图同构的遗传算法

根据图同构遗传算法，提出了“保留最优，凋节中间，淘汰最差”的确定型遗传算子策略.用实例说明了图同构遗传算法的过程，仿真汁算结果也证明了该算法的有效性。     

半确定性的遗传算法

在采用遗传算法进行函数优化的过程中存在的一个严重的缺陷是：算法能很快地收敛到最优点附近，但要达到最优点需要很长的时间。针对这一缺点通过如下3个新的遗传算子构建了一个新的遗传算法：半确定性的变异算子，Hamming-decreasing和设计变量的自适应定标，以加强遗传算法的局部搜索能力。该算法充分利用基于概率的遗传算子的全局搜索能力和新算子较强的局部搜索能力。算例表明，新的遗传算法具有很强的鲁棒性和较快的计算速度。     

基于遗传算法的多目标优化算法

本文先介绍了遗传算法的实现技术,又介绍了多目标优化问题的概念,然后使用遗传算法来求解多目标优化问题。文中使用了均匀设计方法来设计适应度函数,并设计了新的变异算子,算法结果是有效的。     

一种模拟人类繁育方式的自适应遗传算法

为了克服标准遗传算法容易出现的早熟收敛现象、全局收敛速度慢等问题,将人类特有的繁育方式引入到遗传算法中来,提出一种模拟人类繁育方式的自适应遗传算法（HRAGA）．该算法中加入了一个新的遗传算子——助长算子,并设计了一个新的自适应交叉算子和自适应变异算子,遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体的年龄和个体间的亲缘关系两种特征,在允许的年龄范围内,异性个体进行严格的远缘繁殖．通过对典型测试函数最优化问题的求解试验,证明了该算法的有效性和优良性能,其全局收敛速度和最优解的质量明显高于标准遗传算法．     

基于遗传算法的机器人综合路径规划

为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数。采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径。同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

基于遗传算法的一刀切矩形排料求解

采用遗传算法对一刀切矩形排料问题进行求解,在排料过程中引入了启发式思想。并针对这个具体问题设计了新的交叉算子和变异算子,新的遗传算子更适合求解一刀切矩形排料问题。     

基于免疫遗传算法的炼钢最优炉次计划研究

针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.     

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.     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题,提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析,实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度,算法有效、可行.     

基于改进小生境免疫遗传算法的船体建造板材图形排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的不规则图形排样问题,提出一种基于排挤机制的小生境技术结合传统改进免疫遗传算法的方法.通过实例比较,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对排样问题的解决和优化.经过船体建造板材套料实验研究,在大规模不规则图形排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的应用中,具有较好的全局寻优表现和收敛速度,该算法是有效、可行的.     

遗传算法研究综述

近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了有关遗传算法理论的研究现状,包括:编码方式、遗传算子、适应度函数以及常用混合遗传算法,指出了遗传算法的研究方向。     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

一种改进遗传算法

针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)存在的未成熟收敛现象,本文提出一种改进的遗传算法(IGA),该算法采用双变异算子,即正交变异和多位点变异两种变异算子联合作用,提高了算法的全局寻优能力。仿真实验表明,对遗传算法的改进是有效的,改进后的算法与标准遗传算法相比具有更高的全局收敛性,并在一定程度上克服了未成熟收敛。     

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.     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

遗传算法在试题生成系统中的应用

通过对目前组卷方法的分析,提出用遗传算法求解组卷问题的方法．建立试题组卷的数学模型,通过独立编码、针对该编码的组内交叉算子、组内变异算子．实现了一个智能试题生成系统．     

改进DNA遗传算法求解非线性多约束规划研究

基于生物DNA信息遗传机理及生物进化规则,给出一种基于DNA编码方法的改进遗传算法,以求解非线性多约束规划问题,原始的选择算子和交叉算子分别被改造为动态选择算子和基因传递算子;算法中还加入了一个新的算子——淘汰算子,分析及算法仿真结果表明,本算法可有效求解该问题。