遗传算法在模糊系统优化设计中的应用研究

在模糊系统的变节点自适应模糊神经网络实现的基础上，提出一种混合GA优化算法。该算法采用混合编码策略，利用GA对模糊规则和隶属函数同时优化，而对结论参数则用最小二乘法估计。算法综合了GA强大空间搜索能力和传统优化方法的快速收敛和高精度的优点，在保证全局优化能力的条件下，综合考虑了模糊控制器的复杂程度、训练速度和控制精度。仿真结果及应用表明了该算法的有效性。     

轧制计划的优化模型及其算法的应用研究

为保证热轧生产调度计划的可行性，提高排程的效率，根据热轧生产模式和轧制计划的结构特点，提出了一种车辆路径问题（VRP）模型来建模轧制调度问题，发展了一种混合调度方法（SAMPSO算法）来解决这个问题．试方法利用修正粒子群优化算法的局部和全局搜索能力来寻找全局最优解，利用模拟退火方法来避免陷于局部最优。对某钢厂实际生产数据的仿真结果表明，所提出的模型和算法具有良好的适应性和可行性。     

单线铁路列车运行调整优化模型与算法研究

构造了单线区段列车运行调整混合０－１线性优化模型，该模型综合考虑了列车运行计划调整和车站到发线利用。鉴于列车运行计划调整为ＮＰＣ问题，结合问题的实际背景，提出了一种有效的大系统分解算法－动态区域局部优化算法。该算法通过构造列车状态空间树，应用分枝定界法实现局部问题的优化。对车站到发线利用提出了复杂性为Ｏ（ｎ）多项式算法。     

基于最小二乘算子的混合计算智能辨识算法

基于非线性最小二乘（ＮＬＬＳ）法和遗传算法（ＧＡ）思想，通过定义ＮＬＬＳ算子、适应度以及混合数据结构，得到非线性回归模型非线性参数的混合计算智能辨识算法，该算法结合ＧＡ和ＮＬＬＳ法两者长处，即有较快收敛性，又能以较大概率求得全局（一致收敛）估计。计算结果表明该方法显著优于ＧＡ和ＮＬＬＳ法。     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。     

元胞蚂蚁算法的收敛性分析

提出一种新的优化算法，元胞蚂蚁算法，该算法将元胞自动机的邻居和规则引入传统的蚂蚁算法，实验结果证明该算法可行且有效，有良好的全局优化能力。定义元胞蚂蚁算法的求解迭代过程为一个概率测度空间中的随机算子，利用随机不动点理论，证明了该算子为连续压缩算子，存在唯一的随机不动点，从而给出了元胞蚂蚁算法的收敛性的论证，为算法奠定了相应的理论基础。     

函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性.     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

基于信息素异步更新的蚁群算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的假定前提,提出一种基于信息素异步更新的改进蚁群算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提,采用异步更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度,从而间接改变蚂蚁间合作方式。该算法更忠实于实际蚁群的寻路过程,算法具有更好的全局搜索能力。基于旅行商问题的实验验证了算法的有效性、鲁棒性及解的多样性。     

基于优秀抗体的免疫算法及其收敛性问题的研究

在遗传算法的基础上，受生物免疫原理启发，提出基于优秀抗体的免疫算法（IABSA）。与GA不同的是，该算法子代群体的形成是在优秀抗体（问题特征信息的直接体现）的指导下进行，而不是由GA的选择算子，交叉算子，变异算子随机搜索产生的，因此，它能有效地克服不成熟收敛，与GA相比，IABSA追求的优秀抗体的收敛，通过马尔可夫链的分析，我们证明了IABSA的全局收敛性，另外，收敛性对比分析揭示了IABSA有着更快的收敛速度。     

基于混合优化算法的遗传算法参数设定研究

有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算法,即基于序优化的巢分区算法。该算法将序优化思想融入巢分区算法的局部搜索过程,大大提高了局部搜索效率,而巢分区的算法框架则保证了算法的全局收敛性。以典型旅行商问题为算例的仿真结果验证了该方法的高效性与可靠性。     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来，模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力，许多文献报告了它们在这类问题上的应用，有些文献则报告了一些它们的混合算法，然而，定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异，它们的成功必须充分结合问题本身的特点，本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点，设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试，取得了令人满意的结果。     

基于混合粒子群算法和快速非均匀平面波算法的介质目标反演

提出了一种重构介质目标的新方法--混合粒子群算法,研究了几何形状已知的介质目标介电参数反演、均匀介质柱的外形轮廓反演及外形轮廓与介电参数均未知时的介质目标反演三类问题。利用快速非均匀平面波算法加速矩量法求解介质目标的雷达散射截面,以介质柱体的散射场的实际测量值与迭代计算值的偏差作为目标函数,通过单纯形法和伪群交叉算法混合的粒子群算法对优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对介质目标的介电特性进行电磁成像。仿真结果表明：混合粒子群算法简单、通用,在反演过程中不用加入正则化处理以确保数值稳定性,比简单遗传算法具有更好收敛性能、更高的成像精度和抗随机噪声干扰的能力。     

基于混合蚁群优化的天地一体化调度方法

天地测控资源一体化调度问题是一个典型的大规模组合优化问题,优化过程极其复杂,采用单一优化机制的传统蚁群算法求解这类问题时,存在求解效率低且求解性能差的缺陷。鉴于此,提出了采用两种不同融合策略的新型遗传蚁群优化方法(genetic ant colony optimization hybrid algorithm, GA-ACO)求解问题。该方法利用遗传算法的快速搜索、群体性能等优势生成初始蚁群信息素分布,提高了蚁群算法由于运行初期信息素更新较慢导致的较低求解效率和后期早熟引起的较差求解质量。仿真结果表明,相比于基本蚁群算法和遗传算法,混合蚁群算法的寻优性能更好,求解效率更高,更适合解决天地测控资源一体化调度问题。     

求解作业排序问题的通用混合遗传算法研究

车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向 ,由于其固有的计算复杂性( NP-Hard) ,一般无法利用经典方法求出最优解。本文针对一般作业排序问题 ,将遗传算法与启发式方法相结合 ,建立了一种混合算法框架 ,利用遗传算法改进启发式方法的求解性能 ,同时利用启发式方法引导遗传搜索过程 ,以提高其搜索效率。通过对完工时间与平均延误时间等不同优化目标的计算分析与比较表明 ,该方法对不同类型的排序问题均具有相当满意的求解效果.     

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。     

求解全局优化问题的智能遗传算法

提出了一种智能遗传算法,该算法融合了5种交叉算子、8种变异算子和5种灾变算子,能根据当前优化结果智能地选择交叉算子、变异算子和灾变算子,在不影响搜索过程随机性的前提下收敛于全局最优解。不同于传统遗传算法,本算法增加了对各种算子优化性能的统计,在优化过程中尽可能使用那些优化性能高的算子,从而提高了智能遗传算法的优化性能。为了验证本算法的性能,采用12种传统遗传算法和本算法同时对20个测试函数进行了求解。最终的数据实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

一种混合嵌套分区算法及其在车间调度中的应用

设计了一种嵌套分区算法框架下的局部搜索算法,即基于最优计算量分配技术的序遗传算法,该算法采用序优化思想保证在有限计算量条件下得到局部最优解,并用遗传算法的进化搜索能力和学习能力对解空间进行搜索.将设计的局部搜索算法与嵌套分区算法相结合提出一种新的混合优化算法,用该混合优化算法求解几个标准的随机车间调度问题,数字仿真的结果表明该混合算法的优化性能好于遗传算法及基于最优计算量分配技术的序优化方法.     

基于GA-TS的开放式车辆路径优化算法及应用

针对带装载能力开放式车辆路径问题,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索(GA-TS)的混合优化算法,将GA的并行计算、全局优化与TS的禁忌技术、快速局部搜索等特性相结合。该算法根据服务点需求及车辆装载能力,采用自然数编码,进行GA全局优化,种群中个体以一定的概率进行TS局部搜索,即对同属一辆车配送的所有服务点进行局部TS路径优化。既保证了优化的全局性,又保证了运算的速度性。应用于郑州煤电物资供销有限公司煤矿物资运输的车辆路径优化中,得到了最经济的运输路径,节约了成本。