基于免疫遗传算法的GMDH网络模型及其应用

针对传统GMDH网络建模用最小二乘法辨识参数时常常陷入局部极小导致模型预测效果不理想的问题,提出将免疫算法与遗传算法结合起来,引入到GMDH网络,来辨识其部分描述式系数.给出自适应免疫遗传算法,构建了基于该算法的GMDH网络模型,并将IGA-GMDH模型应用于苏州一交叉口的交通流量数据的仿真研究.结果表明,该算法既保证了全局寻优和所求解的精度,又进一步提高了全局与局部寻优能力;所构建的IGA-GMDH网络模型比传统的GMDH网络预测精度高.     

一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.     

小波网络异步电机转速辨识器的设计

为实现无速度传感器异步电机控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采用混合编码的遗传算法优化网络的结构及网络初始权值,其次再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该方法具有良好辨识效果。     

基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型

针对传统数据处理组合方法(Group method of data handling,GMDH)网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题,将模糊推理模型引入GMDH网络,以取代传统GMDH网络的部分描述(即完全二元二次多项式),提出了一种基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型。计算机仿真结果表明,该模型预测平均相对误差仅为2.31%,小于传统GMDH网络模型预测平均相对误差3.35%,说明了该模型是有效的。     

遗传模拟退火算法在初始对准中的应用仿真

捷联惯导系统粗对准结束后,可以用遗传算法来搜索三个误差角,且由于遗传算法的全局寻优能力,在速度上具有很大优势。但遗传算法的局部寻优能力不足,因此得到的结果在精度上也受到了限制。模拟退火算法容易陷入局部最优解,但是具有很强的微调能力。因此,将遗传算法和模拟退火算法结合起来,能很好地解决初始对准的速度和精度的问题。仿真结果证明遗传模拟退火算法可以很好地改善单一遗传算法的局部寻优能力,使得结果精度更高。     

基于模拟退火遗传算法的IIR数字滤波器参数优化设计

结合模拟退火算法的思想和遗传算法的思想,提出模拟退火遗传算法,并用此算法进行滤波器参数整定与优化,同时使用自适应交叉率和变异率,以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进。该算法有效抑制早熟,又具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力。仿真结果表明,基于此算法寻优设计的滤波器控制器具有更好的滤波特性。     

基于小生境遗传算法在多目标规划中的应用

遗传算法作为一种通用,高效的优化算法,已应用到工程计算的各个领域。本文系统地介绍了遗传算法在多目标规划中的应用,借助遗传算法及其工具箱验证其全局寻优能力,并将计算结果与局部搜索法和模拟退火算法得出的结果进行比较,比较结果表明:遗传算法在处理多目标规划问题方面具有更佳的寻优能力。     

一种求解TSP问题的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法、模拟退火算法与粒子群算法结合,提出一种改进的粒子群优化算法.在PSO的快速寻优基础上,融入遗传算法的交叉与变异操作,使粒子群具有变异能力,同时引入模拟退火算法的Metropolis准则,允许粒子在目标函数有限范围内变坏,防止陷入局部最优,形成一种新的算法模型,应用于TSP问题求解.采用TSPLIB中burma 14和att 48作为实验数据,对算法求解旅行商问题进行模拟与分析.仿真实验结果表明该改进算法提高了求解质量,全局搜索能力得到增强.     

新型遗传算法求解车辆路径问题研究

建立有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造有时问窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行实验计算.结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解.     

基于混沌优化GMDH网络的灌区地下水水位预测

为预测灌区地下水水位,提出了一种基于混沌优化的GMDH网络预测方法,该方法利用混沌优化算法全局搜索GMDH网络的初始权值,并利用优化后的GMDH网络建立预测模型对灌区地下水埋深进行预测.算例计算结果表明,该方法能加快GMDH网络结构稳定的速度,预测精度较高,可用于对地下水水位的预测.     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

基于模拟退火Memetic算法的复合材料层合板铺层顺序优化

应用基于模拟退火局部寻优的Memetic算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立Memetic算法的优化模型。通过遗传操作,搜索问题的最优解,借助于模拟退火进行局部寻优,扩大了算法的寻优范围,加速了算法的收敛速度。数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用Memetic算法求解层合板的最佳铺层顺序。并应用标准遗传算法和基于模拟退火局部寻优Memetic算法的结果进行比较,然后用有限元进行模拟分析,证明了本文中优化模型的有效性和基于模拟退火Memetic算法的优越性。     

农村配电网开关的优化配置

为了克服应用传统遗传算法进行农村配电网开关优化配置时,由于遗传算法的"早熟"和局部寻优能力较差所导致的难以得到全局最优解的问题,将遗传算法与局部搜索能力较强的模拟退火算法相结合,以遗传算法为主,引进模拟退火算法产生新个体,形成遗传退火算法.同时,采用整数编码策略,以包含停电损失费用在内的总供电成本最小为目标函数,以节点电压、支路过负荷等为约束条件,RBTS-BUS6配电系统作为算例,将遗传退火算法应用于农村配电网开关优化配置.优化结果表明,遗传退火算法避免了遗传算法收敛过快的缺点,保证了所得解的全局最优性,求解精确解的质量优于遗传算法,是农村配电网开关优化配置强有力的工具.     

自适应SAGA算法进行全局寻优的研究

遗传算法以概率转换规则为基础,在给定问题的潜在解集中进行广泛搜索,具有很强的全局寻优能力,但收敛速度慢。模拟退火算法理论上只要计算时间足够长,就可以保证收敛于全局最优点。但是在实际算法的实现过程中,由于计算速度和时间的限制,全局寻优点的效果并不理想。将遗传算法和模拟退火相结合,提出一种混合的自适应遗传算法,可以提高收敛速度并改善全局寻优性能。     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位

经典模拟退火、遗传算法等是无线传感器网络节点非测距定位广泛使用的方法,但是它们都存在:①容易陷入局部最优,难以实现全局最优,定位精度不高;②计算较复杂,能耗较多等问题.提出了基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位方法,利用量子隧穿效应,可以较快地穿透能量势垒由局部最优到达全局最优,简化了计算,提高了计算速度.通过仿真实验验证,该算法与传统的遗传算法和经典模拟退火算法相比,提高了精度,降低了能耗.     

IGA-BP网络模型在高炉铁水硅含量预测中的应用

文章针对BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用免疫遗传算法全局寻优和BP网络局部寻优相结合的方法,提高了BP网络的计算精度和收敛速度;应用IGA-BP网络模型对高炉铁水硅含量进行了预测,数值结果对比发现,该模型提高了预测精度的同时,迭代次数比一般BP网络模型也大大减少;仿真结果证明了方法的有效性。     

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.     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于混合算法的最短路径优化算法

为了解决无向网络的最短路径优化问题,本文采用的是遗传算法和模拟退火算法相结合的思想,阻止早熟现象的发生,保证种群的多样性,防止陷入局部寻优情况的出现,并且定义了无向网络中的结点结构.仿真比较实验说明,混合算法不仅比单一遗传算法运算时间缩短,而且可以找到最短路径,证实了该算法的可行性.