一种连续探索型遗传算法的设计与应用

提出了一种连续探索型遗传算法，它不仅能提高简单遗传算法的收敛速度，而且能有效地保证种群的多样性，并在全局范围内搜索解空间，得到最优解。将算法应用于多峰值函数的优化，仿真表明了该算法的有效性和效率性。     

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。     

遗传算法中基于优良个体特征模式的方向变异算子

提出了一种基于优良个体特征模式的方向变异(DM)算子以改进标准遗传算法的随机变异，它不仅能提高种群的多样性，增强其在解空间的搜索能力，也能提高遗传算法的收敛速度、在对多峰值函数的优化时，将该算法和标准遗传算法结果比较，表明该算法有良好的稳定性、     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析

提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.     

基于硬判决的多用户检测遗传算法改进

针对多用户检测中基于遗传算法的种群初始化不足,充分利用有用的边信息,结合传统匹配滤波器的硬判决,提出一种更为合理的种群个体初始化结构,改进了异步CDMA系统中多用户检测的遗传算法。仿真结果表明．改进后的种群个体初始化结构减少算法早熟收敛带来的影响,使搜索能更快地向最优解靠近,弥补了简单遗传算法自身的盲目性,加速了算法的收敛速度,实现了异步系统下高效、快速的多用户检测．     

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。     

基于交叉亲和度评价的多种群遗传算法

为进一步解决传统多种群遗传算法进化过程中迅速丧失种群多样性,导致的易早熟、收敛到局部最优解等问题,提出一种基于交叉亲和度评价的多种群遗传算法,采用多种群并行搜索的思想,结合模拟退火算法提高算法的搜索能力,种群之间通过交叉推优选出的交流个体,进行亲和度评价替换目标种群个体来完成交流。通过对TSP问题的求解表明,算法得到的解都接近最优解,性能优于传统多种群遗传算法。     

求解矩形放置问题的亲属帮助遗传算法

用基于几何位置的方法求解矩形放置问题,解空间有限,且包含最优放置,但解空间太大。为了解决这个问题,将基于几何位置的序列对算法作为遗传算法的编解码过程,同时根据序列对编码空间中局部最优解相互间保持一定距离的特点,从父代中随机地选出一定比例的个体,用这些个体作为排斥体,使子代个体与排斥体都保持一定的距离,有效地避免了种群过早收敛到局部最优解。3组试验表明:这种算法在问题规模小时能有效地搜索到全局最优解;在问题规模较大时,能得到较好的结果。     

求解矩形放置问题的亲属帮助遗传算法

用基于几何位置的方法求解矩形放置问题,解空间有限,且包含最优放置,但解空间太大。为了解决这个问题,该文将基于几何位置的序列对算法作为遗传算法的编解码过程,同时根据序列对编码空间中局部最优解相互间保持一定距离的特点,从父代中随机地选出一定比例个体,用这些个体作为排斥体,使子代个体与排斥体都保持一定的距离,有效地避免了种群过早收敛到局部最优解。3组试验表明:这种算法在问题规模小时能有效地搜索到全局最优解;在问题规模较大时,能得到较好的结果。     

二维对流-扩散方程反问题的遗传算法求解

给出了利用遗传算法求解二维定常对流一扩散方程参数反演的一种新方法,该方法把参数反演问题转化为优化问题求解。特别从多个初始点开始寻优,并借助交叉和变异算子来获得参数的全局最优解。数值模拟结果表明,该方法具有精度高且编程简单、易于计算机实现等特点。     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms, a new hybrid genetic algorithm is proposed. In this algorithm, a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation. And according to the searching process, the searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population. The algorithm has such advantages as fast search, precise results and convenient using etc. The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

基于相似个体拥挤与Fibonacci法的遗传算法

由于传统遗传算法在应用中会出现"早熟",局部寻优能力较差,求解结果精度不高等缺点,提出了相似个体排挤方法和Fibonacci算子,给出了用相似个体的拥挤与Fibonacci算子相结合的改进遗传算法.数值仿真表明改进后的算法优于传统遗传算法和当前一些改进遗传算法,提高了遗传算法的局部搜索能力和收敛速度,并且能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

全局混沌蝙蝠优化算法

为提高蝙蝠算法进行特征选择的正确率,提出全局混沌蝙蝠优化算法(GCBA).首先,GCBA采用混沌映射方法使种群的初始化能够遍历整个解空间,获取蝙蝠初始的最优位置,使其具有更加丰富的种群,解决了初始化种群随机性的问题.同时,GCBA引入当前粒子的最优解和当前种群的最优解跳出局部最优解,可有效避免算法早熟,有利于提高算法的全局搜索能力.蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)与遗传算法(GA)在10个数据集上的测试结果表明,所提算法具有更高的分类精度和更强的跳出局部最优的能力.     

基于浮点数编码的信息熵控制多种群遗传算法

在用准精确惩罚函数处理约束优化问题的基础上，提出一种基于浮点数编码机制的信息熵控制多种群遗传算法。通过在遗传设计中定义一个新的概率而引入信息熵概念，构造出一个信息熵优化模型。该模型不必完全求解，即可容易求出作为概率的拉格朗日乘子，得出空间收缩概率，控制各种群中解空间的收缩。信息熵的介入可使优化过程更加平稳，收敛更快。同时，该算法给出了一种科学而有效的遗传设计收敛判据。实例证明该文算法在求解约束优化问题时快速、有效。     

BOD-DO水质模型多参数反演的遗传算法

给出了利用遗传算法求解河流水质BOD-DO模型参数反演的一种新方法,该方法把参数反演问题转化为优化问题用遗传算法求解,其特点在于:从多个初始点开始寻优,并借助交叉、变异算子来获得水质参数的全局最优解。模拟结果表明,该方法具有精度高,收敛速度快且易于计算机实现等特点。     

基于混合优化鱼群算法的近空间飞行器控制分配

为解决近空间飞行器的控制分配问题, 研究了一种融合了差分进化与遗传进化的鱼群优化算法控制分配策略。该方法能充分考虑执行器的动态约束, 根据操纵面物理约束随机产生鱼群的初始个体, 再利用鱼群算法进行全局搜索。鱼群算法搜索范围从全局搜索快速收缩进入局部搜索, 在收敛速度减慢或停滞时, 利用差分进化算法运行速度快及局部优化的优势, 以提高收敛速度和精度。同时在差分进化未能获取更优解时, 由遗传算法进行全局寻优, 避免分配结果收敛于局部最优解, 从而提高整个分配算法效率。同时将该方法应用于某近空间飞行器。仿真结果表明, 该控制分配方法能有效地将控制指令分配到各操纵面上, 实现良好的跟踪效果。     

基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减弱、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法(CSSA-HB).首先引入混沌映射调整麻雀搜索算法关键参数;其次引入等级制度,利用父代种群中3个最优个体对警戒者进行位置更新,加强个体间交流,增强种群多样性;然后利用布朗运动可控均匀步长,增强算法的探索能力;当算法陷入停滞时,利用布朗运动策略对个体施加扰动,促使算法跳出局部最优;最后利用贪婪策略保留优势个体,有效加快收敛速度.对12个测试函数进行仿真实验,结果表明混沌映射能有效增强算法性能,迭代映射表现最佳;改进算法具有较强的局部最优规避能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

基于自适应并行遗传算法优化设计的有源滤波器

提出一种用于有源滤波器的改进自适应并行遗传算法设计.引入了两个自适应算子:其一根据进化过程实现交叉和变异概率的自动调节;其二通过设计随机个体集和健壮个体集,实现种群个体的多样性和保护适应度高的个体不被破坏.采用基于岛屿的交换模型实现多种群间信息交换,扩大了种群的规模和相应的搜索空间.给出了利用该方法设计四阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,并与基本遗传算法进行了比较实验,结果表明该算法收敛速度快、精度高,有效地克服了早熟现象.为大规模有源滤波器设计提供了方法上的支持.