改进遗传算法在压缩机优化设计中的应用

对标准遗传算法进行了有益的改进,使得算法避免了早熟和陷入局部最优·采用混合编码的方法,使算法更适用于工程实际·设计的重组和筛选算子用于初始种群的形成使得初始解分布更加合理,有益于提高算法的计算效率和收敛性,在算法实现中遗传算子的选择采用了适用于二进制编码的单点交叉按位变异和适用于实数编码的算术交叉非均匀变异的混合算子,使得遗传算子能够适用于实数和二进制两种编码方式·并且尝试了将改进的遗传算法用于滑片式压缩机参数的优化,结果表明,经过改进的遗传算法有效可靠,经过优化的压缩机参数合理·     

基因算法在求解非光滑优化问题中的应用 (三峡地区资源环境生态研究)

本文考虑了基因算法在求解非光滑优化问题中的应用。非光滑优化方法致力于求解目标函数为连续不可微函数的数学规划问题。因为目标函数的不可微性,传统的以梯度为基础的确定性算法在求解非光滑问题时会遇到障碍,所以运用不需要梯度信息而只需要目标函数值信息的遗传算法来求解非光滑问题是一个不错的选择。遗传算法是基于自然界生物遗传变异过程而设计的一种优化算法,它首先对问题的可行解进行编码,编码方法有0-1编码,格雷编码和实数编码,然后运用交叉算子,变异算子和选择算子产生下一代种群。当种群迭代达到一定的次数后,种群中的最优染色体就会收敛到原问题的最优解。本文设计的基因算法基于实数编码,算子分别采用算术交叉算子,非一致变异算子,最佳选择算子。     

基于多父辈交叉的次序编码遗传算法及其性能

介绍6种应用于次序编码遗传算法的多父辈交叉(MPX)算子.利用3个典型的旅行商问题(TSP),测试和比较各个算子和不同的父辈数对于遗传算法优化性能的影响,测试结果显示出不同于基于多父辈交叉的二值编码和实数编码遗传算法的结论.对于3个测试问题,交叉算子父辈数的增加不一定能引起算法优化性能的改善;同时,也并没有一个交叉算子表现出明显优于其他算子的性能优势.     

一种抑制早熟收敛的改进遗传算法

遗传算法在许多优化问题中都有成功的应用,但其本身也存在一些不足.针对遗传算法的早熟收敛问题,本文在分析基本遗传算法的遗传算子和控制参数的基础之上提出一种改进算法.改进的遗传算法采用了实数编码、算术交叉算子、非均匀变异算子,并对控制参数进行了较合理地选取.改进遗传算法前期能均匀地搜索解空间,后期能对局部进行越来越细微的搜索,并使个体可以进入最优点的吸引域,在一定选择条件的作用下,算法后期可使群体逐渐集中到最优点的吸引域内,从而防止了遗传算法的过早收敛.理论和实例分析均表明,改进后的遗传算法在一些性能上明显优于基本遗传算法,较好地避免了遗传算法的早熟收敛,提高了遗传算法的进化效率,具有良好的有效性和可行性.     

MT资料反演的一种实数编码混合遗传算法

设计了一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码混合遗传算法,它是通过单纯形搜索与遗传算法结合而成。针对传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、计算量大、对较大空间适应能力弱和早熟收敛,而基于局部线性化的单纯形法易使解陷入局部极小值,严重依赖初始模型的选择等问题,在遗传算法中加入一个改进的单纯形搜索算子,并采用最优群体保留策略。该新算法既具有遗传算法的全局收敛性,又具有单纯形法的快速收敛性。对各种类型的大地电磁测深理论曲线进行计算,结果表明:采用实数编码混合遗传算法进行反演具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点,可用于大地电磁资料解释。     

一种改进的多种群遗传算法

提出了一种基于物种方程和Kriging算子的多种群遗传算法.该算法中,将物种方程中的参数作为设计变量进行实数编码,物种方程作为一种修正的算术交叉算子参与遗传操作;同时,加入Kriging算子和移民算子,增强算法寻优能力,加快收敛.数学算例表明,改进的算法在计算效率和精度上都有明显的提高.     

一种改进的多种群遗传算法

提出了一种基于物种方程和Kriging算子的多种群遗传算法。该算法中,将物种方程中的参数作为设计变量进行实数编码,物种方程作为一种修正的算术交叉算子参与遗传操作;同时,加入Kriging算子和移民算子,增强算法寻优能力,加快收敛。数学算例表明,改进的算法在计算效率和精度上都有明显的提高。     

实数交叉算子的选取和算法改进

在总结分析实数遗传算子的基础上 ,根据算法搜索效果 ,将区域划分与转移思想应用到算法结构改进中。对复杂函数全局解搜索的实验表明 ,新算法在寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面比基本实数遗传算法有较大改进。文中还将改进的实数遗传算法用于测量数据的估计中 ,得到了较好的线性和非线性参数估计结果。     

改进型遗传算法及其在TSP中的运用

交叉和变异算子是遗传算法的基本算子,它们在改进解群质量中发挥重要作用.根据旅行商问题的具体情况,提出一种改进的基于佳点集的交叉算子、变异算子和旋转算子,在仿真实验中验证了改进型遗传算子的有效性.     

多个体参与交叉的遗传算法

提出了多个体参与交叉的遗传算法,即采取新的交叉算子使子代个体同时含有多个父代个体的模式．突破了以前遗传算法只有两个个体参与交叉的局限,通过调整参与交叉的父代个体数目和交叉后产生的后代个体数目,实际上提出了遗传算法调试中的两个新参数．通过调整新参数,使得遗传算法可能有更高的计算效率．证明了多个体参与交叉的遗传算法的模式定理．将方差与熵作为描述遗传算法解群多样性的工具．分析了多个体参与交叉的遗传算法对解群方差及熵的影响．通过一个算例验证了多个体参与交叉的遗传算法具有较高的计算效率     

一种改进的遗传算法在测试用例中的应用研究

测试用例的自动生成是软件测试的重要环节,其关键问题是路径搜索问题,遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法被广泛应用到测试用倒中。该文提出一种改进的遗传算法,对选择算子和交叉算子进行改进,把传统遗传算法和最优保存策略相结合,提高遗传算法的局部搜索能力。研究表明,该算法比传统遗传算法在生成测试用例的效率方面更具优势。     

遗传算法在智能组卷系统中的应用研究

为更好地解决遗传算法在智能组卷过程中出现的早收敛问题,以及组卷质量和组卷速度呈负相关的问题,提出一种基于分段整数编码、多点交叉的遗传算法.通过大量实验,有针对性地对该算法中的编码结构、选择算子、交叉算子和变异算子进行优化设计;对相关控制参数进行合理调整,实验结果表明,该算法不仅有效地提高了组卷质量和组卷速度,而且具有很好的收敛性.     

混沌理论在遗传算法中的应用研究

为了提高遗传算法的搜索能力和效率,将混沌理论引入到遗传算法中。利用Logistic方程构造混沌算子,形成混沌遗传算法。通过实验对混沌算子和杂交算子、变异算子的性能进行了比较,实验数据表明混沌算子具有良好的遍历性。将混沌遗传算法应用在旅行商问题中进行性能检验,结果表明:和标准遗传算法相比,该算法的性能和稳定性都有较大提高。     

求解TSP问题的一种基于信息素的遗传交叉算子

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析. 在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息. 在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试. 结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子.     

基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。     

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．     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

一种基于遗传算法的模糊C均值算法

模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,遗传算法是一种通过模拟自然进化过程的搜索最优解的方法.因此,将FCM算法引入遗传算法的进化中,代替原来的交叉操作.实验结果表明,新方法明显优于传统 FCM算法.