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    一種基于選擇策略的差分混合蛙跳算法*

    2018-01-26 02:46:08萬(wàn)小雨萬(wàn)建超
    關(guān)鍵詞:蛙跳測(cè)試函數(shù)跳動(dòng)

    王 林,萬(wàn)小雨,萬(wàn)建超

    (1.華中科技大學(xué)管理學(xué)院,湖北 武漢 430074;2.普天信息技術(shù)有限公司,北京 100080)

    1 引言

    蛙跳算法SFLA(Shuffled Frog Leaping Algorithm)是由Muzaffar和Kevin在2003年提出的,他們通過(guò)模擬青蛙種群的自然覓食過(guò)程設(shè)計(jì)出的一種群智能優(yōu)化算法,并將其成功運(yùn)用于地下水資源管理問(wèn)題[1]?;旌贤芴惴ㄊ且环N基于群體協(xié)同搜索的算法,它融合了模因算法MA(Memetic Algorithm)和微粒群算法PSO(Partical Swarm Optimization)的優(yōu)點(diǎn),將基因進(jìn)化和種群進(jìn)化有效集成在一起。

    蛙跳算法的原理簡(jiǎn)單、控制參數(shù)少,具有柔性的結(jié)構(gòu)框架和較強(qiáng)的全局信息共享能力等優(yōu)點(diǎn),已被成功運(yùn)用于多種自然科學(xué)以及工程領(lǐng)域的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題[2-4]。蛙跳算法自提出以后,眾多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行理論改進(jìn)和應(yīng)用推廣。如許方等人[5]提出一種SFLA與K均值相結(jié)合的聚類算法,抑制了早熟收斂問(wèn)題;趙鵬軍等人[6]在SFLA產(chǎn)生初始種群時(shí)采用對(duì)立學(xué)習(xí)策略提高了解的質(zhì)量,并結(jié)合差分進(jìn)化算法提高了種群的多樣性;Roy等人[7]將遺傳算法的交叉算子運(yùn)用到最差青蛙個(gè)體向最好青蛙個(gè)體跳動(dòng)的過(guò)程中,產(chǎn)生兩個(gè)實(shí)驗(yàn)個(gè)體,提高了種群迭代效率;Zhu等人[8]讓所有青蛙個(gè)體在每一次更迭中進(jìn)行跳動(dòng),并利用三因素方差分析方法對(duì)SFLA的控制參數(shù)進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)出一種自適應(yīng)的SFLA,實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明改進(jìn)后的SFLA收斂精度有所提高,但是收斂時(shí)間增長(zhǎng);Luo等人[9]采用多種策略產(chǎn)生新個(gè)體,并加入一種改進(jìn)的克隆選擇過(guò)程,提高了產(chǎn)生的新個(gè)體的質(zhì)量,以及增加了種群的多樣性;肖文顯等人[10]將蛙跳算法的組內(nèi)尋優(yōu)思想嵌入和聲算法中,設(shè)計(jì)了一種和聲蛙跳算法,實(shí)現(xiàn)了兩種算法的耦合動(dòng)態(tài)搜索。

    但是,標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法和現(xiàn)有的改進(jìn)蛙跳算法的搜索時(shí)間長(zhǎng),存在個(gè)體之間信息交流不足、容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出一種改進(jìn)的蛙跳算法,加入實(shí)驗(yàn)個(gè)體選擇機(jī)制,增加局部搜索中青蛙個(gè)體改進(jìn)個(gè)數(shù),并將差分進(jìn)化算法的交叉算子和變異算子運(yùn)用到青蛙個(gè)體跳動(dòng)策略中,增加個(gè)體之間的交流。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所設(shè)計(jì)的選擇差分混合蛙跳算法提高了蛙跳算法的性能,該算法與其它三種改進(jìn)的群智能優(yōu)化算法相比,具有更好的有效性和穩(wěn)定性。

    2 標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法與缺點(diǎn)分析

    2.1 蛙跳算法基本原理

    SFLA的基本思想是:在一個(gè)水池中有一群青蛙尋找食物,每一只青蛙都有自己尋找食物的路徑信息,青蛙通過(guò)不斷跳動(dòng)改變自己與食物之間的距離;青蛙個(gè)體按照適應(yīng)度大小分為m組,每個(gè)青蛙個(gè)體攜帶自己的路徑信息,組內(nèi)進(jìn)行信息交換,最優(yōu)青蛙個(gè)體指導(dǎo)組內(nèi)局部搜索方向,按式(1)~式(3)更新組內(nèi)當(dāng)代最差個(gè)體,重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到滿足組內(nèi)搜索終止條件,具體操作如下:

    Step1設(shè)置算法參數(shù),包括組內(nèi)進(jìn)化代數(shù)Ne、種群總進(jìn)化代數(shù)maxgen、子種群數(shù)量m、組內(nèi)個(gè)體數(shù)n、種群規(guī)模popsize=m×n、最大跳動(dòng)步長(zhǎng)Smax。

    Step2隨機(jī)生產(chǎn)初始種群pop,種群中第i個(gè)個(gè)體表示為Xi=(Xi1,Xi2,Xi3,…,Xid),其中d是求解問(wèn)題的維度,Xi∈[lb,ub]。計(jì)算初始種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,并按升序排列,找出初始種群最優(yōu)個(gè)體gx。

    Step3將種群分為m組,每組n只青蛙。分組規(guī)則是,排序后的個(gè)體,將第1、第1+m、第1+2m、…、第popsize-m+1個(gè)個(gè)體放入第一組,將第2、第2+m、第2+2m、…、第popsize-m+2個(gè)個(gè)體放入第二組,以此類推。分組后找出組內(nèi)最優(yōu)個(gè)體pb和最差個(gè)體pw。

    Step4組內(nèi)進(jìn)行局部搜索操作。按照式(1)~式(3)對(duì)pw進(jìn)行更新,具體操作如下。

    ①采取組內(nèi)最優(yōu)更新策略。組內(nèi)最差個(gè)體pw向組內(nèi)最優(yōu)個(gè)體pb方向跳動(dòng)更新。通過(guò)式(1)計(jì)算跳動(dòng)步長(zhǎng)S,如果Sj<-Smax,則Sj=-Smax;如果Sj>Smax,則Sj=Smax。然后通過(guò)式(2)對(duì)pw進(jìn)行更新操作,如果tempjub, 則tempj=ub。計(jì)算temp的適應(yīng)度值,如果temp的適應(yīng)度小于pw,則pw=temp進(jìn)入Step 5,否則繼續(xù)進(jìn)行操作②。

    S=rand[0,1]×(pb-pw),S∈[-Smax,Smax]

    (1)

    temp=pw+S,tempj∈[lb,ub]

    (2)

    ②采取全局最優(yōu)更新策略。組內(nèi)最差個(gè)體pw向全局最優(yōu)個(gè)體gx方向跳動(dòng)更新。通過(guò)式(3)計(jì)算跳動(dòng)步長(zhǎng)S,如果Sj<-Smax,則Sj=-Smax;如果Sj>Smax,則Sj=Smax。然后通過(guò)式(2)對(duì)pw進(jìn)行更新操作,如果tempjub,則tempj=ub。計(jì)算temp的適應(yīng)度值,如果temp的適應(yīng)度小于pw,則pw=temp進(jìn)入Step 5,否則繼續(xù)進(jìn)行操作③。

    S=rand[0,1]×(gx-pw),S∈[-Smax,Smax]

    (3)

    ③隨機(jī)生成新個(gè)體更新策略。隨機(jī)生產(chǎn)一個(gè)新個(gè)體替代pw,進(jìn)入Step 5。

    Step5對(duì)組內(nèi)個(gè)體重新計(jì)算適應(yīng)度,并找出更新后的pb和pw。判斷是否滿足組內(nèi)更新終止條件,若滿足,則進(jìn)行Step 6,否則進(jìn)行Step 4。

    Step6混合洗牌,將完成局部搜索的各組個(gè)體重新混合,計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度,并按照適應(yīng)度大小重新排序,找出此時(shí)的gx。判斷是否滿足全局搜索終止條件,若滿足,則進(jìn)行Step 7,否則進(jìn)行Step 3。

    Step7輸出最佳個(gè)體gx和對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值,則為找出的最優(yōu)解。

    標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法的流程如圖1所示。

    Figure 1 Flowchart of SFLA圖1 標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法流程圖

    2.2 標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法的局限性

    (1)標(biāo)準(zhǔn)SFLA和其它智能優(yōu)化算法一樣,沒有參數(shù)設(shè)置的最優(yōu)組合,而是根據(jù)不同的具體問(wèn)題產(chǎn)生差異,并沒有指導(dǎo)性的原則,僅能通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)得到。參數(shù)設(shè)置沒有通用性,算法的穩(wěn)定性不高。

    (2)標(biāo)準(zhǔn)SFLA的跳動(dòng)步長(zhǎng)始終保持固定值。進(jìn)化最初最大步長(zhǎng)太小,降低收斂速度;進(jìn)化進(jìn)入尾聲時(shí),最大步長(zhǎng)又太大,減弱局部搜索能力。

    (3)標(biāo)準(zhǔn)SFLA在局部搜索的時(shí)候,采用三種更新策略,除了隨機(jī)更新策略,另兩種策略都是通過(guò)最差值向最優(yōu)值方向進(jìn)行跳動(dòng),更新方式過(guò)于單調(diào),造成組內(nèi)個(gè)體過(guò)分單一,種群多樣性不強(qiáng),容易陷入局部最優(yōu)。并且在個(gè)體更新的過(guò)程中,忽略了同組內(nèi)其它個(gè)體,以及種群中其它個(gè)體的信息交流,可能會(huì)錯(cuò)過(guò)很多優(yōu)秀的基因組合。

    針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出一種選擇差分混合蛙跳算法,通過(guò)與差分進(jìn)化算法混合,并加入選擇機(jī)制和資源池操作,提高蛙跳算法的性能。

    3 選擇差分混合蛙跳算法(SDSFLA)

    3.1 SDSFLA改進(jìn)思路

    SDSFLA(Selected Differential Shuffled Frog Leaping Algorithm)主要是對(duì)組內(nèi)局部搜索進(jìn)行改進(jìn):增加一種選擇機(jī)制提高實(shí)驗(yàn)個(gè)體的質(zhì)量;利用差分進(jìn)化算法的交叉算子、變異算子,增加個(gè)體與個(gè)體之間的信息交流;引入資源池操作,增加種群多樣性。SDSFLA的改進(jìn)思路如下:

    (1)標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法中,每一次組內(nèi)更新只對(duì)最差個(gè)體進(jìn)行一次更新操作之后,就重新排序,效率很低。在SDSFLA中,我們對(duì)組內(nèi)第n-2、n-1、n個(gè)組內(nèi)最差的三個(gè)個(gè)體進(jìn)行更新操作,提高更新效率。

    (2)組內(nèi)三種更新策略產(chǎn)生新個(gè)體,策略①維持標(biāo)準(zhǔn)蛙跳算法更新策略不變,策略②和策略③分別引入差分進(jìn)化算法的兩種變異算子。三種策略中,對(duì)于跳動(dòng)更新后的實(shí)驗(yàn)個(gè)體,引入差分進(jìn)化算法中的交叉操作,產(chǎn)生本次更新最終的實(shí)驗(yàn)個(gè)體。

    (3)SDSFLA的三種策略分別產(chǎn)生三種實(shí)驗(yàn)個(gè)體,選擇最優(yōu)的實(shí)驗(yàn)個(gè)體與原個(gè)體比較,這種操作有利于算法自適應(yīng)地選擇更好的個(gè)體進(jìn)入下一代。采用多種策略產(chǎn)生多個(gè)實(shí)驗(yàn)個(gè)體,選擇最優(yōu)的,這種選擇機(jī)制有助于增強(qiáng)算法的通用性。

    (4)建立變異算子F和交叉算子CR的資源池,SDSFLA三種策略對(duì)個(gè)體進(jìn)行更新時(shí),隨機(jī)選擇F和CR的組合,增加種群多樣性。本文根據(jù)Lu等人[11]提到的F、CR組合,選擇了五組F、CR值,分別是[1,0.1],[1,0.9],[1,0.1],[0.8,0.2],[0.5,0.9],[0.5,0.3]。

    3.2 SDSFLA局部搜索的執(zhí)行流程

    Step1找出組內(nèi)最差的三個(gè)個(gè)體分別執(zhí)行Step 2到Step 4。

    Step2對(duì)要進(jìn)行更新的個(gè)體local(i,:),根據(jù)以下三個(gè)策略分別進(jìn)行更新操作,產(chǎn)生相對(duì)應(yīng)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)個(gè)體temp1、temp2、temp3,策略中F和CR的值是隨機(jī)從[F,CR]資源池中選取出來(lái)的。

    策略①:組內(nèi)個(gè)體local(i,:)向組內(nèi)最優(yōu)個(gè)體pb方向跳動(dòng)更新。組內(nèi)個(gè)體local(i,:)通過(guò)式(4)計(jì)算跳動(dòng)步長(zhǎng)S,如果Sj<-Smax,則Sj=-Smax;如果Sj>Smax,則Sj=Smax。然后通過(guò)式(5)對(duì)local(i,:)進(jìn)行更新操作,如果temp1jub,則temp1j=ub。對(duì)temp1j進(jìn)行交叉操作,如果rand

    S=F×(pb-local(i,:)),S∈[-Smax,Smax]

    (4)

    temp1=(local(i,:))+S,tepm1j∈[lb,ub]

    (5)

    策略②:組內(nèi)個(gè)體local(i,:)通過(guò)式(6)計(jì)算跳動(dòng)步長(zhǎng)S,X1、X2是在組內(nèi)隨機(jī)選擇的兩個(gè)互不相同的個(gè)體,如果Sj<-Smax,則Sj=-Smax;如果Sj>Smax,則Sj=Smax。然后通過(guò)式(7)對(duì)local(i,:)進(jìn)行更新操作,如果temp2jub,則temp2j=ub。對(duì)temp2j進(jìn)行交叉操作,如果rand

    S=F×(local(X1,:)-local(X2,:)),

    S∈[-Smax,Smax]

    (6)

    temp2=gx+S,temp2j∈[lb,ub]

    (7)

    策略③ :組內(nèi)個(gè)體local(i,:)通過(guò)式(8)計(jì)算跳動(dòng)步長(zhǎng)S,X1、X2、X3是在組內(nèi)隨機(jī)選擇的三個(gè)互不相同的個(gè)體,如果Sj<-Smax,則Sj=-Smax;如果Sj>Smax,則Sj=Smax。然后通過(guò)式(9)對(duì)local(i,:)進(jìn)行更新操作,如果temp3jub,則temp3j=ub。對(duì)temp3j進(jìn)行交叉操作,如果rand

    S=F×(local(X1,:)-local(X2,:)),

    S∈[-Smax,Smax]

    (8)

    temp3=(local(X3,:))+S,temp3j∈[lb,ub]

    (9)

    Step3將得出的三個(gè)實(shí)驗(yàn)個(gè)體temp1、temp2、temp3的適應(yīng)度值進(jìn)行比較,選擇出適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體作為最終的實(shí)驗(yàn)個(gè)體temp。

    Step4將最終實(shí)驗(yàn)個(gè)體temp的適應(yīng)度值與local(i,:)的適應(yīng)度值進(jìn)行比較,如果最終實(shí)驗(yàn)個(gè)體temp的適應(yīng)度值優(yōu)于local(i,:)的,則local(i,:)=temp,否則local(i,:)=local(i,:)。

    Step5對(duì)組內(nèi)個(gè)體重新計(jì)算適應(yīng)度值,并且排序。判斷是否滿足組內(nèi)更新終止條件,若滿足,則退出組內(nèi)局部搜索,否則轉(zhuǎn)Step 1。

    4 SDSFLA性能測(cè)試

    4.1 測(cè)試函數(shù)介紹

    為檢驗(yàn)SDSFLA的性能,本文選取了16個(gè)被廣泛運(yùn)用的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)[12,13],包括8個(gè)單峰函數(shù)和8個(gè)復(fù)雜多峰函數(shù)。所選取的測(cè)試函數(shù)具備不同的特征,如對(duì)稱、多極值、非線性、可分離或不可分離等。16個(gè)測(cè)試函數(shù)的具體描述如表1所示。

    Table 1 Test functions

    16個(gè)測(cè)試函數(shù)中F3理論最優(yōu)值為-1,F(xiàn)16理論最優(yōu)值為1-n,其它函數(shù)理論最優(yōu)值均為0。

    4.2 測(cè)試結(jié)果

    本文將所提出的SDSFLA與ADE(Adaptive DE)[14]、CMSFLA(Centroid Mutated-SFLA)[15]、EPSDE(Ensemble of mutation strategies and control Parameters with the DE)[16]三種智能優(yōu)化算法進(jìn)行比較。其中CMSFLA和ADE算法都是2015年剛發(fā)表的改進(jìn)SFLA和改進(jìn)DE算法,而EPSDE算法是在其他文獻(xiàn)中經(jīng)常被用來(lái)做比較的算法之一,所以本文將提出的SDSFLA與這三種算法進(jìn)行比較。

    最大進(jìn)化代數(shù)maxgen設(shè)置為500,種群規(guī)模為50,本文提出的SDSFLA的分組數(shù)為10,局部搜索代數(shù)為10,函數(shù)維度分別設(shè)置為30和50,每種算法對(duì)每個(gè)函數(shù)獨(dú)立運(yùn)行20遍,運(yùn)算結(jié)果的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差如表2和表3所示。

    本文利用威爾科克森秩和檢驗(yàn)(Wilcoxon’s rank sum test),在統(tǒng)計(jì)顯著性為0.05的條件下,分析判斷統(tǒng)計(jì)結(jié)果,將本文提出的SDSFLA的測(cè)試結(jié)果分別與ADE、CMSFLA、EPSDE的測(cè)試結(jié)果比較,30維和50維的比較結(jié)果如表4和表5所示(其中√、×、≈代表算法結(jié)果差于、優(yōu)于、等于SDSFLA)。

    圖2~圖5分別是較復(fù)雜的多峰函數(shù)F11、F12、F13、F14的優(yōu)化過(guò)程對(duì)比圖。

    分析可知,針對(duì)這16個(gè)測(cè)試函數(shù),SDSFLA明顯優(yōu)于其它三種算法。分析表3和表5的結(jié)果,30維函數(shù)中,SDSFLA與其他算法比較,11個(gè)優(yōu)于ADE和CMSFLA,13個(gè)優(yōu)于EPSDE,僅分別有1個(gè)、2個(gè)相比較差;50維函數(shù)中,SDSFLA與其他算法相比,12個(gè)優(yōu)于ADE、11個(gè)優(yōu)于CMSFLA,12個(gè)優(yōu)于EPSDE,僅分別有1個(gè)、2個(gè)、2個(gè)結(jié)果相比較差。對(duì)于少數(shù)幾個(gè)測(cè)試函數(shù),雖然SDSFLA的運(yùn)行結(jié)果稍差于其它算法,但是對(duì)于這幾個(gè)測(cè)試函數(shù),SDSFLA同樣也收斂到了比較理想結(jié)果。

    對(duì)于F1、F2、F4、F5、F6、F7、F9、F11這八個(gè)函數(shù),SDSFLA的運(yùn)算結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其它三種算法。分析圖2~圖5,在有限的搜索代數(shù)內(nèi),SDSFLA可以較快收斂到理想值。另外,通過(guò)分析標(biāo)準(zhǔn)差的結(jié)果,SDSFLA運(yùn)行結(jié)果的波動(dòng)性小,證明SDSFLA的穩(wěn)定性較好。

    Table 2 Experimental results of 30 variables

    Table 3 Experimental results of 50 variables

    Table 4 Comparison results based onWilcoxon’s rank sum test of 30 variables

    Table 5 Comparison results based onWilcoxon’s rank sum test of 50 variables

    Figure 2 Convergence results for F11圖2 F11收斂結(jié)果對(duì)比圖

    Figure 4 Convergence results for F13圖4 F13收斂結(jié)果對(duì)比圖

    Figure 5 Convergence results for F14圖5 F14收斂結(jié)果對(duì)比圖

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文將差分進(jìn)化算法中產(chǎn)生新個(gè)體的策略與標(biāo)準(zhǔn)混合蛙跳算法結(jié)合,設(shè)計(jì)出一種SDAFLA,主要貢獻(xiàn)如下:為解決混合蛙跳算法個(gè)體間信息交流不充分的問(wèn)題,結(jié)合差分算法的變異算子和交叉算子,采用三種改進(jìn)策略產(chǎn)生新個(gè)體,加強(qiáng)局部搜索過(guò)程中個(gè)體與個(gè)體之間的信息交換;實(shí)驗(yàn)個(gè)體選擇機(jī)制,能選擇更優(yōu)秀的新個(gè)體,加快收斂速度;引入資源池隨機(jī)選擇操作,增加了種群的多樣性。測(cè)試函數(shù)結(jié)果表明,SDSFLA是一種有效的智能優(yōu)化算法。

    本文將三種改進(jìn)策略作為一個(gè)組合,并在資源池中隨機(jī)選擇F、CR兩種控制參數(shù)的值,理論上加強(qiáng)了種群的多樣性,提高了產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)個(gè)體的優(yōu)秀率。未來(lái)可以利用本文提出的SDSFLA的框架,改進(jìn)新個(gè)體產(chǎn)生策略的組合,以及資源池內(nèi)控制參數(shù)的組合,加強(qiáng)SDSFLA解決更復(fù)雜更高維度的目標(biāo)函數(shù)的能力,并用CEC2005中的測(cè)試函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,將結(jié)果與近年IEEE Transactions系列期刊論文中提出的新算法的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行比較,進(jìn)一步驗(yàn)證SDSFLA的有效性和穩(wěn)定性。

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