改进型遗传算法及其应用研究

针对基本遗传算法较容易陷入局部最优点和迭代次数多的缺点,该文对选择、交叉及变异改进策略进行了分析,给出了改进型遗传算法,并与基本遗传算法在多峰函数优化中的应用进行了比较.结果发现,改进型遗传算法在遗传代数及收敛次数方面均有较大的改善.最后,给出了改进型遗传算法在电力电子器件模型参数辨识中的应用结果.     

基于改进型遗传算法的混流U型装配线第二类平衡问题

针对最小化生产节拍的第二类混流U型装配线平衡问题, 构建了混合整数规划模型, 并设计了改进型遗传算法求解. 在遗传算法的解码过程中, 采用3种搜索方式将工序分配到工作站, 比较了3种搜索方式下的工作站时间, 并参照期望生产节拍值筛选出最优的工作站分配方式, 再根据分配方式的寻优情况判断是否自动更新期望生产节拍值. 通过大量的标准算例, 证明了改进型遗传算法的有效性. 最后, 结合实际案例分析, 再次验证了混合整数规划模型和改进型遗传算法的有效性.     

一种改进型遗传算法及其在规则提取中的应用

传统的遗传算法在处理复杂的优化问题时容易早熟收敛,陷入局部最优解。为此将免疫原理引入遗传算法,提出了一种新的亲和度定义策略——正弦型亲和度,该策略在对适应度调整时,前期有近似线性的抑制作用,后期则变得平缓。据此设计了一种改进型遗传算法,以提高遗传算法的全局寻优和局部搜索能力。实验结果表明,改进型遗传算法在处理高维多峰函数的收敛速度和收敛精度方面均优于基本遗传算法。以发动机稳定工作状态为例,应用改进型遗传算法实现了飞行状态分类规则的自动获取。测试结果表明,只要训练样本选取得当,获取的规则简洁、有效。     

一种基于浓度调节的改进型量子遗传算法

针对量子遗传算法(QGA)优化多峰函数时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了改进型量子遗传算法(IQGA)。引入个体浓度的概念,在量子门更新之前对种群进行筛选并剔除高浓度个体和劣个体,并用新的个体代替它们,增强了量子遗传算法全局搜索能力。通过典型复杂连续函数的对比测试,验证了该改进型量子遗传算法的可行性和有效性。     

用于求解TSP问题的遗传算法比较研究

针对基本遗传算法收敛速度慢、易早熟的现象,提出了基于贪心交叉算子的改进型遗传算法,利用贪心思想引导交叉操作,加快寻优速度。利用新算法进行了30城规模的TSP问题求解,并且与基于部分匹配交叉算子和顺序交叉算子的遗传算法进行了比较研究。通过在不同种群大小、迭代次数、交叉及变异概率、代沟等参数设置下对三种算子的性能影响进行深入分析。结果表明:基于贪心交叉算子的改进型遗传算法具有收敛速度快、寻优效率高的特点。     

基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题，并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例，给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤，并通过龙羊峡．李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明，与遗传算法相比，改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时，减少了机组的启停次数，并且使所有机组连续高效运行，从而降低了机组的维护费用，并增加了梯级的经济效益．     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

基于一种自适应并行遗传算法的网格资源选择策略

网格是在某一单一时间,将网络中众多的计算机资源集中起来共同处理某个单一问题的.而如何有效地从众多的资源中选出多个较优秀的资源是一个NP问题.该文提出一种新的自适应的并行遗传算法（NAPGA）,并对网格资源的选择策略在C+MPI平台上进行了并行模拟.结果表明,该算法不仅有效地避免了过早收敛的现象,而且取得了比改进型的并行遗传算法(NIPGA)更优的搜索结果.最后对遗传算法的搜索和收敛规律进行了一些讨论.     

基于遗传算法的CGF机动规划研究

为了解决复杂战场环境中CGF机动规划问题,研究了一种基于遗传算法的CGF机动规划方法.首先根据CGF机动的特点,用栅格法对动态战场环境进行了建模.然后设计了机动CGF,重点对CGF的各种行为进行了研究.在确定种群编码方法以及适应度函数的基础上,通过对各种遗传算子的设计,提出了一种应用于CGF机动路径规划的改进型遗传算法...     

适于物流配送车辆导航路径规划的遗传算法研究

本文主要针对物流配送车辆导航本身的特点,分别对遗传算法的初始种群产生方法,交叉方法,变异方法进行了改进,并实现了遗传算法中参数的自适应调整,提出相应的改进型遗传算法。实验结果表明,本文提出的自适应遗传算法能快速有效地解决物流配送中的点到点型路径规划,能满足物流配送车辆导航实时性的要求,是适于物流配送的有效算法。