一种新的求解函数优化问题的两级遗传算法

提出一种新的两级遗传算法,用于求解带约束的非线性函数优化问题。本算法的特点是,在保留经典遗传算法中选种、交叉和变异3种基本操作的同时,增加了重构、局部寻优两种新操作,加快了收敛速度;利用拉格朗日时偶原理,构造拉格朗日对偶函数,在上下两级分别对拉格朗日乘子和函数变量进行优化搜索。算例表明了该算法的优越性。     

一般两层非线性规划问题的模拟退火全局优化

提出了一种基于模拟退火算法求解一般两层非线性规划问题的全局优化策略.采用模拟退火算法è求解上层问题,用精确惩罚函数处理约束,保证了算法稳定迅速地收敛于全局最优解.为了提高算法的效率,对标准模拟退火算法采取了一些改进措施.下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯型算法完成求解.所设计的组合算法思路清晰,编程简单,数值计算结果表明,该算法有着良好的全局收敛可靠性和较高的收敛速度,是求解一般两层非线性规划问题的一种有效算法.     

基于改进小生境演化算法的多峰函数优化算法

传统演化算法在求解复杂多峰函数优化问题时经常会出现早熟、收敛速度慢等问题,特别是对于有多个最优解的函数,往往只能找到个别的最优解.针对这些问题,提出了一种基于膈离机制与排挤机制相结合的小生境演化算法.利用隔离机制增强引导进化能力,利用排挤机制保证种群的多样性,同时,采用反序交叉算子进一步加强局部寻优能力.实验表明,使用该改进小生境演化算法求解函数优化问题能更有效地克服传统演化算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优解等缺点.     

基于均匀设计的多智能体遗传算法研究

将均匀设计方法、多智能体系统与遗传算法相结合,提出了一种多智能体遗传算法.设计了基于均匀设计表的均匀种群初始化方法和均匀交叉算子,并将其引入算法中.算法通过智能体与智能体环境间的相互作用,以及智能体自学习提高自身能量,实现了复杂问题的全局优化目标.实验表明,该算法对于高维函数优化问题,尤其是高维多峰函数,具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够避免陷入局部最优.     

GSVM优化问题的一种新的光滑函数法

提出求解广义支撑向量机(GSVM)优化问题的一种新的光滑函数法,克服了已有算法收敛速度慢且计算结构复杂的缺陷。首先利用最优化理论的KKT互补条件,将GSVM转化为无约束优化问题,然后给出了基于Newton型迭代的光滑函数的迭代方法。给出了这种光滑函数的有关性质、迭代算法的迭代格式及其收敛性。通过理论分析及数值实验证明了该算法对初始点不敏感,且收敛速度快、数值稳定。从而验证了算法的可行性和有效性。     

基于嵌入式菱形思维的参数实时评估微粒群算法

微粒群优化算法参数的选取是影响其性能和效率的关键.为了解决微粒群算法的参数优选问题,提出-种将可拓菱形思维嵌入到微粒群优化算法中,依赖被优化函数对参数进行自适应优选的高精度微粒群算法.基本思想是:(1)根据发散-收敛-再发散-再收敛这一菱形思维特点,建立微粒群算法参数优选的菱形思维模型,利用物元的可拓性对其进行发散性设计,再利用合适的评价方法时发散后的多种参数配置方案进行评价,取其中最优方案对应的参数作为算法当前代的参数值;(2)将菱形思维过程嵌入到微粒群算法的每一步,算法参数随着进化过程中的反馈信息不断被菱形思维优化,实现了参数选取过程的实时性和自适应性.该嵌入式优化算法既提高了算法的优化精度,又克服了迭代进化嵌套的高计算成本不足.最后通过对典型benchmark函数的优化仿真,表明该算法具有较高收敛速度和优化精度.     

采用非固定多段映射罚函数的非线性约束优化差分进化算法

采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件,提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法.结合差分进化算法两种不同变异方式的特点,引入模拟退火策略,使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力,而在后阶段有较强的局部搜索能力,以提高算法的全局收敛性和收敛速率.用几个典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法全局搜索能力强,鲁棒性好,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法.     

具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的仿生群智能优化算法.在分析基本算法仿生原理和局限性的基础上,提出一种改进蝙蝠局部搜索能力的优化算法,通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到蝙蝠算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度.改进算法有效结合了基本蝙蝠算法的全局优化能力和混沌算法的局部搜索能力,对经典函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在寻优精度和全局收敛能力方面优于基本蝙蝠算法,是解决工程应用中复杂函数优化问题的一种有效方法.     

基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法

提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化 PSO算法的性能.AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性.与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同,AEPSO算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行,以改进算法的收敛性,同时采用特殊的变异操作防止早熟收敛并增加优化解的多样性.所提算法的有效性经过四种代表性benchmark函数进行验证,并与几种典型同类型算法进行比较.该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计.实验结果表明AEPSO算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性,满足多目标优化设计的要求.     

基于免疫网络调节机理的混沌超变异免疫算法

根据生物免疫系统中存在的免疫网络调节机理,提出了一种实数编码的混沌超变异免疫算法,该算法结合克隆选择原理和混沌理论建立新的混沌超变异操作,增强了算法局部搜索能力.同时基于免疫网络数学模型设计抗体的激励水平,并以此作为抗体群免疫网络调节的依据,保持了抗体群的多样性.最后将其应用于函数优化问题,结果表明该算法的收敛性能优于克隆选择算法,而且能够有效克服早收敛问题.     

加工时间为连续随机变量的Job Shop调度问题

针对实际调度问题中存在的不确定现象,提出了加工时间服从正态分布、最大完成时间的期望值作为目标函数的随机Job Shop问题;然后提出了解决该问题的智能优化算法:采用随机模拟的方式产生输入输出数据,利用遗传算法训练神经网络,将训练过的神经网络嵌入到另一遗传算法中,用该遗传算法来优化Job Shop调度问题;最后给出了仿真实验,通过仿真实验证明,该算法对于解决加工时间为随机变量的Job Shop调度问题是行之有效的。     

基于混合粒子群算法和快速非均匀平面波算法的介质目标反演

提出了一种重构介质目标的新方法--混合粒子群算法,研究了几何形状已知的介质目标介电参数反演、均匀介质柱的外形轮廓反演及外形轮廓与介电参数均未知时的介质目标反演三类问题。利用快速非均匀平面波算法加速矩量法求解介质目标的雷达散射截面,以介质柱体的散射场的实际测量值与迭代计算值的偏差作为目标函数,通过单纯形法和伪群交叉算法混合的粒子群算法对优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对介质目标的介电特性进行电磁成像。仿真结果表明：混合粒子群算法简单、通用,在反演过程中不用加入正则化处理以确保数值稳定性,比简单遗传算法具有更好收敛性能、更高的成像精度和抗随机噪声干扰的能力。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究

本文综合并行遗传算法(PGA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种新的退火并行混合优化策略(PGASA).该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点,在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子,增强和补充了PGA的局部进化能力;同时将机器学习原理引入到混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度.针对车间调度中的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性.     

一种基于能量熵的快速遗传算法研究

在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上,提出了对遗传算法的改进方法.将能量熵的选择加入到遗传算法的退火选择中,以充分地探索解空间,保持种群的多样性.将伪梯度搜索应用于对个体的邻域搜索,利用当前种群的有效信息及系统信息,提高寻优速度.对典型的TSP问题及一实际电力网络故障恢复的仿真研究表明,改进算法全局优化性能优于启发式遗传算法及标准、退火遗传算法,同时使收敛速度有了较大的提高.     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

基于模糊神经网络预测转角的无传感器无刷直流电动机换相控制研究

针对位置检测和准确换相是无刷直流电机运行的关键，本文提出一种新的方法来实现无传感器无刷电机的换相控制。即构造一个基于遗传算法训练结构和参数的模糊神经网络，通过检测电机的磁通和电流来预测电机实际转角实现电机的准确换相。仿真结果表明，利用模糊神经网络预测转角来控制电机换相能取得很好的效果。而文章利用遗传算法作为模糊神经网络的训练算法，此算法具有收敛速度快，不易陷入局部极小的特点。     

基于方差分析变量约减的指令制导回路误差分配方法

针对引入惯导设备的指令制导系统中的误差分配问题,构建了指令制导回路误差优化分配的数学模型,利用方差分析法进行了变量约减,改善了传统优化设计中优化参数过多的问题。采用基于带精英策略的非支配排序遗传算法的Pareto多目标遗传算法,并利用动态罚函数法处理多约束情况,改善了优化求解过程仿真时间过长和局部收敛的问题。以某指令制导系统和惯导设备的误差参数为例,用此方法对制导精度和总费用两项指标进行优化。结果表明,优化方案的各项性能指标均满足设计要求,与优化前方案相比,优化目标有很大程度的改观,制导精度提高近30%,总费用降低近40%。该优化方法有效且通用性强,可为其它制导方式的误差优化分配问题提供设计依据。     

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略

遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具．二者既有共性,又有个性．通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,并把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,对旅行商问题的求解表明：混合策略在许多方面优于遗传算法．     

一体化集货和配送车辆路径问题的混合遗传启发式算法

为满足电子商务客户多样化和个性化的需求,建立多约束条件的一体化集货和配送车辆调度模型.针对模型特点,采用混合遗传启发式算法求解.首先,采用自然数编码,可以使问题变得更简洁;用最佳保留选择法,以保证群体的多样性;用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优;其次,对混合遗传算法求得的精英种群进行禁忌搜索求解.通过实例计算表明,该算法好于单独使用遗传算法或是禁忌搜索算法.