条件的优化问题。
2.机器学习：差分进化算法可以用于机器学习中的特征选择、参数优化等问题。
例如，在分类问题中，可以利用差分进化算法来选择最优的特征子集，从而提高分类准确率。
3.图像处理：差分进化算法可以用于图像处理中的图像增强、图像分割、图像配准等问题。
例如，可以利用差分进化算法来优化图像的滤波器参数，从而改善图像的质量。
4.电力系统优化：差分进化算法可以用于电力系统的调度、优化和控制问题。
例如，可以利用差分进化算法来优化电力系统的负荷分配，从而提高电力系统的效率和稳定性。
基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测
基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测
李若晨;肖人彬
【期刊名称】《复杂系统与复杂性科学》
【年(卷),期】2024(21)1
【摘要】为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。
采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸鱼优化算法中的螺旋改进围攻机制,增强狼群的局部搜索能力;引入记忆力机制,使用双向记忆种群增加狼群协同合作能力,将改进后的狼群算法应用到LSTM神经网络的超参数预测。
采用“新冠疫情”和“食品安全”等关键词作为实例,证明了IWPA-LSTM神经网络舆情演化预测模型具有良好的准确性和普适性,适用于多种舆情演化的预测。
【总页数】11页(P1-11)
【作者】李若晨;肖人彬
【作者单位】华中科技大学人工智能与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP183
【相关文献】
1.改进粒子群算法优化LSTM神经网络的铁路客运量预测
2.改进果蝇算法优化CIAO-LSTM网络的时序预测模型
3.基于改进蝙蝠算法优化LSTM网络的短时客
流预测4.基于改进遗传算法优化结合LSTM模型的预测方法5.基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测
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差分进化算法改进研究共3篇
差分进化算法改进研究共3篇差分进化算法改进研究1差分进化算法改进研究差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，在解决多维非线性连续优化问题中具有广泛的应用。
然而，随着问题规模和复杂度的增加，DE算法在计算效率和搜索精度等方面仍存在着一些不足，因此研究如何改进DE算法一直是学术界关注的热点。
DE算法采用的是一种差分变异策略，通过从当前种群中选择三个不同的个体，并对其中两个个体进行差分操作，生成一个变异向量，将其加入到另一个个体中来产生一个试验个体。
这个试验个体会与另一个原始个体进行比较，选择较优的个体作为当前种群的下一代，以此类推。
这种策略简单有效，但容易陷入局部最优解，且算法收敛速度较慢，难以应用于高维、复杂、多峰等问题中。
为了提高DE算法的性能，研究人员进行了一系列的改进。
以下是几种常见的改进策略。
1. 多种形式的差分策略差分策略是DE算法优化性能的关键之一，选择不同的差分策略可以对DE算法进行有效的改进。
经典的差分策略包括随机选择、最优选择、轮盘选择和自适应选择等，每种策略都有各自的优劣点。
某些特定任务或数据集中可能只有某种差分策略更适用，因此需要针对任务特点选择最适合的差分策略。
2. 交叉策略的优化交叉策略是DE算法中的另一个重要参数，用来控制变异向量与原始个体的交叉程度。
在标准差分进化算法中，交叉策略通常为固定值，不受任何限制。
但事实上，交叉策略与差分策略之间是相互关联的。
因此，如何优化交叉策略，选择最适合的差分策略与交叉策略组合是DE算法改进策略的一个研究方向。
3. 变异策略的改进变异操作是DE算法的核心之一，也是DE算法效果的关键之一。
变异策略即差分策略中的第一步操作，它是求解最优化问题的难点。
设计一种高效的变异算子可以提高算法的搜索能力，扩大算法的适用范围。
近年来，有学者提出了各种变异策略，如融合策略、自适应策略、非均匀策略、自适应变异步长等，这些策略表现出了良好的实验效果。
一种基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法及装置[发明专利]
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专利名称：一种基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：孙艺笑,战仁军,吴虎胜
申请号：CN201810604678.9
申请日：20180613
公开号：CN108898212A
公开日：
20181127
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于演化算法技术领域，公开了一种基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法及装置，装置设置有外壳，外壳侧端卡接有数据输入端，数据输入端通过导线连接储存硬盘与实施编码器，实施编码器通过导线连接算法运算器，算法运算器通过导线连接差分迭代运算编程器；算法运算器通过导线连接AD采样输出串口，AD采样输出串口通过导线连接显示屏；外壳上开槽有与差分迭代运算编程器导线连接的编码接口、网线接口；同时公开一种基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法。
本发明算法可编辑，具有实体按钮可操作不同基于差分进化狼群算法，输入数据可储存，具显示屏可直观显示出运算结果。
申请人：孙艺笑
地址：610213 四川省成都市双流区华阳警校路一段489号
国籍：CN
代理机构：成都环泰知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
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基于差分进化狼群算法的GNSS欺骗干扰检测
基于差分进化狼群算法的GNSS欺骗干扰检测
孙闽红;邵章义;秦源;闫云珍
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2016(042)009
【摘要】针对狼群算法(WPA)收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,提出一种差分进化狼群算法(DE-WPA)并将其应用于全球导航卫星系统欺骗干扰检测中.将非线性干扰机/卫星发射机和无线信道综合建模为Hammerstein模型,通过DE-WPA 辨识该模型参数并以模型参数为特征向量进行欺骗干扰检测.仿真结果验证了DE-WPA在Hammerstein模型系统辨识上的有效性,而且相对于最小二乘估计法、经典迭代法和基本WPA算法,DE-WPA算法具有更高的模型参数辨识精度和欺骗干扰识别率.
【总页数】5页(P89-93)
【作者】孙闽红;邵章义;秦源;闫云珍
【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018
【正文语种】中文
【中图分类】TN973
【相关文献】
1.基于狼群算法的GNSS欺骗干扰识别 [J], 孙闽红;邵章义;包建荣;余旭涛
2.基于伪距信息的GNSS双接收机抗转发式欺骗干扰检测算法 [J], 刘科;吴文启;唐康华;武智佳;张施豪
3.基于GNSS信号时延特征的转发式欺骗干扰检测算法 [J], 张国利;丁继成;张尧
4.基于复合SQM方差的GNSS欺骗式干扰检测算法 [J], 王文益;龚婧
5.基于SCB方差的GNSS欺骗式干扰检测算法 [J], 王文益;龚婧;王金铭
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基于多代种群进化信息改进的差分进化算法研究
基于多代种群进化信息改进的差分进化算法研究宋强;刘亚萍;刘珍兰【期刊名称】《计算机工程与科学》【年(卷),期】2018(040)011【摘要】差分进化算法是进化算法中一种性能较为优良的全局数值优化算法,已在人工智能、信号处理等方面取得广泛应用,但当前研究往往仅考虑进化过程中某一代种群的分布信息,而忽略进化过程中多代种群累积的分布信息,造成信息利用不充分.借助自适应协方差矩阵进化策略的思想,充分利用进化过程中累积的种群分布信息,同时,由于自适应协方差矩阵存在收敛早熟、易陷入局部最优的缺点,先后对变异和交叉操作进行相应改进,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.首先,根据种群中个体适应度值进行排序,由余弦函数改进的概率模型计算个体参与变异操作的概率,基向量和差分向量中末端向量根据概率值降序选择,差分向量中起始向量升序选择,从而提高种群的搜索范围;然后,对协方差矩阵进行特征分解,并在由特征向量构建的坐标系中执行交叉操作,该种方式生成的实验向量更接近全局最优解.针对上述改进操作,采用IEEE CEC2014作为评估函数,实验结果表明,相比现有的差分进化改进算法,本改进算法的实验性能提升更为明显.【总页数】6页(P2054-2059)【作者】宋强;刘亚萍;刘珍兰【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙 410083;中南大学信息安全与大数据研究院,湖南长沙 410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进种群多样度的差分进化算法 [J], 陈爱华;董新民;董志;刘棕成2.基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化 [J], 钱寒晗;何川;麦立3.一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法研究 [J], 王凤领;梁海英;张波4.一种基于多种群协作进化的自适应差分进化算法研究 [J], 周頔5.基于改进差分进化的多无人机协同航迹欺骗算法研究 [J], 丁柏圆;郑凯元;刘承禹;李云鹏;孙健;孙卫民;游世勋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
差分进化灰狼算法
差分进化灰狼算法差分进化灰狼搜索算法（Differential Evolution GrayWolf Search，简称DE-GS）属于元启发式搜索算法族，是结合灰色狼优化算法（Gray Wolf Optimization Algorithm，简称GWO）与差分进化算法（Differential Evolution，简称DE）的基于群体的整合算法，用来解决优化计算问题。
DE发展历程中用于优化计算的元算法主要有遗传算法（Genetic Algorithm）、蚁群算法（Ant Colony Algorithm）以及灰色狼优化算法（Gray Wolf Optimization Algorithm）等。
这些算法都擅长解决复杂的优化问题，但是有的算法（如遗传算法）偏重于个体模式，而另外一些算法（如蚁群算法）则更侧重于群体实现优化。
DE-GS联合了这两种模式，从而获得的最佳求解效果更为出色。
因此，DE-GS结合了DE和GWO的优点，它采用DE中的群体模式，再将GWO中灰色狼的搜索机构进行差分进化得到解空间，进而发现优化问题的最优解。
DE-GS以一种特殊的优化机制，改善了DE算法中的多个问题，具有相对较小的种群，运行速度更快，容易达到最优解的超能力。
DE-GS算法实现的具体步骤是：首先，根据已有经验初始化灰狼种群，计算各个灰色狼的目标函数值，根据一定概率与群体中其他灰色狼进行比较，确定其在种群中的排名；然后，根据不同排名选择某几个灰色狼，并进行差分进化，参与下一轮迭代；最后，重复上述过程，直至收敛于最优解或迭代步数达到指定次数。
总而言之，DE-GS联合了DE算法和GWO的优点，利用DE的交叉变异策略，在灰色狼的搜索机构中收集多个解，获得更好的最优解。
由于其较小的种群大小，搜索性能优秀，因此在众多的优化方法中脱颖而出，被许多工程师称赞，广泛应用于解决信号处理、模式识别、信息安全、温湿度控制等众多复杂优化问题。
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计算机应用研究 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ３６Ｎｏ８ Ａｕｇ．２０１９
基于差分进化的改进狼群算法研究
王盈祥１，陈民铀１，程庭莉１，盛 琪１，董龙昌１，李 哲２
（１．重庆大学 电气工程学院 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 ４０００４４；２．国网重庆市电 力公司电力科学研究院，重庆 ４０００４４）
０ 引言
群集算法主要是通过模拟生物进化和生物种群行为来求 解优化问题的智能算法［１］。常见的群集智能算法主要有粒子 群算法（ＰＳＯ）［２～４］、鱼 群 算 法 （ＦＳＡ）［５，６］、蚁 群 算 法 （ＡＣＯ）［７］、 差分进化算法（ＤＥ）［８］等，它们在解决优化问题时各有千秋，为 某些复杂问题的解决提供了良好的思路。
狼群算法最早是由 Ｙａｎｇ等人［９］提出的。２０１３年，吴虎胜 等人［１０］在分析狼群分工协作围捕猎物行为的基础上，提出了 一种全新的狼群算法（ＷＰＡ）。狼群算法虽问世时间较短，但 由于其性能较好，已被广泛应用于无人机航迹规划［１１］、水电站 水库优化调度 ［１２］等 人 类 生 产 活 动 中。 ＷＰＡ通 过 模 拟 狼 群 分 工协 作 捕 猎 的 特 征，抽 象 出 游 走、召 唤、奔 袭 和 围 攻 等 行 为 与 “胜者为王”的头狼产生机制和“强者生存”的群体更新机制来 进行优化问题求解，具有较好的寻优性能；但也不可避免地存 在一些不足之处，如易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒 性低等。文献［１３］提 出 一 种 改 进 的 狼 群 算 法，该 算 法 根 据 传 统狼群算法基本思想提出探狼更新规则并引入相位因子，同时
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｗｏｌｆｐａｃｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎ
ＷａｎｇＹｉｎｇｘｉａｎｇ１，ＣｈｅｎＭｉｎｙｏｕ１，ＣｈｅｎｇＴｉｎｇｌｉ１，ＳｈｅｎｇＱｉ１，ＤｏｎｇＬｏｎｇｃｈａｎｇ１，ＬｉＺｈｅ２
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｏｗｅｒＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔ＆ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ＆ ＮｅｗＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｔａｔｅＧｒｉｄ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｗｏｌｆｐａｃｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＷＰＡ），ｓｕｃｈａｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌ，ｌａｒｇｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｓｔａｎｄｌｏｗｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｗｏｌｆｐａｃｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏ ｌｕｔｉｏｎ（ＤＷＰＡ）．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄｓｅａｒｃｈｗｏｌｆｓｅａｒｃｈｆａｃｔｏｒ，ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒｏｆｒａｉｄｗｏｌｖｅｓ，ａｄａｐｔｉｖｅｓｉｅｇｅｓｔｅｐｓｉｚｅ ａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｗｏｌｆｐａｃｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｎｏｔｏｎｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｃｏｓｔｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｎ，ｉｔｐｒｏｖｅｄｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆＤＷＰＡａｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅＭａｒｋｏｖ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｃｏｎｄｕｃｔｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｅｓｔｏｎ１３ｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｎｃｏｍｐａｒｅｄｉｔｗｉｔｈＷＰＡａｎｄｏｔｈｅｒ４ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＤＷＰＡｈａｓｇｒｅａｔｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｈａｓａｎｅｘｃｅｌｌｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｉｎｍｕｌｔｉ ｐｅａｋ，ｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｉｎｄｉｖｉｓｉｂｌｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｏｌｆｐａｃｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌ；ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎ；Ｍａｒｋｏｖｐｒｏｃｅｓｓ
优化了传统狼群算法步长的种类，设计了新的猛狼位置更新公 式，通过 测 试 函 数 仿 真 模 拟 验 证 了 该 算 法 的 有 效 性。文 献 ［１４］结合文化 算 法 提 出 了 一 种 文 化 狼 群 算 法，该 算 法 可 有 效 解决人工狼搜索的盲目性问题，通过对三个复杂函数的测试分 析验证了该文化狼群算法的有效性。文献［１５］将 ＰＳＯ算法中 求解当前局部最优的思想引入到狼群算法的游走和召唤行为 中，并利用混沌法对得到的次优解进行优化。改进后的算法大 大提高了搜索的准确度并避免了陷入局部极值，通过仿真验证 了该算法的有效性。
摘 要：针对传统狼群算法（ＷＰＡ）存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题，提出一种基于 差分进化的改进狼群算法（ＤＷＰＡ）。首先，通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分 进化策略等对传统狼群算法进行了改进，在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力；然后，运用马 尔可夫链理论证明了 ＤＷＰＡ的收敛性；最后，对 １３个测试函数进行寻优测试，并与 ＷＰＡ等四种算法进行对比分 析。测试结果表明，ＤＷＰＡ具有良好的鲁棒性和全局搜索能力，在求解峰、高维、不可分函数方面的寻优能力 尤为突出。 关键词：狼群算法；局部最优解；鲁棒性；差分进化；马尔可夫链 中图分类号：ＴＰ３０１．６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１３６９５（２０１９）０８０１４２３０５０６ ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１８．０２．００８３