加强的混合遗传算法求解能力约束弧路径问题

为了在可接受的时间里求解具有NP-hard性质的能力约束弧路径问题(CARP),提出了加强的混合遗传算法(EHGA). 该算法是在遗传算法框架里嵌入加强的局域搜索算子来强化搜索,充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和加强的局域搜索算子的局域搜索能力. 同时,在进行种群替代时,二元锦标赛替代被提出,并使用了种群管理来保持种群的多样性.测试了标准CARP算例,并给出了算法效果比较. 结果表明,加强的混合遗传算法胜出一般的Memetic算法,是有效的求解CARP的方法.     

基于混合遗传算法—支持向量机的中小型企业信用评估模型

为准确评估中小型企业的信用等级和风险状况,提出了一种混合遗传算法(Hybrid Genetic Algo-rithm,HGA),该算法针对遗传算法后期局部搜索能力差、收敛速度慢等缺陷,对标准遗传算法的遗传算子进行了研究和改进.通过引入退火选择、多模式交叉变异等遗传算子,加强了遗传算法的收敛性和准确性,并将改进的HGA算...     

退火单亲遗传算法求解随机需求VRP问题

为了有效求解随机需求的车辆路径问题,在单亲遗传算法中加入模拟退火选择操作,构建了退火单亲遗传算法;并实现了以虚拟自然数代表中心点,可直接利用求解随机需求VRP问题的有效遗传算子。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,保持了种群的多样性。计算结果表明,该方法可有效求解随机需求车辆路径问题,算法的搜索效率、收敛概率均得到大幅度提高,取得了比一般遗传算法更优的结果。     

基于整体退火遗传算法的最佳混合极性搜索

采用整体退火遗传算法搜索3n混合极性Reed-Muller表达式,获得最优解从而达到简化逻辑电路目的.并有效地结合遗传算法的全局搜索和模拟退火算法的局部搜索能力,在退火阶段将父代中最优的2/3种群的染色体和子代中最优的2/3种群的染色体选中形成中间阶段种群,然后对该种群进行退火选择,选出染色体组成新的种群,再对新种群进行选择、交叉和变异操作.为了进一步加快整体退火遗算法的执行效率,本文采用数据不相关的方法计算适应函数.实验结果证明,该算法在保证最优结果的同时,可有效缩短CPU运行时间.     

叠前弹性波反演非线性优化方法

针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.     

基于KFDD与进化算法的可逆电路优化算法

为降低由Kronecker功能决策图(Kronecker functional decision diagram,KFDD)综合所得可逆电路的成本,提出一种基于进化算法的可逆电路优化算法.该算法基于遗传算法模型进行设计,分别采用离散值和整型值编码KFDD输入变量的分解类型和顺序,使用所设计的遗传算子,将量子成本作为主要目标、量子位数作为次要目标进行可逆电路的优化.为解决过早收敛问题,该算法在搜索过程的前期阶段利用多个子群搜索解空间中的不同区域,在搜索过程的后期阶段将多个子群合并为整体种群,利用整体种群进行集中搜索.使用基准函数对算法进行验证的结果表明,所提出算法具有较强的全局寻优能力,有较好的结果稳定性,能够降低可逆电路的量子成本.     

改进蚁群与遗传融合算法的路径规划

针对传统遗传与蚁群融合算法在路径规划中出现的收敛慢、能耗高的问题，提出一种改进融合算法。改进基于启发函数和自适应挥发因子的蚁群优化算法，结合A^*算法提出回溯策略优化死锁问题；优化遗传算法种群初始化模式，提出通信机制交叉，调整适应度函数及交叉变异因子；将蚁群算法得到的次优解放入遗传算法优化后的种群中，形成新种群进行路径规划，采用删除算子对输出路径进行优化。仿真结果表明，改进融合算法对比传统融合算法在简单地图中迭代与转弯次数上优化57%和75%;在复杂地图中迭代与转弯次数优化70%和18%,搜索效率有所提高，改进的融合算法有效。     

一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法

在综合考虑了环境对生物进化的影响、免疫算法的结构以及遗传算法部分算子的基础上,提出一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法(ESIGA),以实现提高算法搜索速度和全局搜索能力的目标.在该算法中,设计了克隆环境演化算子和自适应探索算子,并构造了3个子种群协同进化以发挥克隆环境演化算子的影响,从而提高算法的全局搜索能力.引入的自适应探索算子和克隆环境演化算子,使算法具备了一定的学习能力,可加速搜索和防止早熟.构建的主种群和协同种群相互影响,使得算法对环境具有改良能力,加强了克隆环境演化算子的性能,而精英种群则加强了算法在优质个体邻域的搜索能力.采用13个常用无约束优化问题测试函数对算法做了检验,测试数据表明:ESIGA算法与正交遗传算法相比,其搜索速度要快于正交遗传算法1～2倍,并能够处理1 000维的高维优化问题.     

一种连续探索型自适应遗传算法及其应用

对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计，提出了一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况，动态地调整遗传算子，维持种群的多样性，克服过早收敛并加快了搜索速度，得到高品质解。将该算法用于最短路径求取中，仿真结果证实是合理的和有效的。     

两阶段遗传算法在求解TSP问题中的应用

为了提高利用遗传算法求解TSP(traveling saleman problem)问题的能力,给出了一种种群多样性的定义,提出了一种利用2个阈值在贪婪优化遗传算法和退火单亲遗传算法间切换的两阶段遗传算法,从而可以在保持种群多样性的基础上优化种群.两阶段遗传算法在种群多样性下降到一定程度时,转换遗传方式,在继续寻优的同...     

一种基于方差的自适应遗传算法

为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾,本文提出了一种改进的自适应遗传算法Adaptive GA Based on Square Error(SEAGA)。在原自适应遗传算法Adaptive GA(AGA)的基础上提出用适应度方差函数来监控种群的进化情况并据此自动调整算法的交叉率和变异率的思想。通过用此算法对测试函数进行计算,并与SGA,AGA的结果进行比较,可以看出本算法在收敛速度和全局搜索性上优于其它同类算法。     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms, a new hybrid genetic algorithm is proposed. In this algorithm, a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation. And according to the searching process, the searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population. The algorithm has such advantages as fast search, precise results and convenient using etc. The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的多模算法

为了提高多模信号的均衡效果,提出一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模算法(nm DNAGAFS-DNA-FWMMA)。该算法利用新型变异DNA遗传人工鱼群算法收敛速度快和全局搜索能力强的优点,通过DNA约束模型和代价函数来寻找最优DNA序列,将该序列解码后作为频域加权多模算法(FWMMA)初始最优权向量,以提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,nm DNAG-AFS-DNA-FWMMA的收敛速度快、均方误差小。     

最优家族遗传算法

从种群规模和个体空间的角度分析了影响遗传算子性能的因素，在遗传算法(GA)的基础上设计了一种搜索区域可变、群体规模可变的最优家族遗传算法(OFGA)，该算法提出了在优良解附近构造最优家族，最优解搜索将在这个微型空间中进行，在有限的时间内搜索到更优基因的家族将获得生存的权利．由于每一个家族的搜索区域大幅度减缩，伴随着种群规模的减缩，因此提高了算法的收敛速度，家族个体空间大小不变提高了解的精度．最后，给出了3个典型函数的模拟例子，通过与GA的对比结果看到，OFGA在数量级上提高了收敛速度，使最优解的精度也有很大提高，说明新的算法具有应用的潜力。     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

改进的自适应遗传算法及其工程应用

引进小生境技术、种群迁移以及增加杂交个体之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进,从而建立了改进的自适应遗传算法,改善了传统的遗传算法局部收敛和早熟的现象,大大加快了全局搜索的速度以及搜索全局最优解的概率.工程实例表明:提出的改进自适应遗传算法应用于岩土工程的位移反分析具有搜索速度快、精度高等优点;同时对初始种群的形成方式、种群规模以及最大杂交概率、最大变异概率进行了参数分析.     

定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的.     

一种小生境正交遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足,借助正交试验法的全局均衡设计思想和二元变异操作对初始种群产生方式、交叉算子和变异算子进行了改进,提高了种群的多样性;借助最优保留策略和自然界的小生境思想,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;另外还通过引入加速正交搜索操作,提高了算法的收敛速度.在此基础上,提出了一种小生境正交遗传算法,并进行了实例研究.研究结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷,而且计算速度、计算精度和算法稳定性也得到了显著提高.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在早熟及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。