小生境技术对遗传算法的改进作用研究

将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象。本扼要分析了遗传算法的运行机制,提出一种基于小生境改进遗传算法;对复杂函数的遗传优化仿真实验数据表明,改进的遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性,而且具有快的收敛速度。     

改进遗传算法及其在谷氨酸发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程建模中变量取值范围扩大时,二进制遗传算法存在收敛速度和精度的矛盾,研究了改进的浮点遗传算法．仿真结果表明：该改进算法能克服二进制遗传算法的缺点,不仅在收敛精度和速度上都有明显的改进,且效率很高．具有工程实际应用前景．     

改进灾变遗传算法及其在无功优化中的应用

针对灾变遗传算法的早熟和稳定性问题,提出了一种改进灾变遗传算法,设计了与进化代数相关的改进灾变算子;为了兼顾算法的全局性能和收敛速度,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率.IEEE14节点和IEEE30节点无功优化算例表明,该改进算法具有良好的全局性能和收敛速度,适合求解电力系统的无功优化问题.     

遗传算法的爬山法改进

针对遗传算法在处理多峰优化问题时容易发生早熟现象的问题,采用了动态调整交叉概率值和变异概率值的方法,引入爬山法在迭代过程中进行局部寻优,仿真实验对比分析了标准遗传算法和改进遗传算法的性能.研究结果表明:改进后遗传算法的收敛速度较快,得到结果误差值比较小.研究结论证明在相应的进化阶段采用合理的概率值,利用爬山法对遗传算法局部寻优,可以避免早熟现象,提高遗传算法收敛速度和精度.     

改进遗传算法在供热系统中的应用

针对传统供热系统中PID控制器超调量高、响应时间长的问题,提出一种改进的遗传算法.改进的遗传算法收敛速度更快,求解速度更快,稳定性更高.将改进的遗传算法应用到供热系统PID控制器上,提高了PID控制器的精度,其动态性能和鲁棒性均比较理想.     

基于改进多变异遗传算法的图像匹配

简述图像匹配问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对图像匹配问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决图像匹配问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果.     

基于改进CGA的配电网重构

针对遗传算法易早熟收敛和易产生大量不可行解的问题,提出了一种基于改进的克隆遗传算法(CGA)的配电网重构方法.该方法对克隆遗传算法进行了3点改进:通过简化网络结构,缩短了算法中染色体的长度;采用基于环路的编码方式,避免了产生大量不可行解;改进克隆遗传算法的选择算子、基因移位和突变操作,克服了早熟收敛的问题,提高了算法的收敛速度.本文以网损最小为优化目标对算例进行了重构,同时与基于遗传算法及粒子群算法的配电网重构进行了比较,算例结果表明:改进的CGA具有较高的寻优性能,应用于配电网中可以起到减小网损的作用.     

基于改进小生境免疫遗传算法的船体建造板材图形排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的不规则图形排样问题,提出一种基于排挤机制的小生境技术结合传统改进免疫遗传算法的方法.通过实例比较,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对排样问题的解决和优化.经过船体建造板材套料实验研究,在大规模不规则图形排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的应用中,具有较好的全局寻优表现和收敛速度,该算法是有效、可行的.     

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。     

改进的自适应遗传算法在结构优化设计中的应用

普通遗传算法经常出现易早熟、随机性较大、收敛速度较慢等问题,基于Sigmoid函数,提出了一种新的改进的自适应遗传算法.该算法可以有效提高收敛速度并防止算法陷入局部最优解,通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性.结果表明,提出的新型遗传算法可以为其在大型土木建筑结构的优化设计中的推广应用提供理论支持.     

基于遗传算法的软土施工动态预测

采用遗传算法作为优化算法,与Duncan-Chang双曲线本构模型有机结合,设计了一个实用的非线性有限元反演模型.以沉降板实测位移为依据,让模型按施工顺序反演土体中的一些重要参数,再通过这些参数最优结果预测土体今后变形情况,为软土工程的设计校核和动态施工提供必要的指导.     

基于改进遗传算法的控制器参数优化

针对标准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略.综合分析了它们对算法收敛性的影响.应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,并与传统的ZN法、简单遗传算法进行比较,仿真结果表明控制系统的时域性能指标有极大改善.     

遗传算法的神经网络在交流调速中的应用

介绍了遗传算法与神经网络的组合方式及结构,并通过遗传算法神经网络的融合技术对交流调速锦绣控制,然后通过遗传算法对神经网络的参数进行集中优化,得到了被控制对象的一个最优控制器———神经网络控制器.说明了这种技术的可行性.仿真结果也表明了该控制器使得交流调速的性能得到了提高.     

基于遗传算法反向传播模型的板形模式识别

针对在板形模式识别中, 反向传播（BP）网络对未知板形识别能力差和遗传算法（GA）优化神经网络初始权重过程复杂等问题, 提出一种基于多维空间优化的遗传算法优化BP网络初始权重的板形模式识别GA-BP模型, 该模型直接以网络权重构造多维空间染色体, 以训练样本误差和测试样本误差相结合作为遗传算法的适应度函数, 以较大的网络期望误差和低的进化程度为网络的训练策略. 研究结果表明： 基于多维空间的遗传优化方法, 建模简单, 无需编码、解码, 大大减少了编程计算量;GA-BP模型有效提高了BP网络对未知板形的识别能力和识别精度, 在工业试验中, GA-BP模型板形模式识别结果跟板形仪的实测板形非常接近.     

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

讨论了遗传算法优化神经网络连接权的优点及存在的局限性.应用变尺度混沌搜索策略,建立了一种新的混合遗传算法——混沌遗传算法.将改进后的遗传算法结合前馈型神经网络应用于储层油气预测,取得了较好的效果.     

基于遗传支持向量机流量软测量研究

针对中国石油宁夏石化公司离心式CO2压缩机四段出口动态流量准确测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量,实现了基于支持向量机的软测量技术对流量的间接测量．应用遗传算法对支持向量机的参数进行了优化,并将参数优化后的支持向量机得到的体积流量软测量模型的预测效果与实际测量值进行了对比,取得了良好的效果．     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

基于遗传珊瑚礁优化算法的负载均衡问题

基于珊瑚礁优化算法, 通过在种群的每次进化过程中引入遗传算法中的交叉和变异算子, 提出一种遗传珊瑚礁优化算法, 并将改进的遗传珊瑚礁优化算法运用到负载均衡中， 有效解决了算法过早收敛的问题, 提升了算法的优化性能. 对比经典遗传算法、 珊瑚礁优化算法等群智能算法, 在CloudSim上仿真实验结果表明, 遗传珊瑚礁优化算法优化负载均衡策略取得了满意的结果, 提升了资源能耗利用率, 均衡了控制策略.     

基于遗传珊瑚礁优化算法的负载均衡问题

基于珊瑚礁优化算法, 通过在种群的每次进化过程中引入遗传算法中的交叉和变异算子, 提出一种遗传珊瑚礁优化算法, 并将改进的遗传珊瑚礁优化算法运用到负载均衡中, 有效解决了算法过早收敛的问题, 提升了算法的优化性能. 对比经典遗传算法、 珊瑚礁优化算法等群智能算法, 在CloudSim上仿真实验结果表明, 遗传珊瑚礁优化算法优化负载均衡策略取得了满意的结果, 提升了资源能耗利用率, 均衡了控制策略.     

正布尔函数随机生成算法

层叠滤波器是一类新型非线性滤波器，生成正布尔函数是确定层叠滤波器的关键．在应用全局化优化算法，如遗传算法、模拟退火算法时，如果不能随机生成正布尔函数，则无法应用这些算法优化层叠滤波器，提出了一种随机生成正布尔函数算法，能随机生成正布尔函数，使应用全局化优化算法优化层叠滤波器成为可能．仿真结果表明，该算法可行．