物流配送路径优化模型及其混合遗传求解算法

针对物流配送路径的特点,建立了配送路径优化问题的数学模型,并结合爬山算法和遗传算法提出新的混合遗传算法,仿真结果表明该算法可在一定程度上克服爬山算法全局搜优的不足和遗传算法局部搜优的局限,从而得到更符合实际的解。     

中间件异构数据库集成中基于半连接的查询优化算法

全局查询效率一直是中间件异构数据库集成中的热点和难点问题,由于目前异构数据库绝大多数是关系型数据库,所以采用半连接方法优化连接操作,并在半连接图的基础上提出了多个站点的半连接执行方案优化算法,该算法根据半连接图生成有向无序树,使多个半连接操作能够并行执行,经分析能有效地提高全局查询效率.     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

生物组织热物性参数辩识的遗传优化

基于探针测量生物体有限个温度点来辩识热物性参数的理论,提出利用一种混合遗传算法来优化生物组织热物性参数,该混合遗传算法是将标准遗传算法与模拟退火算法结合,不但增强了遗传算法的全局收敛性,而且使算法在进化后期有较强的爬山性能,加快了进化后期的收敛速度．     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

一种混合遗传模拟退火算法及其应用

分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点，提出了一种混合遗传模拟退火算法，对其进行优化，并将该算法应用于TSP问题的求解之中，理论分析和实验结果表明了这种混合遗传模拟退火算法优于普通的遗传算法和模拟退火算法．     

多峰函数优化的混合遗传算法

研究了2种基于最速下降法和遗传算法的求解多峰函数优化问题的混合遗传算法,以Schaffer函数的全局优化问题和收敛概率、平均收敛时间和平均收敛值等评价指标检验了混合算法的性能.结果表明混合算法的性能优于单独的遗传算法或最速下降法,采用随机方式选择局部优化个体的混合遗传算法性能在总体上优于从每代群体中选择适应度高的个体进行局部优化的混合遗传算法.     

一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷，提出了一种改进型的混合遗传算法，它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法，并使之相互结合，经编程实践证明，这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时，局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法，并在实际应用中取得了较好的效果。     

炮射导弹控制系统的多目标二级优化设计

建立了炮射导弹多目标二级优化模型,提出了多目标二级混合遗传优化算法.对第一级多目标函数引入Lagrange乘子向量作为协调变量,采用两级递阶协调法实现多目标的第一级优化;针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,将遗传算法与模式搜索法相结合,采用改进的遗传算法实现了多目标的第二级优化.仿真结果表明,所提出的多目标二级混合遗传优化算法收敛速度快,所设计的控制系统性能优于基于权重系数变换法的遗传算法的效果.     

离散变量结构优化设计的混合遗传算法

针对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法，并基于满应力思想，对离散复合形法进一步做了改进，提高了离散复合形法的局部寻优能力，从而构造了一种改进的离散复合形法用于离散变量结构优化设计；对基本遗传算法运用Hamming距离控制种群的个体差异；在适应度计算过程中加入判定因子来减少结构重分析次数：在遗传操作中。对交叉和变异操作做了改进．并把复合形算子嵌入到复制操作中，从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法。算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法，是可行和有效的。     

基于遗传算法的数据方体系统设计

决策支持系统实际应用的需求是用户提出的一组频繁查询。为了在系统资源有限的情况下快速有效的回答这些查询,该文提出了基于查询的数据方体系统设计问题。并使用结合了启发式算法的混合遗传算法来优化数据方体系统。在通用数据库上对各种算法进行了实验比较。实验结果表明了该文提出的混合遗传算法在多数情况下可以取得最优解。在不同的系统维护成本的限制下,混合遗传算法都比Harinarayan贪婪算法有效。维护成本越低,效果越明显。     

遗传算法优化分布式数据库查询

分布式关系数据库最优化查询是一个组合最优化问题。这篇论文从初始到潜在研究了遗传算法用于优化分布式查询。遗传算法使用树结构编制交叉和变异操作相结合的数据模型。最优化查询是一个必须实时执行的任务,一个要求在开始搜索时很好的执行的技术,而且也要避免早收敛现象。遗传算法的局部搜索阶段来传送实时性能的要求,减少查询过程的费用。     

基于遗传算法的数据库多连接查询优化策略

结合多连接查询的特点,提出了一种基于遗传算法的查询优化策略.在查询左深树策略空间上构造了遗传算法的一个原型,设计出查询优化问题的染色体编码方法,并基于该编码方法给出了选择策略及交叉、变异算子.     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题。首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解。为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力。并通过两个案例来验证改进遗传算法的有效性。     

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.     

基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%.     

一种高效混合遗传算法

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等问题，将传统的单纯形搜索算法与遗传算相结合，提出了一种混合遗传算法，并在算法中增加了小生境淘汰运算和加速循环操作，典型测试函数数值算例验证表明，主方法不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，而且计算速度和计算精度都有显著提高。     

求解多技能人力资源约束的项目调度问题的两阶段算法

针对一类多技能人力资源约束的项目调度问题(PSPMSWC),提出了一种两阶段优化算法,并按算法步骤对模型进行了分解.算法针对分解后的子模型,应用遗传局域搜索及CPLEX优化软件对模型进行求解,并设计了整体迭代求解策略,从而确保所有问题案例都能够进行求解.通过引用基于标准问题库中的典型问题,生成了大量随机算例,并对算法进行了求解实验.实验结果显示,所有案例均能够迅速求解,部分案例可达到最优,从而证明该方法是一种求解PSPMSWC的有效方法,具有较强的实际意义.     

一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法

提出一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法。该混合遗传算法充分利用2-opt和3-opt局部搜索能力,有效地弥补了具有较强全局搜索能力的遗传算法在局部搜索方面表现出来的缺陷。实验结果表明,该混合算法性能显著优于遗传算法。