基于关系代数的遗传算法模型及其应用

运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算 ,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述 ,建立了遗传算法的关系代数模型 ,给出了遗传算法的数学解释 .然后 ,给出建立遗传算法关系代数模型的意义 ,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性 .最后 ,用该模型描述了 2个常见用遗传算法解决的问题 ,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题 ,结果表明该模型的可行性 .     

GA算子的代数通达性分析

论述了GA算子代数通达性，建立了GA状态空间的代数通达关系，对算子的随机性与可行性作了代数描述，给出了遗传算法收敛性的代数基础。     

基于可拓学的设计方案进化推理方法

在分析现有概念设计求解策略的基础上，提出了基于可拓学理论与遗传算法相结合的概念设计求解模型。利用遗传算法模拟物元变换过程，建立了产品方案物元描述的内部模型和外部模型，探讨了内、外模型的转换关系并通过关联函数将内、外部模型联系起来。根据内部模型给出了遗传算法的编码形式以及与之相适应的交叉、变异策略，并通过可拓评价方法建立了遗传算法的适应值函数，基本解决了产品概念设计中的知识组合爆炸和矛盾冲突问题。最后通过求解减速器方案验证了该方法的可行性。     

一种基于遗传算法求集中网站的方法

 给出了一种用遗传算法求取集中网站的新方法.给出并分析了目前解决该问题的方法;提出了一种用遗传算法求解的方法并分析了可行性;并通过实例比较,描述了该方法的优越性.     

基于遗传算法的插接管道焊缝扫查机器人能量最小轨迹优化

针对插接管道焊缝扫查机器人末端执行器连续轨迹规划必须满足的运动限制条件，建立了安装高度可调节的全局能量最小优化多目标组合模型，该模型综合考虑了机器人的避障、末端轨迹精度、动力学约束与冗余度能量最小优化问题。基于遗传算法给出了针对该能量最小优化模型的轨迹搜索方法．仿真结果验证了该方法的有效性，并可推广应用到其他类型机器人．     

基于GA算法的科技项目联合投标伙伴选择模型

根据联合投标伙伴选择决策特征，针对联合投标伙伴选择过程中决策因素多、信息量大、候选投标伙伴数量多等问题，运用遗传算法基本思想，构造灰色效果测度适应度函数，设计搜索调整机制，结合算例，给出使用基于GA算法的科技项目联合投标伙伴选择模型的一般过程．该模型具有快速收敛、鲁棒性和全局最优搜索能力．     

基于遗传算法与Tabu搜索的拆卸序列优化算法

为研究废弃装配体的拆卸序列优化,首先提出了建立装配体的干涉-自由矩阵,作为描述其结构的数学模型．其次,运用遗传算法原理,提出面向装配体拆卸序列自动生成及优化的计算模型．依据初始输入的若干拆卸序列和其它控制参数,由程序搜寻几何上可行的最佳拆卸序列．这里是以装配体在拆卸过程中具有最少的换向次数为优化目标．最后,鉴于遗传计算的未熟早敛问题,提出建立Tabu搜索与遗传算法的组合优化算法．通过把Tabu搜索的集中与分散策略引入遗传算法,可望获得更加健壮的搜索行为．大量的实例验证表明,用这种方法解决装配体拆卸序列的优化问题,所生成的可行拆卸序列在适应度函数值、数量、分布范围等方面均优于单纯的由遗传算法生成的结果．     

具有分解结构的多目的批处理过程短期调度模型

针对多目的批处理过程的短期调度问题,分析了基于设备独立事件触发的建模方法在描述存储过程的特点及局限性,建立了存储的时间函数来准确描述存储状态,并以此为基础,在不额外增加变量的情况下,建立了一种新的具有分解结构的调度模型,该模型由两个层次的优化问题构成。设计了基于分解的遗传算法求解模型。针对主要由处理任务的时间顺序约束和存储容量约束构成的子问题,通过松弛,给出了简单的递推算法求得最优解或近优解,然后返回主问题,采用遗传算法,使得搜索空间大为减小。仿真实例说明了模型和算法的有效性。     

基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题，并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例，给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤，并通过龙羊峡．李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明，与遗传算法相比，改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时，减少了机组的启停次数，并且使所有机组连续高效运行，从而降低了机组的维护费用，并增加了梯级的经济效益．     

解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法

引进求解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法（GAGA），给出GAGA算法实施的详细步骤，建立了GAGA相应的收敛定理。对GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。与一般的格雷码遗传算法（GGA）相比，GAGA具有准确、快速和适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法，可广泛应用于各种优化问题中。     

水火电混合系统经济调度的双链态遗传算法

遗传算法（GA）为求解电力系统经济调度问题提供了一条新的途径．研究了基于双链态基因模型的遗传算法（DGA），给出了显性基因和隐性基因选优准则．应用DGA建立了电力系统经济调度的遗传算法模型，该模型易于考虑系统负荷平衡、用水限制和梯级水电厂之间的水流流达时间等约束条件．在pentium计算机上对由两个火电厂和含有四个梯级水电厂组成的系统进行了仿真计算，取得了满意的效果．     

叠前弹性波反演非线性优化方法

针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.     

遗传算法中截止代数的判定

遗传算法的截止条件一般为找到一个可接受的解或达到预先规定的截止代数．但并没有说明继续运行是否可以找到更优解．本文通过引入方差和信息熵的概念，描述了遗传算法种群空间的分布情况，通过对种群空间分布的描述来判定遗传算法的截止代数．     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

一种基于模糊规则遗传算法在车间布置中的应用

提出了一种将模糊控制规则引入遗传算法的方法．根据每一代种群中所有个体适应度值的变化，对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行模糊调整，很好地抑制了遗传算法的早熟现象，提高了搜索的效率．归纳出模糊调整规则，并叙述了应用模糊规则对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行调整的策略；给出了模糊控制器的设计．用该模糊遗传算法对制造系统中的车间布置问题进行了仿真．结果表明，该算法是一种效率很高的寻优方法．     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞，将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差；变异参数(包括变异概率、变异位数)初值与标准遗传算法(SGA)相近；随着发育停滞代数的增长，增大变异参数；当有更优个体产生时，变异参数恢复到初值，种群发育停滞代数置0；随种群发育停滞代数再次增长，变异参数再次增大，如此反复，直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时，提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’s F6函数)对该算法进行测试，结果表明，与SGA及自适应遗传算法相比，该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解，且具有较高的收敛速度。     

自适应免疫遗传算法在混合流程车间调度中的应用

针对钢丝绳生产混合流程生产模式和工艺、结构特点，研究与设计了自适应免疫遗传算法求解钢丝绳生产JSSP问题．该算法利用免疫算法指导收敛方向，提高了遗传算法运算效率，改善了局部搜索能力．同时改进了算法交叉算子和停机准则．应用于钢丝绳生产作业计划管理系统，提高了调度的科学性、时效性及可行性．     

基于遗传神经网络模型的蔗糖结晶过程预测控制

针对蔗糖结晶过程控制中存在的模型复杂性和检测困难等问题,建立了蔗糖结晶过程的遗传神经网络模型,该模型用一种改进的实数编码提高了遗传算法的搜索能力,并根据该模型建立了结晶过程的预测控制系统,仿真和实验的结果表明,该方法在确定成糖时间和浓度方面是有效的。     

基于Tabu搜索和变区域遗传算法的组卷问题研究

针对目前大型题库中组卷算法效率低的问题，给出了多目标约束条件下的组卷问题数学模型，提出了基于Tabu搜索和变区域遗传算法的TS-CAGA算法。本算法用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索，给出了搜索区域动态变化的条件，通过种群规模自适应调整，可以加快收敛速度和避免局部最优化。实验结果表明，算法的组卷效率和选题质量有显著提高。     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Petri网，建立了人工神经元状态转化的Petri网模型．在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化．仿真结果验证了该方法的可行性．