基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

网络化控制多目标无功优化的进化算法

针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的数学模型,进而引入去冗-保持处理方法。其次,给出一种基于双群体搜索机制的改进差分进化算法,通过对约束条件的可行和不可行双群体处理,解决多目标优化过程中陷入局部最优的问题,并改进变异和交叉操作以提高优化速度与性能。最后,利用IEEE 30节点系统进行仿真计算及分析。研究结果表明:该算法不仅能保证系统达到次优状态,而且收敛速度、均匀性及逼近性等方面均有较大提高。     

自适应局部增强微分进化改进算法

在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PSO算法、微分进化算法和局部增强微分进化算法仿真比较。仿真结果表明:自适应局部增强微分进化算法为收敛时间最短、迭代次数最少的优化算法,验证了算法改进的有效性。     

差分进化算法在多目标路径规划中的应用

针对差分进化算法其算法思想简明、实现方便而得到了国际进化计算研究领域的认可,多目标问题中,由于各目标之间经常是相互制约的,因此优化难度相当大。带时间窗的多目标物流配送车辆路径优化的多约束性使得它很难应用进化算法进行优化。为了解决这个问题,本文通过变异操作算子改进,成功将改进的差分进化算法应用于该问题。数值仿真实验结果表明:这种改进的差分进化算法得到了较稳定的非支配解集,实现了客户间的路径优化。     

原油远洋拼船运输方案优化研究

分析当前运作模式下中国原油远洋运输优化的目标函数,总结供需平衡约束等7类运输优化限制条件,建立原油远洋拼船运输方案的优化模型,并应用改进差分进化算法求解。在模型求解过程中,对多种维度变量与约束因素数据进行有效整合,利用双染色体配对编码的方法实现供需平衡限制,通过配对染色体间的小概率交叉降低算法的早熟收敛概率,利用整体进化与个别进化相结合的方法回收潜在的优秀个体,最终加速算法的寻优速率。通过算法搜索方案与人工方案的比对结果发现,应用提出的改进差分进化算法能够降低原油远洋拼船运输方案费用,并有效提高优化方案的制定时效。     

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.     

大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究

为了有效解决云计算环境下海量数据的并行聚类问题,以典型的基于距离的Kmeans聚类算法为例,提出了一种MapReduce并行聚类优化算法.首先将差分进化算法与K-means算法相结合,从而利用差分进化算法的强大全局搜索能力克服典型K-means算法对初始中心较为敏感的缺点,利于增强全局最优解的稳定性.然后把优化后的算法在Hadoop的Map Reduce框架下做了并行化的设计.实验结果表明,与其他多种分布式设计相比,提出的并行聚类优化算法能够在保证聚类效果的前提下,大大减少了运算的时间,提高了大规模数据的聚类效率.     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

优化遗传算法在软件测试用例方面的应用

计算机软件测试的重要手段是测试用例的自动生成,关键问题是路径搜索.遗传算法技术是一种高效的搜索巡游算法,在软件测试用例中广泛应用.将遗传算法进行优化改进,使它有能力处理输入的庞大数据,均衡搜索能力,从而设计出最优测试数据.     

粒子群优化算法的改进及数值仿真

提出一种改进的粒子群优化算法,该算法采用使全局探索与局部开发合理平衡的方法,降低了粒子群优化易陷入早熟收敛的可能性.先用Beta分布初始化种群,再用逆不完全Γ函数更新惯性权重,然后基于差分进化的新算子实现速率更新,最后采用基于边界对称映射的方法处理粒子的越界.数值仿真结果表明,改进算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和蚁群优化算法.     

接触器触头弹跳行为规律分析及算法优化

为了得到交流接触器触头弹跳行为规律,从机械振动角度出发,建立了触头弹跳运动微分方程并进行了求解,通过ADAMS/View交流接触器样机模型,将用户自定义的改进型遗传算法与动力学分析软件相结合,并选择相应的机械参数作为设计变量,对接触器触头系统进行优化设计.结果表明:通过遗传算法优化后的触头弹跳时间和最大位移分别降低了89％和93％.最后使用激光测距仪进行的实验结果与仿真误差在2％以下,验证了遗传算法与ADAMS软件相结合的优化设计方法在接触器参数优化问题中的优越性和可行性.     

多核CPU环境下的并行遗传算法的研究

多核CPU已经成为当前CPU市场上的主流产品,设计适应多核CPU环境的算法与软件势在必行.遗传算法是一种具有很强通用性的全局搜索方法,也是一种计算量大、极耗计算资源的算法,其传统的串行计算形式并不能充分利用多核的计算资源,将其设计为适应多核CPU环境的并行计算形式,具有重要的现实意义.将遗传算法的基本操作设计成并行执行形式,并利用OpenMP将其线程化,从而对不同规模的TSP问题的求解结果来看,加速比与计算效率随着规模的增大而提高.     

基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分，遗传算法是一种高效的全局寻优算法。本文介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤，并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算，取得了令人满意的结果，证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

一种宽带匹配网络的遗传算法设计

为同时兼顾带宽和效率,将遗传算法应用到天线宽带匹配网络设计中。遗传算法中建立了多目标优化目标函数即适应度函数。根据算法寻优结果,结合仿真软件仿真分析了所设计的宽带匹配网络的电特性。结果表明：该宽带匹配网络具有良好的阻抗宽带性能,证明了遗传算法在设计宽带匹配网络中的有效性。     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

基于分组的并行程序多路径覆盖测试数据进化生成

尽管并行软件测试已经得到软件工程界的广泛关注,但是,如何高效生成覆盖并行软件多条路径的测试数据,相关的研究还比较少。本文研究消息传递并行程序多路径覆盖测试数据生成问题,并提出基于分组的测试数据进化生成方法。首先根据并行程序包含的进程数、可用的计算资源以及路径相似度,将目标路径分成若干组,并基于每组目标路径,建立多路径覆盖测试数据生成问题的数学模型;然后采用多种群并行遗传算法求解上述模型,使得一次运行遗传算法,生成覆盖所有目标路径的测试数据。性能分析表明,所提出的目标路径分组方法不但能够保证不同组包含的目标路径相差很少,而且同一组的目标路径之间具有很大的相似度。将所提方法应用于4个基准程序的测试中,并与已有方法比较,结果表明,所提方法在保证路径覆盖率的前提下,可大大缩减个体评价次数和耗时。     

基于免疫算法的电子渠道软件测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法的电子渠道软件测试用例生成模型,并介绍了免疫遗传算法的基本思想.通过将免疫遗传算法与传统遗传算法和随机算法在电子渠道软件测试用例生成中的比较,说明了免疫遗传算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性.     

基于遗传算法的装配序列规划

装配序列规划是面向并行工程的DFA和CAAPP（Computer Aided Assembly Process Planning)研究中的关键问题之一。介绍了遗传算法用于解决装配序列规划的优越性,建立了基于遗传算法的装配序列规划模型,探讨了装配序列编码方法以及遗传算子的设计,采用VC6.0研发了相应的软件系统,测试结果表明将遗传算法用于规划装配序列大大提高了优化效果。