利用改进的遗传算法求解非线性方程组

提出一种改进的求解非线性方程组的浮点遗传算法,算法通过把非线性方程组的求解问题转化为约束优化问题,然后将局部搜索信息引入遗传算法,通过改进的变异算子不断调整搜索区域,最终搜索到含有最优解的区域,再利用局部搜索信息提高解的精度.数值实验结果表明,改进后的浮点遗传算法具有较好的全局优化能力和局部搜索能力,且提高了求解的速度和解的精度.     

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.     

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时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.     

改进PSO算法在物流派送中的应用

粒子群算法由于其概念简单、参数较少、容易实现等优点,常被用于求解路径规划问题,在物流派送方面有着重要的应用.但其存在局部搜索能力差、易陷入局部极值、搜索精度低等缺陷,而遗传算法是从串集开始搜索的,具有很强的全局搜索能力.本文融合遗传算法中交叉变异的思想于粒子群算法中,提出了一种改进PSO算法,利用交叉操作筛选粒子初始位置,借助变异思想来提高最优解的搜索速率.仿真结果表明,该方法能够提高标准粒子群算法的搜索能力,获得了较好的收敛速度和最优路径.     

波阻抗混合优化反演方法研究

遗传算法是一种具有全局优化的随机搜索算法,针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足。即利用遗传算法来控制寻优过程,用模式搜索算法使解快速逼近极小点,然后再用遗传算法使解逃脱局部极值,从而达到全局寻优目的。理论模型和实例计算分析验证了该方法的有效性     

基于改进遗传算法的非线性方程组求解

 采用种群隔离机制、最优保持策略、算术杂交、自适应随机变异和异种机制等方法对遗传算法进行了改进。在保持遗传算法仅需目标函数值信息即可求解这一优点的基础上,这一改进方法增强了遗传算法的局部搜索能力。将该方法应用于非线性方程组的求解。数值算例表明,该方法能够求解以非线性方程为等式约束的〖JP2〗最优化问题。此外,异种机制的引入加快了遗传算法的收敛效率,有效提高了遗传算法收敛于全局最优解的概率。     

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.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在"早熟"及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度.对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加.     

优化搜索空间划分的遗传算法的研究与实现

针对遗传算法中早熟收敛和容易陷入局部收敛的问题,提出优化搜索空间、遗传算法算子的一些改进策略,即利用搜索空间划分实现优良等位基因单元稳定遗传到下一代中,利用禁忌域和有效域快速提高算法的实现性能.改进的算法能有效减少搜索空间、避免算法早熟,使得算法的全局搜索能力和局部搜索能力比其他遗传算法均得到了较大的提高.函数求最优解和服装设计算法的实现,证明了改进算法的平均收敛速度和收敛到最优解的效率都优于其他遗传算法,实验验证了所提出的算法思想的可行性和有效性.     

非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面得到很大的提高。