一种改进的遗传算法及其在结构优化设计中的应用

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上"隐约束",缩小了搜索空间,减少了结构重分析次数,提高了收敛速度.该算法的优点是可以根据实际问题的需要任意选择变量的精度.实例计算表明,该算法对复杂结构的优化设计是有效的.     

遗传算法三种编码策略的比较研究

分析遗传算法的二进制、实数、十进制编码策略实现方法,根据各编码的特点,设计相应的改进遗传策略.以前馈神经网络权值优化问题为例,用计算机仿真实验的方法研究三种编码策略对各遗传算法性能的影响.研究结果表明,若同时强调搜索效率和搜索准确性,宜采用实数编码的改进遗传算法;若只强调搜索准确性,则应优先考虑十进制编码的改进遗传算法.研究的结论为遗传算法在高维连续参数优化问题中编码策略的选取提供了理论指导.     

采用改进遗传算法的配电网无功优化

针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,提出一种改进的遗传算法。该算法结合电力系统无功优化特点,对传统二进制编码、初始化种群、交叉、变异及适应度函数等进行改进,采用IEEE14和IEEE30节点系统对所提出的算法性能和求解精度进行了测试。结果表明,该模型和算法能够有效地抑制早熟现象,降低电力系统有功网损。     

基于改进的遗传算法解算GPS双差模糊度的研究

将遗传算法(GA)应用于GPS双差模糊度解算过程,针对双差模糊度的整数特性,进行了实数编码的改进、遗传算法的改进等算法设计,实现了双差模糊度直接在大范围、高精度、整数域上的优化搜索,提高了解算的稳定性与高效性。试验结果表明,经过改进的实数编码GA可以取得比二进制编码GA更高的效率和成功率,更适于双差模糊度搜索。     

基于实数编码的多种群演化遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群演化遗传算法(RMGA).实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的.     

基于改进遗传算法的AGC机组优化组合研究

为降低发电成本,该文对自动发电控制(AGC)机组优化组合问题进行了研究.基于改进遗传算法,建立了包含AGC的机组优化组合模型;针对遗传算法存在的不足,结合包含AGC机组优化组合模型的特殊性,提出了可变长二进制编码;设计了专门的遗传操作,并采用等微增法对其中的连续变量进行了处理.将所研究的算法和模型应用于包含16台机组24时段的机组优化系统中,仿真结果表明该改进遗传算法的计算结果优于实数编码方法结果11.33%,并在搜索区间及收敛速度等方面都具有较好的性能,适用于大、中型发电系统.     

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用改进的自适应遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.采用浮点数编码遗传算法,引入自适应交叉率和变异率、非均匀变异算子,以TDOA方式进行最佳坐标搜索.仿真结果表明,在保证种群数量的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其他算法精度更高.     

用遗传算法求解GTSP的编码改进

在遗传算法的过程中,变异概率是很低的,相对交叉算子对于影响染色体的多样性更为重要。针对基于广义染色体求解GTSP的遗传算法,提出一种二进制与十进制混合编码,改进了交叉算子,具有更强的搜索能力。测试证明算法改进是有效的。     

基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种结合浮点数编码与二进制编码的混合编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用浮点数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并与BP算法结合用于优化神经网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的神经网络.仿真实验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能.     

改进遗传算法在压缩机优化设计中的应用

对标准遗传算法进行了有益的改进,使得算法避免了早熟和陷入局部最优·采用混合编码的方法,使算法更适用于工程实际·设计的重组和筛选算子用于初始种群的形成使得初始解分布更加合理,有益于提高算法的计算效率和收敛性,在算法实现中遗传算子的选择采用了适用于二进制编码的单点交叉按位变异和适用于实数编码的算术交叉非均匀变异的混合算子,使得遗传算子能够适用于实数和二进制两种编码方式·并且尝试了将改进的遗传算法用于滑片式压缩机参数的优化,结果表明,经过改进的遗传算法有效可靠,经过优化的压缩机参数合理·     

软土基坑开挖位移反分析的改进遗传算法

为克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷,提出了改进遗传算法.首先,针对简单遗传算法的早熟现象,引入了小生境技术;其次,针对简单遗传算法微调能力差的缺点,引入了优化方法单纯形法,进而提出了改进遗传算法;最后,将改进遗传算法引入到软土基坑开挖位移反分析中,开发了相应的位移反分析计算程序.数值试验表明:改进遗传算法能较好克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷.     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

两阶段遗传算法的结构及性能分析

针对基本遗传算法(简称BGA)常常存在局部收敛以及收敛解精度不高等方面的不足,提出了一种改进的算法——两阶段遗传算法,给出了算法的结构及具体的实施策略,进而利用Mark-ov链理论和仿真技术分析了该算法的收敛性能,结果表明该算法具有操作简单、鲁棒性强等特点,不仅可以有效地避免寻优过程中的“早熟”现象,而且在很大程度上能提高最优解精度,适合于大规模、高精度的优化问题。     

一种改进的遗传算法及其应用

遗传算法在实际应用中容易出现早熟收敛和搜索结果精度不高的问题。针对早熟收敛和最优值精度低,采用了对搜索参数进行动态调整的优化计算。在进化的全过程中,算法始终保持较强的全局搜索能力和局部寻优能力。测试结果表明,对遗传算法的此种改进是有效的,不易陷入局部最优,并能大大提高最优解的精度。     

改进ST-GA遗传算法在多目标运输问题中的应用

在解决多目标运输优化问题的基于生成树的遗传算法（st-GA）中融入了NSGA-Ⅱ算法,提出了一种新的生成树遗传算法（NSST-GA）,新算法利用NSGA-Ⅱ中的策略来保持解群体的分布性和多样性,采用精英保留和擂台法来进行遗传选择,算例结果表明新算法提高了收敛速度,防止了早熟收敛,较好的保持了种群多样性和算法的稳定性．     

一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

基于一种改进遗传算法的多用户检测器

针对码分多址接入(CDMA)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度,提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测。这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢,易于出现早熟收敛等缺点。实验结果表明,该方法可获得接近最佳检测的性能。     

一种小生境正交遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足,借助正交试验法的全局均衡设计思想和二元变异操作对初始种群产生方式、交叉算子和变异算子进行了改进,提高了种群的多样性;借助最优保留策略和自然界的小生境思想,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;另外还通过引入加速正交搜索操作,提高了算法的收敛速度.在此基础上,提出了一种小生境正交遗传算法,并进行了实例研究.研究结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷,而且计算速度、计算精度和算法稳定性也得到了显著提高.     

基于克服过早收敛的自适应并行遗传算法

为了克服遗传算法中存在的主要问题即过早收敛（过早收敛使得一些优秀个体或基因过早地被排除掉,从而导致搜索范围缩小及局部最优,影响了进一步搜索）,从控制参数的改进着手,提出了多种群并行进化及自适应调整控制参数相结合的思想。克服了以往定常参数单种群进化的不足,综合了不同特性种群进化的长处,使得过早收敛问题得以缓解,同时又提高了搜索的范围和效率。     

利用优化的遗传算法解决饲料配方设计问题

 利用改进和优化传统遗传算法的选择策略、搜索空间,自适应调整交叉率和变异率提高了计算效率,并在遗传进化过程中用优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解饲料配方设计问题的一种改进方法(GA+).应用该方法对3个经典非线性测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的遗传算法.结果表明,GA+较好地保持了种群的多样性,精度高、收敛速度快,对求解饲料配方设计问题非常有效.