基于改进自适应遗传算法求解移动机器人路径的优化问题

通过对遗传算法进行自适应改进,计算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题.通过运用序号法设定各货位在工作环境中的位置,建立移动机器人拣选作业的数学模型,运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真.实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优...     

基于海明距离改进的自适应遗传算法

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优解的不足，通过引进种群迁移及增强种群个体杂交之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进。改进的算法提高了种群精英基因，使其能很好地保留到下一代；较好地提高了自适应遗传算法的全局搜索能力，并增强了算法收敛速度。通过仿真实验验证了本文算法的有效性。     

一种改进的遗传算法在多峰值函数优化问题中的应用

针对标准遗传算法在处理多峰值函数优化问题中存在的收敛性问题，设计了一种自适应多位变异遗传算法．有效地解决了过早收敛、局部搜索能力差和全局收敛性问题．实例计算表明.改进后的遗传算法是有效和可行的．     

基于遗传算法的骨肿瘤分类方法研究

为了更好地利用骨肿瘤分形参数集对骨肿瘤进行模式判别，将基于连续变量的遗传算法和相应的交叉与变异算子应用于骨肿瘤的模式分类中。针对该算法在实验中出现的振荡及不收敛问题，相应采用了自适应技术加以改进。通过对比改进前后遗传算法的精度和速度，证明了改进后的自适应遗传算法稳健性能好，运算速度快。利用该算法，可根据分形参数模式集对骨肿瘤进行有效的分类，达到了预期的目标。     

基于改进免疫遗传的配电网故障区段定位研究

针对目前智能算法在配电网故障定位中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出将基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)应用于配电网故障定位中,同时引入精英保留思想对传统免疫遗传算法进行改进.改进后的算法拥有遗传算法搜索特性的同时保留了免疫算法多机制寻求多目标函数最优解的自适应特性,很...     

基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化

提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明：改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。     

改进的遗传算法在多目标物流配送路径中的应用

物流配送路径优化是物流系统设计的关键环节。针对物流配送路径问题复杂性和多约束性,提出一种改进的遗传算法——自适应免疫遗传算法(AIGA)。该算法利用一种新的免疫疫苗选择策略和免疫操作方法,使得优化过程随进化代数自适应改变,结合并列选择法对多目标物流配送路径进行优化,并给出了解决多目标物流配送路径问题的具体步骤。最后通过仿真验证,该算法的计算效率,收敛性都有明显的提高,验证了算法的实用性和有效性。     

整流机组效率优化中遗传算法的研究与应用

针对多台大功率整流机组并列运行效率优化的需要，采用浮点数编码遗传算法，并进行适当的改进：采用不同群体配合不同惩罚系数的方法处理约束条件；采用最优个体保留方法进行选择；采用线性交叉和自适应变异；通过基于控制参数自适应调整的策略克服早熟收敛。采用现场数据进行验证，结果表明，该方法收敛于全局最优解，收敛速度满足需要，过程比传统的工程方法简单，计算结果优于工程方法。     

一种改进的遗传算法在函数优化中的应用

针对传统遗传算法在处理多峰值函数优化存在的"早熟"问题,以及在后期搜索效率低的问题,在对目前常见的几种种群早熟程度评价指标进行分析的此基础上,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此提出了一种改进的自适应遗传算法;最后将改进的遗传算法用于函数优化;实验表明:改进后的遗传算法有效地解决了过早收敛、局部搜索能力差和全局收敛 速度慢等问题.     

基于生物入侵思想的自适应遗传算法优化

为了改进遗传算法的性能,针对标准遗传算法存在的早收敛及稳定性差的缺点,分析这一问题的原因及应对措施。选择使用基于生物入侵思想的自适应遗传算法进行优化,根据种群的实际情况对交叉概率、变异概率及入侵概率进行动态调整,使算法具有更好的鲁棒性。通过对标准遗传算法、自适应遗传算法、改进的自适应遗传算法和基于生物入侵思想的自适应遗传算法进行仿真验证得知,优化后的算法具有更好的适应度曲线,表明其能够有效的克服不成熟收敛,具有更快的收敛速度及更好的的稳定性。     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

改进的多目标遗传算法在无人机机翼结构优化中的应用

现有的多目标遗传算法往往只能求得整个非劣曲线的一部分,同时局部搜索能力差,收敛速度较慢。为了解决这些问题,提出了一种改进算法,该算法将非劣分层遗传算法(NSGA)与向量评估遗传算法(VEGA)的优点结合起来,并且提供了一个利用往代信息构造搜索方向的局部搜索算子,有效扩展了非劣曲线的范围,加快了收敛速度。以某无人机机翼结构的多目标优化问题为例,证明本文改进算法可以较为快速地获得一个分布均匀的非劣解集。     

基于改进伪并行遗传算法的函数优化

针对遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,在已有的伪并行遗传算法基础上对遗传操作进行改进。采用3个测试函数对改进的算法进行验证,结果表明改进的算法在函数的平均适应度值、平均运行代数、收敛概率等方面都取得了较好的结果。     

改进遗传算法求解防空作战WTA问题

武器目标分配问题是防空作战指挥控制的核心和关键。针对求解防空作战WTA存在容易早熟和收敛较慢的问题,提出了一种改进遗传算法。引入直觉模糊集理论,定义了WTA问题的目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过"最小最大"算子构建了直觉模糊WTA问题模型;针对遗传算法中变异概率固定的竞争和子代种群缺乏父代优良个体的问题,采用自适应变异概率和模拟退火Meta-Lamarckian学习策略改进算法,并求解防空作战WTA问题,与其他算法进行仿真比较,结果表明改进遗传算法求解防空作战WTA的有效性。     

求解0/1背包问题的自适应遗传退火算法

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出一种自适应遗传退火算法用于解决高维约束优化问题.该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,并结合自适应交叉、变异概率,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度.最后,比较了标准遗传算法和自适应遗传算法的实验结果,证明了自适应遗传退火算法在0/1背包应用中的高效性和精确性.     

炮射导弹控制系统的多目标二级优化设计

建立了炮射导弹多目标二级优化模型,提出了多目标二级混合遗传优化算法.对第一级多目标函数引入Lagrange乘子向量作为协调变量,采用两级递阶协调法实现多目标的第一级优化;针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,将遗传算法与模式搜索法相结合,采用改进的遗传算法实现了多目标的第二级优化.仿真结果表明,所提出的多目标二级混合遗传优化算法收敛速度快,所设计的控制系统性能优于基于权重系数变换法的遗传算法的效果.     

一种快速实现多峰值函数优化的改进遗传算法

针对基本遗传算法具有的收敛早熟、局部搜索能力差等缺点,提出了一种快速实现多峰值函数优化的改进算法。该算法包含并行小生境技术、可疑峰值点判断、引入局部搜索参数等策略,并采用C语言成功编写了通用程序。数值算例表明：该改进算法能有效防止早熟收敛,明显提高遗传算法的收敛效率,快速搜索到目标函数的所有最优点。该算法对求解多峰值函数优化问题具有普适性。     

基于混合自适应遗传算法的路径规划研究

为解决供应商管理库存（VMI）模式下带时间窗的车辆路径规划（VRPTW）问题，综合考虑多种条件建立了具有多目标约束的数学模型，并创新性提出混合式自适应遗传算法，该算法在自适应遗传算法（AGA）的基础上加入了节约算法构造种群的初始解，引入了随机遍历抽样法进行选择操作，改进了算法的交叉方式，最后运用大规模邻域搜索法（LNS）对变异后的种群进行破坏和修复操作。通过MATLAB软件进行仿真实验，与传统自适应遗传算法进行对比，运输成本显著性降低了50%，据此得出该混合式自适应遗传算法在解决VRPTW问题时具有更强更科学的全局搜索和快速收敛的能力，以期更高效合理地优化供应商车辆配送路径规划。     

基于改进自适应遗传算法的层合板铺层顺序优化方法

针对复合材料层合板的铺层顺序优化,设计随适应度自适应变化的变异算子和交叉算子,提出了一种改进的自适应遗传算法。通过铺层顺序优化算例证明:与标准遗传算法相比,改进的自适应遗传算法在组合优化方面具有更好的稳定性、收敛性和运行效率。针对不同的设计变量个数,变异算子和交叉算子应选取不同的参数;当设计变量较多时,自适应遗传算法选取P_(c1)=0.9,P_(c2)=0.6,P_(m1)=0.19,P_(m2)=0.01具有更优的收敛效率。     

基于多目标MQABC算法的无人机协同任务分配

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重置Harmonic平均距离循环策略对自适应快速人工蜂群算法(ABCSGQ)进行改进.另外通过定义自主决策准则引导多目标任务分配的方案选取.仿真实验结果表明:相比于多目标人工蜂群算法及非支配排序遗传算法,改进算法具有较好的分布性、收敛性及更高效的求解能力.