求解约束优化问题的分组比较遗传算法

Deb提出的基于遗传算法求解约束优化问题的约束处理方法简单易用，但存在一些不足之处，通过考虑不可行解在优化过程中的作用，对Deb的方法进行了改进，提出了分组比较的约束处理方法，并将该法结合到一个改进的遗传算法中，数值实验和比较结果表明了这种方法的有效性。     

一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

一种求解约束优化问题的遗传算法

约束优化问题是工程领域中常见的数学模型,求解难度主要来自变量的约束和目标函数的复杂性.本文针对约束优化问题,提出了一种基于双向信息搜索的遗传算法.首先,通过启发式信息在种群中产生至少一个可行个体;其次,对于每一个杂交父代个体,基于概率分布选择一个可行解和一个目标函数值好的个体,杂交后代由这三个点的矢量和产生.最后,仿真实验及比较结果表明,提出的遗传算法是可行有效的.     

基于附加隐性遗传效应遗传算法的约束优化问题研究

遗传算法是一种模拟生物进化论的自然选择和遗传学的基因遗传机理而发展出来的一种全局优化算法.本文作者提出附加隐性遗传效应遗传算法,通过具体算例,对基本遗传算法与附加隐性遗传效应遗传算法的优化结果进行比较分析,证明了附加隐性遗传效应遗传算法在求解优化领域的约束优化方面,表现出更好的算法性能.     

基于遗传算法度约束的最小生成树问题的研究

探讨了如何将遗传算法应用于度约束的最小生成树问题，并给出了相应的算法．实验结果表明，这种用遗传算法解决度约束的最小生成树问题是有效的．     

利用改进的遗传算法求解约束优化问题

利用一种改进的浮点数编码的遗传算法求解约束优化问题,算法包括三个方面的改进,一方面,通过改进的变异算子保证种群多样性;另一方面,用改进的终止准则和周期性的利用一种局部搜索算法改进种群最优个体的函数值,从而加快算法的收敛性;利用改进的遗传算法测试了两个优化问题并与算法C-SOMGA和DONLP2的测试结果进行比较,测试结果表明改进的遗传算法在平均值和标准差方面明显优于算法C-SOMGA和DONLP2。     

一种遗传算法求约束优化问题的新方法

为了更好的解决约束优化问题,介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,将约束优化问题分成两步:首先不考虑目标函数,把约束优化问题转换为一个约束满足问题来处理,获得一个可行解;然后对目标函数和已满足约束的条件进行优化,最终获得一个最优解。还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。     

一种新的求解约束优化问题的遗传算法

科学和工程领域中的许多问题最终可以归结为求解一个带有约束条件的函数优化问题,本文针对此类约束优化问题提出了一种新方法,它把约束优化问题转化为双目标优化问题,并利用遗传算法从多点出发寻找最优解的特性,设计新的交叉、变异和选择算子,使得算法迅速找到问题的最优解。数据实验结果表明该算法对约束优化问题的求解是有效的。     

解平面四杆机构约束优化问题的改进遗传算法

以平面四杆机构约束优化设计这一实际问题为背景,针对传统遗传算法（ＧＡ）存在的问题,提出了一种新的将柯西机（ＣＭ）和遗传算法相结合的改进遗传算法（ＭＧＡ）,数值计算结果表明,该算法避免了ＧＡ算法中的早熟收敛问题,可获得上机构参数优化问题的最优解,并且还具有收敛速度快等特点。     

基于遗传算法的约束广义预测控制

广义预测控制要求控制对象必须是线性无约束的，优化的性能指标也必须是二次型形式，因此，广义预测控制的工业应用存在很大局限性．本文尝试用遗传算法来解决存在约束的广义预测控制的优化问题，给出了基于遗传算法的广义预测控制算法的实现方法，并通过工业过程对象的仿真，验证了该方法的有效性，且控制效果良好．     

一种约束多模态函数优化免疫遗传算法

通过引入局部检测函数,将约束多模态优化问题转化为约束多目标优化问题.进而,基于克隆选择原理和Pareto控制概念,提出一种求解该多目标优化问题的免疫遗传算法.算法设计中,基于非控制分层和小生境思想,产生具有足够多样性的进化群体,进而依据克隆选择原理和基因互换机理设计进化模块,对进化子群进行岛屿式进化,力求获得问题的所有...     

遗传算法与模拟退火算法混合策略模糊控制的研究

提出基于遗传算法与模拟退火算法混合策略的模糊控制,使控制规则得到优化,从而改善了控制性能．仿真实例表明这种方法是可行的．     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

求解约束优化问题的多成员人工蜂群算法

针对约束优化问题提出了一种多成员人工蜂群算法.新算法设计了一种多成员机制,增强了在可行域内的搜索能力.在进行选择操作时,允许拥有较优目标函数的不可行解战胜可行解,增强了种群的分散性;在处理等式约束时,引入一种约束放松程度从大到小变化的机制,充分利用了等式约束周围不可行解的信息.针对13个标准测试函数的仿真实验表明:当处理含有等式约束且可行域较小的问题g13和最优解位于可行域内部且可行域较大的问题g02时,与改进人工蜂群算法相比,新算法最优解的均值误差分别减小了76%和80%.     

解不等式约束问题的不可行SSLE滤子算法

考虑将原不等式约束优化问题转化为与其等价的带等式约束的优化问题,并证明它们具有相同的KKT条件.转化后的问题要求其乘子是非负的,故其KKT条件与一般的等式约束优化问题不同. 针对这种具有特定的等式约束优化问题,提出了一种求解不等式约束优化问题的不可行序列线性规划滤子方法.该算法只需求解两个具有相同系数矩阵的线性方程组以得到搜索方向,因此计算量较小.最后给出了该算法的全局收敛性证明和数值结果.     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

模拟退火遗传算法的泵站优化运行

针对泵站在不同流量扬程要求时,水泵运行组合不合理,导致泵站运行效率低的问题,提出以泵站总功率最小为目标函数的优化运行数学模型.此模型以水泵扬程、总供水量和调速泵的调速率为约束条件,利用模拟退火遗传算法确定并联运行泵的台数、调速泵的调速率及泵的流量分配,实现泵站的优化运行.该算法引入了不可行度对每代种群做初始选择,并利用不可行度取代传统的惩罚函数,平衡目标函数最优化和满足约束条件这两方面的要求.最后通过实例验证了本算法在求解泵站优化调度问题方面的可行性.     

遗传算法在双正弦函数受限优化中的应用

文章采用遗传算法,研究了受限双正弦函数的极大值问题,给出了遗传算法寻优后的结果,并就遗传算法参数对受限双正弦函数寻优的收敛性进行了分析,结果表明遗传算法准确且较快地得到了双正弦函数的极大值。     

遗传算法在最优化问题中的应用研究

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法.本文分析和研究了遗传算法的基本概念和基本要素,阐述了遗传算法的实现原理和实现过程,并将遗传算法应用于求非线性函数最值中,证明了该算法对于解决函数优化问题是最有效的方法之一.