一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合,提出了一种新调度算法,算法分成两步,首先利用遗传算法快速搜索一组较好解,然后利用模拟退火进行群体寻优,这样,既能克服遗传算法过早收敛的弱点,又能加快模拟退火的收敛速度,实验表明,该算法具有较高的求解质量和效率。     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

遗传模拟退火算法在初始对准中的应用仿真

捷联惯导系统粗对准结束后,可以用遗传算法来搜索三个误差角,且由于遗传算法的全局寻优能力,在速度上具有很大优势。但遗传算法的局部寻优能力不足,因此得到的结果在精度上也受到了限制。模拟退火算法容易陷入局部最优解,但是具有很强的微调能力。因此,将遗传算法和模拟退火算法结合起来,能很好地解决初始对准的速度和精度的问题。仿真结果证明遗传模拟退火算法可以很好地改善单一遗传算法的局部寻优能力,使得结果精度更高。     

一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.     

基于小生境遗传算法在多目标规划中的应用

遗传算法作为一种通用,高效的优化算法,已应用到工程计算的各个领域。本文系统地介绍了遗传算法在多目标规划中的应用,借助遗传算法及其工具箱验证其全局寻优能力,并将计算结果与局部搜索法和模拟退火算法得出的结果进行比较,比较结果表明:遗传算法在处理多目标规划问题方面具有更佳的寻优能力。     

大跨空间结构振动抑制的阻尼器优化布置

提出适宜的适应度函数,将遗传算法的种群思想引入模拟退火算法中,构造出遗传算法与模拟退火算法的组合算法,用于空间结构振动抑制的阻尼器位置和数量寻优。通过空间网壳在不同冲击荷载作用下的算例分析发现,若设置合适的控制参数,运用组合算法可迅速准确地找到全局最优解方案。     

自适应SAGA算法进行全局寻优的研究

遗传算法以概率转换规则为基础,在给定问题的潜在解集中进行广泛搜索,具有很强的全局寻优能力,但收敛速度慢。模拟退火算法理论上只要计算时间足够长,就可以保证收敛于全局最优点。但是在实际算法的实现过程中,由于计算速度和时间的限制,全局寻优点的效果并不理想。将遗传算法和模拟退火相结合,提出一种混合的自适应遗传算法,可以提高收敛速度并改善全局寻优性能。     

基于CQPSO的LCL滤波器设计方法

针对光伏并网逆变系统中LCL滤波器参数设计的困难,提出采用混沌量子粒子群算法对滤波器参数进行寻优.利用混沌优化方法具有的随机性、有界性、遍历性等特性,来扩大算法的搜索范围和提高收敛速度.对LCL滤波器进行分析后,确定约束条件,结合算法来对其参数进行优化设计.对三相光伏并网逆变器进行仿真实验,将混沌量子粒子群算法与自适应遗传算法进行比较,结果表明该算法比自适应遗传算法有更好的滤波效果,谐波畸变率也更小.     

基于模拟退火的进化算法性能对比研究

将模拟退火算法和遗传算法、粒子群优化算法分别进行结合，形成模拟退火-遗传算法以及模拟退火-粒子群优化算法，并作性能对比分析。研究结果表明，这两种算法都在进化代数和全局寻优能力方面有较大突破，在找寻最佳个体解的效率士，模拟退火-粒子群优化算法更突出。     

基于模拟退火Memetic算法的复合材料层合板铺层顺序优化

应用基于模拟退火局部寻优的Memetic算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立Memetic算法的优化模型。通过遗传操作,搜索问题的最优解,借助于模拟退火进行局部寻优,扩大了算法的寻优范围,加速了算法的收敛速度。数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用Memetic算法求解层合板的最佳铺层顺序。并应用标准遗传算法和基于模拟退火局部寻优Memetic算法的结果进行比较,然后用有限元进行模拟分析,证明了本文中优化模型的有效性和基于模拟退火Memetic算法的优越性。     

基于遗传退火算法的解相关多用户检测器

多用户检测技术是第三代移动通信系统码分多址(CDMA)中的一项关键技术。在多用户检测中求解最佳矢量问题可以转化为在遗传算法中求解具有最高适应度函数的问题。文章提出了一种基于遗传退火算法的解相关多用户检测,该算法将模拟退火(SA)引进到遗传算法(GA)中,通过退火来减轻遗传算法的选择压力,利用退火法的爬山性能,改善了遗传算法的性能。仿真表明,该多用户检测器在抗多址干扰以及抗远近效应的能力方面均优于解相关检测器。     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

一种采用"部落通婚"策略的遗传算法

受古代"部落通婚"现象启发,提出了一种新的多种群遗传算法的种群间迁移策略,并以此构造了一种采用"部落通婚"策略的遗传算法.为了验证该算法的有效性,考察了分类BP网络的训练问题和典型测试函数的优化问题.模拟结果表明,这种改进的遗传算法能有效地避免"早熟"现象,其收敛精度和收敛速度比标准遗传算法和通常的多种群遗传算法有一定程度的提高.     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

基于遗传算法寻优的PID控制与仿真

目的:本文中介绍了遗传算法和基于遗传算法寻优的PID控制设计。方法:采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优。结果:并将结果与常规的PID控制方式进行比较,通过MATLAB仿真结果表明。结论:根据遗传算法寻优设计的PID控制器具有较好的动态品质和稳态精度。     

改进灾变遗传算法及其在无功优化中的应用

针对灾变遗传算法的早熟和稳定性问题,提出了一种改进灾变遗传算法,设计了与进化代数相关的改进灾变算子;为了兼顾算法的全局性能和收敛速度,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率.IEEE14节点和IEEE30节点无功优化算例表明,该改进算法具有良好的全局性能和收敛速度,适合求解电力系统的无功优化问题.     

基于改进的模拟退火遗传算法的公交线网优化

文章将遗传算法与改进的模拟退火算法相结合组成混合改进的模拟退火-遗传算法。研究了以居民乘车出行时间最短和公交部门投入最少为目标建立的公交线网优化的模型,并利用改进的模拟退火-遗传算法对该模型进行求解。通过温州滨海新区的规划实例研究验证方法的实用性。     

退火单亲遗传算法求解随机需求VRP问题

为了有效求解随机需求的车辆路径问题,在单亲遗传算法中加入模拟退火选择操作,构建了退火单亲遗传算法;并实现了以虚拟自然数代表中心点,可直接利用求解随机需求VRP问题的有效遗传算子。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,保持了种群的多样性。计算结果表明,该方法可有效求解随机需求车辆路径问题,算法的搜索效率、收敛概率均得到大幅度提高,取得了比一般遗传算法更优的结果。     

基于相似度的可变编码长度遗传算法

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法。分析了编码长度对遗传算法的影响，提出相似度的概念以评价交叉操作的效率，并提出一种基于相似度的可变编码长度的遗传算法。改进方法不仅具有以任意精度达到全局最优值的能力，而且可以显著提高遗传算法的效率。测试函数的应用证明了改进算法的有效性。     

基于模拟退火的混合遗传算法

分析了遗传算法和模拟算法的优缺点,并将两种算法进行混合,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足,理论分析和仿真实验表明该方法的有效性和可行性。