实数编码最优子种群遗传算法及结构优化

遗传算法(GA)是利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法,其寻优过程始终保持整个种群的进化.本文提出了实数编码最优子种群遗传算法理论,通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体,组成该代最优子种群,将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异、最优子种群中的个体间也进行交叉变异,从而产生新的种群.该遗传算法使得遗传过程中落入局部最优解的几乎不可能,对于多极值问题非常有效,收敛速度也非常快.     

用遗传编程进化神经网络结构和权值

本采用遗传编程（Genetic Programming，下用GP表示）的方法，提出一种对神经网络如何同时优化它的权值和结构（包括层数，每层的神经元个数以及神经元之间的连接关系）的新思想，遗传编程（Genetic Programming)是遗传算法（Genetic Alogrithms) 的扩展，利用具有可变长度的LISP符号表达式表示群体中的个体，是基于达尔（Darwin)的进化论和遗传基因学原理的一种新兴的搜索寻优技术，本采用这种方法设计了一个神经网络，成功解决了一位加法器问题。     

基于MATAB的遗传算法程序设计及TSP问题求解

首先分析了用Matlab语言设计遗传算法程序的优越性,接着以遗传算法求解TSP问题为例,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并通过分析实验数据,得到各个遗传算子在搜索寻优过程中所起的作用,最后指出了用Matlab语言编程同用其它高级程序语言编程的差异所在．     

基于网格和排序的自适应遗传算法及其性能分析

提出了一种改进的自适应遗传算法.它使网格法思想在二进制编码表示个体的情况下得以实现，因此保证了初始种群内个体的遍历性和多样性；其遗传算子由个体在种群中的排序位置自适应地决定.该算法能维持种群内个体在各个运行阶段多样性，加快种群收敛速度，克服遗传算法早熟现象.几种典型的多峰函数优化结果证明该算法的有效性和实用性.     

解决影片递送问题的改进混合遗传算法

影片递送问题(简称FDP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题.遗传算法是一种生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.论文针对影片递送问题的特点,在遗传算法中引入新的交叉算子,同时对进化个体进行可行化及结合2-opt邻域搜索也提高了运算效率,设计出一种改进的混合遗传算法.具体实例测试表明在解决FDP时新算法的有效性.     

遗传算法的一种改进实现

遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法.针对基本遗传算法的缺点,从选择、交叉和变异3个算子出发,采取替换部分最差个体、引入小生境思想和集中因子等方式进行处理,提出一种改进的遗传算法(IGA).通过测试函数Rastrigin确定IGA中的相关参数,并与基本遗传算法比较.结果显示IGA较基本遗传算法更具优越性和可行性.     

一种基于加权海明距离的自适应遗传算法

针对普通遗传算法易出现早熟收敛和搜索效率低的缺陷,提出一种基于加权海明距离的自适应遗传算法.该算法综合考虑个体间加权海明距离和适应度值,自适应调整交叉概率和变异概率;采用精英保留法,保证最优个体不被破坏;使用双重停机准则,减少不必要的计算时间,提高遗传搜索效率.最后,运用经典测试函数对该算法进行了仿真实验.结果表明,该算法可以显著提高遗传优化的全局搜索能力,加快遗传算法的收敛速度.     

基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则

基于遗传编程(GP)提出一种最优规则遗传算法(BRGA)对分类规则进行优化的方法,获取最佳分类规则集,此算法可以调整分类器模型的相关参数,在适当增加迭代基础上大幅提高分类的精确度,具有相当的灵活性和可理解性.利用6个基因数据集检验了算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法与其他文献的方法相比,在具有较高分类精确度和稳定性前提下大幅降低了计算复杂度及冗余.     

神经网络的遗传繁殖策略

借助神经网络技术对遗传算法中的后代个体的繁殖进行了研究,介绍了基于神经网络的遗传繁殖新策略,探讨了基于神经网络的遗传繁殖策略的实现,对基于神经网络的繁殖策略还进行了初步实验.数值实验结果表明,提出的基于神经网络的遗传繁殖策略能产生优良的后代个体.     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

通过在遗传算法中引入个体浓度的选择机制和记忆机制,确保了进化过程中种群内个体的多样性,避免局部收敛,保证了算法朝优化方向进化.实验结果表明改进算法能跳出局部收敛,有效避免了早熟产生和遗传退化现象出现.     

自适应基因表达式程序设计研究及应用

针对基因表达式程序设计(GEP)是基于基因型和表现型的新型遗传算法,它综合了遗传算法(GA)和遗传程序设计(GP)的优点,但在解决具体问题时有收敛速度较慢、易陷入局部最优和拟合度不高等缺陷,提出一种自适应基因表达式程序设计算法(AGEP),它将差分突变搜索、混沌重组和变异操作、灾变算子运用于GEP中;最后将其应用于实例中,并将其所得结果与传统的基因表达式程序设计结果进行比较。研究结果表明:该算法不仅提高了算法的精度和收敛速度,而且有效地克服了不成熟收敛,理论证明该算法全局收敛;改进的基因表达式程序设计性能良好。     

基于基因表达式编程的股票指数时间序列分析

基因表达式编程（GEP）是遗传算法研究的新分支．针对股票对象的特点，提出了适应股票规律的GEP—STOCK模型，包括n时段—STOCK—GENE，STOCK—fitness以及STOCK-GEP算法，并以上海证券交易指数时间序列数据为对象做了实验．进行了误差和指数涨跌分析．实验结果表明GEP—STOCK模型预测精度较高，20d的平均绝对误差为11．08，平均相对误差为0．64％．从涨跌情况预测来看，模型对6d后指数的涨跌判断，正确率高于80％以上．     

基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP(Gene Expression Programming )算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法(DS-GEP:Gene Expression Programming based on diversified development strategy)。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

基因表达式程序设计方法在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法，该算法在运行时具有很高的效率，实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上．预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据，而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确．基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题．本采用基因表达式程序设计，建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性．章最后指出了该方法具有广泛的应用前景．     

SW—GP组合算法在煤矿监测数据预警预报中的应用

为了更有效地利用煤矿监测数据进行煤矿安全事故的预警预报,提出滑动窗口-遗传程序设计组合算法实现了监测数据的动态预测。在程序设计时,数据采样采用滑动窗口技术实现,通过遗传程序设计算法实现系统的自适应建模。通过对监测数据的测试,证明了组合算法建立模型的预测值和实际结果具有很好的一致性。     

基于多目标基因表达式编程的电路演化算法

为提高电路演化的效率和成功率,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对多目标优化问题,在基因表达式编程(GEP:Gene Expression Programming)的基础上,提出了基于多目标基因表达式编程的电路演化算法(MGEP:Multi-Objective Gene Expression Progra...     

基于基因表达式编程的代价敏感分类算法

针对传统分类算法在稀有类上的分类效果不佳,通过引进代价矩阵,改进了基因表达式编程的适应度函数,提出了一种基于基因表达式编程的代价敏感分类 (CSC-GEP：Cost-Sensitive Classification-Gene Expression Programming) 算法,并在UCI数据集上对该算法进行了实验。实验结果表明,CSC-GEP的召回率、精度和F-度量值较C4.5分类器分别提高了7.07%,2.89%,5.12%,证明了CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。     

基于进化编程的分类方法研究与应用

随着人们生产和搜集数据的能力大幅度提高,迫切需要找到从现有数据库系统/广域网的大量数据中提取知识的手段。因此产生了基于数据库与数据仓库系统的数据挖掘方法与技术,其中分类是数据挖掘中一个重要的分析过程。文中阐述了数据挖掘的相关概念、方法,并介绍了遗传编程相关理论,提出了基于进化编程的分类算法,将遗传编程的思想运用于数据挖掘的分类方法中,最后,结合实例给出了实验数据。     

基于基因表达式编程的终端区飞机优化排序模型设计

终端区飞机排序是空中交通流量管制部门关注的热点问题,通过研究基因表达式编程在终端区飞机排序中的应用,设计了可回溯基因表达式编程的优化排序算法。该算法在染色体进化时使用改进的操作算子——最大区间约束倒置操作符,解决进化中出现的无效解和无用解问题;在种群繁衍时采用了回溯进化技术,为较优种群更好地保存,对回溯栈的操作改进为不...