遗传算法初始种群与操作参数的均匀设计

通过对遗传算法初始种群与操作参数设定问题的研究,认为初始种群的分布状态与算子操作参数的选取直接关系遗传算法的全局收敛性与搜索效率,对初始种群与各操作参数进行合理设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题.同时,遗传算法的初始种群必须科学地表征解空间的信息,操作参数也必须兼顾多样性与快速性相互协调设置.基于优化设计思想提出应用均匀设计方法同时确定遗传算法的初始种群及其他操作参数的方法.利用均匀设计的等价准则提出一种简化计算的近似获得均匀初始种群的方法,仿真实例验证了这种方法的可行性、有效性.     

均匀设计在求解TSP问题中的应用

本文利用均匀设计抽样的理论和方法,针对遗传算法解决旅行商问题,将遗传算法基本模型的参数设定问题描述成均匀设计中多因素多水平的试验设计,确定参数后再运用均匀设计产生初始种群,用TSP问题库内的基准问题进行仿真实验,证明了该方法是有效的。     

基于初始种群对遗传算法的收敛性探讨

遗传算法是目前广泛应用的一种模拟自然界生物进化机制的概率性搜索算法.初始种群是遗传算法运算时的第一步,因此它是研究遗传算法性质面临的首要问题.基于此,通过实验研究了初始种群对遗传算法收敛性的影响,同时还探讨了种群规模、交叉率和初始种群的关系.研究结果显示,种群规模的选取应该在计算量、算法收敛性之间平衡,交叉率的选取应该有一个适当得值.随机产生的初始种群,在进化过程中选取0.6～0.75的交叉率能提高算法的收敛性.     

基于代沟信息的自适应遗传算法

针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性，难以稳定地收敛到最优解的问题，从种群多样性和适应度均值变化的角度，分析了进化停滞或退化的原因．以种群适应度均值和多样性作为概率调整依据，提出了一种新的基于种群代沟信息的自适应遗传算法．利用相邻两代群体间的适应度差异和多样性差异信息，设计了遗传概率的自适应调整策略，使算法维持较好的多样性，有效避免了早熟．并证明了算法收敛性．仿真结果表明该算法能够使种群保持良好的可进化性和收敛性．     

基于遗传算法的防空部署优化方法

针对防空部署的特点,建立了防空部署优化的数学模型,提出了一种初始种群产生方法,设计了求解防空部署优化模型的遗传算法,并用一个实例进行验证,取得了良好的优选效果。     

基于非随机初始种群遗传算法的分类规则挖掘

数据挖掘中分类问题一直是数据挖掘领域中研究的热点问题,先后提出了各种分类算法;其中遗传算法被认为是一种高效的分类算法.但是,传统的GA存在着易于陷入局部最优,致使得到的分类规则概括性不强的问题.提出了一种基于非随机初始种群的遗传算法分类规则挖掘算法.算法利用均匀种群方法生成非随机的初始种群,并通过均匀算子确保连续迭代过程中种群的多样性,从而达到防止GA早熟的目的.采用两个标准的公共领域的数据集验证了算法的有效性.实验结果表明,该算法能消除遗传算法在分类挖掘任务中收敛于局部最优的局限性,且能快速挖掘出易于理解的分类规则,提高对知识的理解力.     

正交均匀设计在遗传算法初始编码中的应用

为改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度,本文将试验设计的优化设计方法引入遗传算法,从编码开始,优化初始种群的选取。通过实例验证,得到了较好的效果。     

遗传算法种群多样性的度量

针对遗传算法的过早收敛问题,从种群个体、基因两个方面给出了遗传算法种群多样性的度量方法,并在此基础上提出了一种基于大变异操作的遗传算法．实验结果表明该方法在问题求解的精确度以及收敛性方面取得了很好的效果．     

TSP问题的一种快速近似算法及应用

给出求解度约束最小生成树(DCMST)问题的一种快速近似算法．在此基础上．又给出求解TSP问题的一种快速近似算法,并在微机上实现且其数值试验的效果良好．最后,将求解TSP问题的近似快速算法作一些改进．应用于遗传算法的初始种群生成并进行数值实验．结果表明,用文中算法生成的初始种群．比起一般方法产生的初始种群性能有很大改进．该算法可以加速遗传算法的寻优速度．     

一种提高遗传算法全局收敛性的方法

通过对遗传算法过早收敛原因的分析,认为遗传算法出现过早收敛主要与问题解的分布状况、种群个体的分布情况及遗传算子的应用有关,提高算法全局收敛性能的核心就是如何使算法科学地处理种群多样性及识别个体对全局收敛性能的作用·提出几类与遗传算法全局收敛性能关系较大的个体,并结合小生境进化共享函数思想,形成一种旨在提高遗传算法全局收敛性、求解全局最优解的遗传算法,仿真结果验证了这种算法良好的全局收敛性能·     

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.     

基于改进遗传算法的RTM注射速率优化

针对目前遗传算法初始种群大多数为随机产生,注射速率优化过程容易早熟或不收敛问题,提出了基于注射速率规则的改进遗传算法。在大量注射速率历史数据基础上,建立了注射速率影响因素决策表,提出了规则相似度计算模型。由基于规则的种群生成算子生成初始种群,以填充质量最优为目标,并构造适应度函数,然后进行遗传操作,最后采用面向对象编程语言实现该算法。实例表明该算法比标准遗传算法收敛更快,而且在用该算法优化得到的注射速率下的充填质量比在用标准遗传算法优化得到的注射速率下的充填质量更好,说明采用改进遗传算法优化注射速率更为合理和可靠。     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

一种基于遗传算子优化组合的TSP问题求解方法

一般遗传算法求解旅行商问题时,存在着搜索速度与求解质量之间的矛盾.针对此问题提出了一种逆序与对偶组合算子,用以增强遗传算法的局部搜索能力.将其与具有良好全局搜索模式的均匀杂交算子优化组合应用,采用自然数和二进制相互转换的编码方式,构造了一种对TSP问题进行求解的遗传算法,保证了算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,该求解方法具有良好的搜索效率和求解质量.     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

有限制自适应遗传算法在三峡水电站厂内经济运行中的应用

针对三峡水电站厂内优化运行问题,提出一种改善算法收敛性的有限制自适应遗传算法．为了保证适应度函数的非负性,采用包含解空间初始种群生成和有限制摄动变异的有限制策略．运用个体优劣和群体分散程度自适应调整的交叉和变异概率,保持种群多样性和提高收敛速度．三峡水电站厂内经济运行不同量级的26台机组负荷分配结果表明：有限制策略解决了机组空蚀振动问题且保证了适应度函数的非负性,改善了算法的收敛性;同时,根据个体优劣和群体分散程度进行参数自适应调整的策略对于求解水电站厂内经济运行来说,是一种有效可行改进方式．     

采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计

针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50 kV·A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能.     

多方式进化遗传算法及其优化波纹薄壁管的耐撞性

 通过提出一种多方式进化遗传算法的途径改进了遗传算法,并用于求解汽车新型波纹薄壁管耐撞性优化问题。文中采用响应面法近似建立金字塔形波纹薄壁管的优化模型,在多方式进化遗传算法中采用多种编码方式、选择策略、交叉和变异操作,同时还设计了类似遗传学中染色体结构变异的倒位操作,有效改善了群体多样性。对于函数实例测试的结果显示,该算法克服了遗传算法有时局部收敛的缺陷,提升了收敛速度。在波纹薄壁管耐撞性优化问题上的应用研究表明了本算法在求解此类优化问题上的有效性和方便性。优化后波纹管吸能提高40%以上,显著改进了初始设计,进一步验证了多方式进化遗传算法求解此类优化问题的实用性。