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     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

基于粒子群算法的骨性关节炎药物分子对接方法应用研究

通过改进分子对接软件AutoDock的构象搜索算法对治疗骨性关节炎的中药分子进行对接研究.简要分析分子对接方法的基本原理,建立分子对接数学模型,介绍AutoDock半经验结合自由能评分函数;将粒子群算法与自适应局部搜索策略相结合改进了分子对接构象搜索过程;以福建中医大学提供的治疗骨性关节炎的中药分子实验数据为基础,完成了此算法与拉马克遗传算法、遗传算法以及本课题组使用的蚁群算法在最低能量值、对接精度以及对接耗时上的比较实验.实验结果验证了粒子群算法应用在对接构象搜索上的有效性.     

离散变量桁架结构拓扑优化的遗传禁忌搜索算法

采用遗传禁忌搜索算法求解多工况多约束的桁架结构拓扑优化问题.在遗传算法中采用直接比较-比例方法(DCPM)处理约束,避免了确定罚因子的选择问题.为了提高遗传算法的局部搜索能力,在每一代遗传操作之后选择一定比例的解进行禁忌搜索,形成遗传禁忌搜索算法,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度.数值算例表明,该方法用于求解多工况多约束的离散变量桁架结构拓扑优化问题是方便、快速和有效的.     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

基于KFDD与进化算法的可逆电路优化算法

为降低由Kronecker功能决策图(Kronecker functional decision diagram,KFDD)综合所得可逆电路的成本,提出一种基于进化算法的可逆电路优化算法.该算法基于遗传算法模型进行设计,分别采用离散值和整型值编码KFDD输入变量的分解类型和顺序,使用所设计的遗传算子,将量子成本作为主要目标、量子位数作为次要目标进行可逆电路的优化.为解决过早收敛问题,该算法在搜索过程的前期阶段利用多个子群搜索解空间中的不同区域,在搜索过程的后期阶段将多个子群合并为整体种群,利用整体种群进行集中搜索.使用基准函数对算法进行验证的结果表明,所提出算法具有较强的全局寻优能力,有较好的结果稳定性,能够降低可逆电路的量子成本.     

混合遗传算法在压水堆换料优化中的应用

针对遗传算法和禁忌搜索算法的优点与缺陷，提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法．该混合优化算法结合了遗传算法在全局搜索上的优点和禁忌搜索算法在局部搜索方面的优点，与标准遗传算法相比，在搜索能力和收敛速度上都有较大提高．为验证其优越性，使用国际原子能机构IAEA公布的Kalinin5核电厂WWER-1000型堆芯第二循环换料基准题以及秦山第六循环堆芯换料问题进行了优化计算比较与校验．结果表明，遗传算法和禁忌搜索相结合的混合优化算法比单独使用遗传算法能够获得更好的堆芯布置方案，获得了更大的适应值，循环寿期增加了20d，并且收敛速度也有所提高．     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

群搜索算法与Powell法结合的医学图像配准

为了实现医学图像的快速准确配准,提出了基于群搜索算法,以及群搜索算法与Powell法相结合的医学图像配准算法,并以互信息作为图像配准的相似性测度,使用群搜索算法、群搜索与Powell法相结合的方法在指定的搜索空间求解配准所需的空间变换参数,从而实现图像的配准.实验结果表明:群搜索算法能够成功实现医学图像配准,与粒子群算法相比,群搜索算法用于医学图像配准能够得到更高的配准精度;群搜索算法与Powell法结合,能够在减少目标函数计算次数的基础上,极大地提高图像配准的精度.     

求解TSP的遗传蚁群融合算法

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷.针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,提高了其寻优能力和速度.仿真结果表明,改进后的算法具有更好的寻优能力,效果较好.     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.     

一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法

针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势.     

一种改进的两代竞争遗传算法

两代竞争遗传算法改变了简单遗传算法的选择机制，提高了搜索效率．但是两代竞争遗传算法易出现早熟现象，局部寻优能力并未改善．针对这些问题作者提出了一种改进算法，通过变异概率和交叉、变异范围的自适应调整，改善两代竞争遗传算法的搜索性能．实验表明，改进算法克服早熟现象，且能提高算法的局部寻优能力．     

一种智能仓库车辆调度问题的新算法

将调度问题与遗传算法相结合,提出一种用于解决智能仓库车辆运输调度问题的一种新算法,并用计算实例证明了该调度算法的正确性,并能适应大规模车辆的调度问题．本算法计算量小,具有很强的鲁棒性．     

基于MPICH平台的多种群并行遗传算法

提出了一种基于集群系统的多种群并行遗传算法，在集群系统的软件开发环境MPICH上构建了多种群粗粒度并行遗传算法框架．采用全局迁移方式交换通信域中各子群体的个体信息，并通过模拟退火规则来确定迁移代频．利用该算法框架对一类优化问题——N维目标函数的最小值问题，给出了具体的实现方法．最后对该类问题的两个实例进行了测试，基于该实例的测试数据对论文提出的算法进行了性能分析．结果显示，算法具有线性加速比，而且解的精度随着并行进程数量的增多而提高．     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。