自适应最优保存的模拟退火遗传算法及应用

在分析遗传进化的基础上，提出了一种自适应最优保存的模拟退火遗传算法，自适应地保存最优个体，并对其进行模拟退火，与简单最优保存遗传算法（MOSGA）进行了性能比较，结果表明本算法明显比MOSGA搜索能力更强，有极强的跳出局部成的能力，有效地解决了MOSGA的早熟现象。     

混沌遗传优化算法及其程序研制

为了解决传统遗传算法的早熟问题 ,首次提出了混沌移民算子 .利用混沌迭代的遍历性和内在随机性 ,通过混沌移民操作可克服传统遗传算法中的近亲繁殖问题 ,确保算法的全局收敛性 .用MATLAB语言研制了混沌遗传优化算法软件ChGA1.0 ;数值计算表明 ,该算法的全局收敛性及算法本身的鲁棒性好 ,适应于求解连续变量的无约束及有约束优化设计问题 ,具有工程实用价值 .     

善治视域下我国政府回应能力提升探析

传统的可控源音频大地电磁法(CSAMT)反演方法属于线性或者局部线性,大都依赖初始模型.而遗传算法因其不依赖初始模型的特点而应用到CSAMT反演中.但是,标准的遗传算法存在早熟、局部收敛等问题.针对这些问题,对标准的遗传算法进行改进,采用排序法和最优保留策略相结合的选择算子,增强其种群多样性并保证其收敛性;采用父子竞争策略和自适应概率法相结合的交叉算子,能够防止好的父代个体被淘汰,又具有适应性.通过理论模型进行算法仿真验证,证明其有效性,说明改进遗传算法较标准遗传算法在CSAMT一维反演中有明显的改善.通过对实测数据进行反演,其结果与地质资料吻合,证明了其适应性.     

改进的自适应遗传算法在结构优化设计中的应用

普通遗传算法经常出现易早熟、随机性较大、收敛速度较慢等问题,基于Sigmoid函数,提出了一种新的改进的自适应遗传算法.该算法可以有效提高收敛速度并防止算法陷入局部最优解,通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性.结果表明,提出的新型遗传算法可以为其在大型土木建筑结构的优化设计中的推广应用提供理论支持.     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

兼顾最优个体的模拟退火分层遗传算法

针对传统分层遗传算法存在"发散"、收敛速度慢和最优解易丢失等缺陷,本文提出了一种改进的分层遗传算法,采用基于模拟退火思想的底层交叉和变异算子,避免底层算法的"发散"、提高收敛速度;设计了一种兼顾最优个体的高层选择算子,防止最优个体丢失。求解SAT问题的比较实验结果表明:求解成功率与收敛速度等算法性能均有较大提升。     

用并行遗传/Powell/蚁群混合算法求解卫星舱布局问题

卫星舱布局优化设计问题数学上属NP-hard问题．较有效的求解途径之一是研究混合算法，为此构造了并行混合PGA-Powell-蚁群算法（简称PGPAHA）．该算法以并行遗传算法为基本框架，根据各子群体收敛速率的快慢来决定它们之间迁移的时机，在收敛后期加入Powell法作为并行遗传算法的算子来加快收敛速度，并利用蚁群优化算法提高计算的精度．最后应用该算法求解了简化的三维带性能约束的国际商用通讯卫星的卫星舱布局设计问题，数值实验结果表明，该算法与并行遗传算法（PGA）相比，在计算精度、计算效率及计算稳定性方面较优。     

一种基于实数编码的改进遗传算法

在介绍基于实数编码遗传算法的优点和分析原有遗传操作机制存在缺陷的基础上,重点研究了实数编码的改进线性交叉算子,提出了一种改进遗传算法(MGA)·该改进线性交叉算子的优点是在交叉之后,一个子代位于两父代之间,另一子代位于靠近较好的父代的一侧,使解向好的方向发展,并且都是可行解·通过对几个典型的实例计算并与其他基于实数编码的遗传算法进行比较,结果表明,本算法在求解优化问题的收敛速度和精确性方面具有优势·     

深基坑土钉支护的参数优化设计

为了降低土钉墙的工程造价并保证安全,建立了土钉墙参数优化设计模型,对土钉道数、土钉直径、土钉长度、土钉水平间距、土钉竖向间距和土钉倾角等参数进行优化设计·对于土钉墙参数这样复杂的优化设计问题,传统的方法很容易陷入局部最优解,而遗传算法(GA)是一种全局优化方法,但在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡和迭代过程缓慢等缺点·为此提出进退搜索算法与遗传算法结合,并提出改进措施而构成改进混合遗传算法(IHGA)·工程实例的结果表明这种IHGA的优化设计结果不仅保证了深基坑的稳定性,而且使其工程材料成本大大降低·     

(N+M)容错系统优化模型求解的父代保留免疫遗传算法

针对(N M)容错系统优化模型复杂非线性的特点,结合免疫遗传算法和父代保留策略,提出了模型求解的父代保留免疫遗传算法。该算法在进行交叉和变异操作后,新产生的个体不覆盖父代个体,扩展种群进行基于矢量距浓度机制的选择操作,这样可避免较优个体的损失,增强种群的多样性,提高算法的搜索能力及收敛性能。算法性能分析揭示了算法性能改善的机理。优化模型求解结果表明,该文提出的算法较免疫遗传算法在寻优精度和收敛速度方面有一定改善。     

一种快速综合性的遗传算法

对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合了这几种改进的遗传算法的优缺点后，提出了一种快速综合性的遗传算法，该算法具有收敛速度快，迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等特点。仿真结果证实了该算法的有效性。     

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。     

用改进的差异演化算法求解双冲量交会问题

推导了在初始端点固定和初始端点不固定两种情况下航天器双冲量交会问题的优化模型,确定以燃料和时间加权作为优化目标.在此基础上,运用改进的差异演化算法进行仿真计算.最后从收敛性和搜索的准确性两个方面对改进的差异演化算法与基本遗传算法进行比较.研究结果表明:改进的差异演化算法在求解航天器双冲量交会问题时具有收敛速度快、优化能力强、算法可靠等优势.     

一种改进的遗传算法在测试用例中的应用研究

测试用例的自动生成是软件测试的重要环节,其关键问题是路径搜索问题,遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法被广泛应用到测试用倒中。该文提出一种改进的遗传算法,对选择算子和交叉算子进行改进,把传统遗传算法和最优保存策略相结合,提高遗传算法的局部搜索能力。研究表明,该算法比传统遗传算法在生成测试用例的效率方面更具优势。     

云模型蚁群算法在无人机航迹规划中的应用

为中高空飞行的无人机提出了一种新型航路规划算法。该方法基于云模型蚁群算法。基本蚁群算法有着突出的缺陷:易陷入局部最优解而且需要计算时间长。提出的改进型蚁群算法,通过云模型来控制信息素强度Q和挥发系数ρ的大小,从而得到更好的收敛性与避免陷入局部最优解,并进行了TSP问题的仿真计算。通过将无人机任务地图网格离散化,运用云模型蚁群算法进行航迹规划。     

基于响应面模型和多目标遗传算法的动车组水箱优化设计

以获取动车组水箱最佳结构参数组合为目的,结合双向流固耦合分析,采用拉丁超立方抽样生成试验设计样本点,构建了动车组水箱的响应面近似模型,通过拟合优度验证了该响应面的准确性。最后运用多目标遗传算法寻找水箱结构参数优化设计的Pareto最优解前沿,以此提出优化策略。研究结果表明,基于响应面模型和多目标遗传算法的动车组水箱优化方法,有效克服了水箱结构总体性能方案设计时重复性和经验依赖的缺点,可为决策者进行目标权衡提供充分依据,为其他复杂模型的设计优化问题提供设计参考及解决方案。     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

求解TSP的遗传蚁群融合算法

原有的遗传融合蚁群算法虽然克服了基本蚁群算法的不足,优化效果得到了改善,但存在克服收敛速度较慢、易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺陷.针对存在容易陷入局部最优解等问题,在原有的遗传融合蚁群算法的基础上进行了许多改进以扩大解的搜索空间,提高了其寻优能力和速度.仿真结果表明,改进后的算法具有更好的寻优能力,效果较好.     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

遗传算法中交叉操作的改进策略

分析了标准遗传算法中存在的一些缺陷和造成这些劣势的原因．并指出交叉算子在遗传算法中的地位与作用,及所面临的问题．交叉操作的主要任务是通过随机搜索和连续重组构建最优模式．遗传算法的有效性程度上依赖于交叉操作和选择表示两者的协作．尤其以交叉操作更为重要,通过分析交叉操作中的各种问题提出了改进的策略．