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1. 求解约束优化问题的改进灰狼优化算法

龙文, 赵东泉, 徐松金

计算机应用 2015, 35 (9): 2590-2595. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2590

摘要（2195）

PDF （842KB）（1045）

针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件,将原约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中,引入佳点集理论生成初始种群,为算法全局搜索奠定基础;为了提高局部搜索能力和加快收敛,对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验,结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点,而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。

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2. 基于组合遗传算法的反应动力学模型参数估计

龙文焦建军徐松金

计算机应用 2012, 32 (06): 1704-1706. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01704

摘要（946）

PDF （624KB）（485）

通过构造一个适当的适应度函数，将渣油加氢精制反应动力学模型的参数估计问题转化为一个多维优化问题，然后提出一种组合遗传算法来求解该优化问题。该算法利用混沌序列初始化种群以保证其均匀分布在搜索空间中。在每次迭代过程中随机组合不同的交叉策略和变异以产生若干个新的子代个体。对四个标准数值优化问题进行了仿真实验，仿真结果表明了组合遗传算法的有效性。以石油炼制工业中典型装置催化裂化为例，对渣油加氢精制反应动力学模型的参数进行了优化，获得了满意的结果。

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3. 动态调整子种群个体的差分进化算法

徐松金龙文

计算机应用 2011, 31 (11): 3101-3103. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03101

摘要（1363）

PDF （607KB）（455）

提出一种新的动态调整子种群个体数目的并行差分进化算法。基于种群个体的适应度值，该算法将种群个体分为三个子种群，分别用于全局搜索、局部搜索及二者的结合。在进化过程中，根据不同的搜索阶段自适应动态调整各子种群个体的数目。另外，不同子种群分别采用不同的变异策略，以协调算法的勘探和开采能力。数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果。