基于相似个体拥挤与Fibonacci法的遗传算法

由于传统遗传算法在应用中会出现"早熟",局部寻优能力较差,求解结果精度不高等缺点,提出了相似个体排挤方法和Fibonacci算子,给出了用相似个体的拥挤与Fibonacci算子相结合的改进遗传算法.数值仿真表明改进后的算法优于传统遗传算法和当前一些改进遗传算法,提高了遗传算法的局部搜索能力和收敛速度,并且能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

小生境遗传算法的改进

为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.     

一种改善遗传算法早熟现象的方法

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因．通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子，并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象．最后给出了算例，说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用．     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

一种改进的遗传算法求解旅行商问题

针对在解决旅行商问题时标准遗传算法效率不高,很容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法. 根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法截止代数的方法. 研究结果表明,通过加入了初始化信息,改进交差算子,可提高遗传算法的精确性和收敛性.      

改进的遗传算法选择算子

为了进一步提高遗传算法选择算子的选优能力,本文在传统轮盘赌的基础上提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,加入了多轮转盘的思想,并利用对上代种群进行排序增加优秀个体的选择概率,从而在提高了算子的选优能力同时也减少了随机性所产生的误差;随后本文将此算子与最佳个体保存法的思想相结合,进一步提出了无放回的基于排序的多轮轮盘赌选择算子,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果.实验表明,与传统轮盘赌算子相比较,新方法能够有效地提高遗传算法的收敛速度.     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

基于纯数值函数优化的一种混合遗传算法

通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法.实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法.     

基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计

对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析，重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响，提出了一种改进的自适应遗传算子的方法。该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度，所构造的遗传算子随适应值自动变化，对远离最优值的个体采用较大的遗传算子值，对接近最优值的个体采用较小遗传算子值，以提高得到全局最优解的概率。通过测试函数的求解，验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性。实算结果表明，在无刷直流电机的优化设计中，改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果，得到全局最优解的概率较改进前有明显提高。     

挖掘不确定数据的最大频繁项集

针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁模式树方法挖掘不确定数据频繁项集,采用缩小变异空间和增加育种算子的遗传算法搜索最大频繁项集,收缩了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该方法在时间复杂度方面有很好的优越性,对大规模的不确定数据挖掘提供了一种有效的技术手段.     

一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

用遗传算法求最小生成树

以图论和遗传算法为基础,给出了一个改进的求最小生成树的算法,提出了＂无性生殖＂的方式,舍弃了逆转算子,改进了换位算子,调整了选择算子,更简单,因而编程更容易,效率更高.使用该算法可以在较短的时间内以较高的概率获得一组最小或次小生成树,而传统算法一般只能得到一个最小生成树.     

一种代数杂交算子的搜索能力分析

在利用布尔代数的理想将遗传算法（ＧＡｓ）中的个体空间进行等价分类后,给出一种代数杂交算子,分析这种代数杂算子在这些等价类之中的搜索能力,这为深入理解ＧＡｓ搜索机理及预防ＧＡｓ的过早收敛和欺骗问题提供了理论上的指导。     

一种改进变异控制策略的遗传算法研究

早熟收敛问题是遗传算法中影响寻优效果的重要因素。分析了变异策略中由经验参考值确定的变异概率对样本多样性的影响，提出了采用自适应变异控制变异算子的方法，阐述了根据进化过程选择变异时机和变异概率的思路。通过实例计算结果的比较，证明了改进自适应变异算法可以有效地解决早熟收敛问题。     

一种基于遗传算子优化组合的TSP问题求解方法

一般遗传算法求解旅行商问题时,存在着搜索速度与求解质量之间的矛盾.针对此问题提出了一种逆序与对偶组合算子,用以增强遗传算法的局部搜索能力.将其与具有良好全局搜索模式的均匀杂交算子优化组合应用,采用自然数和二进制相互转换的编码方式,构造了一种对TSP问题进行求解的遗传算法,保证了算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,该求解方法具有良好的搜索效率和求解质量.     

一种新的改进的判定图同构的遗传算法

针对判定图同构的遗传算法存在收敛速度慢和误断率高的问题,提出了一种新的改进的判定图同构的遗传算法。算法设计了新的适应值函数,通过设计交叉算子避免亲近繁殖,设计变异算子对变异的无方向性进行优化。实验表明,新算法具有合理性和高效性。     

求解一类非线性规划问题的混合遗传算法

提出了一种求解目标函数和约束条件均二阶可导的非线性规划问题的混合计算智能算法．该算法是把一种浮点数编码遗传算法和约束变尺度法相结合提高求取全局解的速度和概率．在该算法中，选择、交叉和变异等遗传操作算子是以非线性规划问题的一个惩罚函数为求解对象，目的是把解引向全局解附近，为约束变尺度算子提供初值；而约束变尺度算子直接以原非线性规划问题为求解对象，以发挥其局部搜索能力强的优点，数值实验表明，混合算法是一种可靠、高效的全局优化算法．     

求解L_4(2~3)的遗传算法

通过分析正交阵列和遗传算法的特性,给出了正交阵列L4(23)的遗传算法的求解方案:确定编码的表示、选择算子、变异算子及适应度函数.实验表明,采用遗传算法求解L4(23)是可行的,有望求解更高阶的二元正交阵列,为正交阵列的求解问题提供了新的思路.     

基于实数编码的遗传算法收敛性研究

基于群体搜索的遗传算法求解复杂优化问题具有独特的优势,现有遗传算法的研究大多集中在算法的设计和数值实验效果的比较上. 该文给出了求解一类复杂优化问题的遗传算法(RFGA)的基本框架,并用概率论的有关理论对RFGA的收敛性进行了研究,结果表明RFGA以概率1收敛到问题的最优解.