基于改进遗传算法的多业务组播系统跨层功率分配方案

结合数据链路层的队列状态信息(QSI)和物理层的信道状态信息(CSI),定义了系统的吞吐量系数和公平性系数,建立组播系统功率分配的离散速率集模型.对遗传算法的初始群体产生、选择、交叉和变异等算子进行改进,形成改进遗传算法;利用改进遗传算法进行动态功率分配和跨层优化.数值仿真结果表明:改进遗传算法能够取得几乎最优的队列时延性能;选取不同的权重对系统吞吐量性能和公平性性能产生重要影响;改进遗传算法获得的系统吞吐量系数和公平性系数在不同场景下较之功率固定分配算法至少提高0.15.     

基于离散变量自适应遗传算法的改进

在自适应遗传算法中交叉算子和变异算子随着其适应度变化自动改变其值,从而影响遗传进化的过程,但算法在进化初期对遗传操作的效果并不明显。本文针对离散变量的特征,通过计算个体间的离散程度,判断种群的进化程度,根据不同的进化时期自适应调整交叉概率和变异概率,使得种群的交叉和变异配合进行,有效地解决了离散变量在进化初期容易陷入局部寻优的问题。实验结果表明,算法经改进后,其全局收敛的可靠性增加并加快了收敛的速度。     

基于改进遗传算法框架结构损伤识别

为了准确快速地对结构进行健康检测,文章将遗传算法用于框架结构的损伤识别,以刚度系数损伤因子为设计变量,计算与测量出的结构固有频率和振型加权组合差值为目标函数;针对基本算法在选择交叉率和变异率时的问题,对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子流程进行了改进;将操作算子并行地施加在父代个体上,提高交叉率和变异率至100%,同时,对相似个体施加惩罚算子,以保持个体的差异性,既保存了父代中的较优个体,又不至于陷入局部最优。3层的钢框架单变量和多变量损伤算例分析结果表明,改进遗传算法能较好地识别出结构的损伤位置和损伤程度。     

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.     

基于变异田口算法的多层吸波材料优化设计

针对田口算法(Taguchi method,TM)处理复杂优化问题时易早熟收敛的缺点,引入遗传算法中的变异思想,提出了一种基于变异机制的田口算法(mutation-based Taguchi method,MTM).在基本田口算法的基础上,利用变异算子生成参数的水平值,提高算法跳出局部极值的能力.同时,采用自适应内循环机制,多样化算法搜索空间.将改进后的田口算法应用到多层吸波材料的优化设计中.实验结果表明,变异田口算法能够有效跳出局部极值,寻找到全局最优值,综合考虑各个变异方式的寻优效率、寻优精度及稳定性,参数的2水平值高斯变异性能最佳.优化后的多层吸波材料能够达到低反射系数、薄厚度的设计要求.     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

一种新的改进的判定图同构的遗传算法

针对判定图同构的遗传算法存在收敛速度慢和误断率高的问题,提出了一种新的改进的判定图同构的遗传算法。算法设计了新的适应值函数,通过设计交叉算子避免亲近繁殖,设计变异算子对变异的无方向性进行优化。实验表明,新算法具有合理性和高效性。     

自适应遗传算法在飞机调度问题中的应用

基于自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，算法以所有飞机的排列次序做为个体编码，解码时用移动方法确定飞机的降落时间，适应度函数的构造综合考虑了飞机的提前和延迟带来的损失，选择算子采用期望值方法，交叉算子用顺序交叉，变异算子用倒位变异，为提高算法的执行效率并避免早熟收敛，对交叉和变异概率均采用自适应策略，仿真结果表明了自适应遗传算法用于飞机调度问题的有效性。     

遗传算法在单层球壳动力响应优化中的应用

针对标准遗传算法存在局部搜索能力不强、后期收敛速度放慢等缺陷,对遗传算法的杂交算子和变异算子采用自适应策略,同时引入基于预选择机制的小生境技术,提出一种小生境遗传算法(ANGA).以70m跨单层球壳为研究对象,将ANSYS非线性动力响应分析与ANGA算法相结合进行倒塌模式优化.分别以结构在某级水平的地震作用下结点动位移的最大值和结构最大结点动位移的给定区间为优化目标,对球壳进行全局优化和局部优化(径向杆件不变,只优化环向杆件和斜向杆件).结果表明,优化后的球壳可以避免出现无征兆的动力失稳,说明该算法可以有效解决优化变量繁多的大中型网壳结构动力响应优化问题.     

改进自适应遗传算法在BP神经网络学习中的应用

针对遗传算法容易产生局值的问题,提出一种新的自适应遗传算法,改进遗传算子,通过比较两代之间的适应度评估值,选取适合的交叉率和变异率,保证了优秀个体进入下一代,而且避免了种群中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为0的情况.最后,将改进后的算法应用于库存控制模型,实验表明,改进后的自适应遗传算法能避免局值,提高网络的收敛速度,改善了网络的学习性能.     

数据挖掘在静电放电防护理论中的应用

研究了应用遗传算法进行关联规则挖掘的方法，提出了对遗传算法中适应度函数的构造、数据的编码等的改进方案，将改进的自适应Pc,Pm算法应用到遗传算法中来，从而提高了算法的效率；将其应用到静电放电防护的实验中去，取得了良好效果。     

面向可靠性冗余优化的自适应差分进化算法

针对可靠性冗余优化问题中解的精度低及算法早熟收敛的问题,提出一种自适应的差分进化算法.该算法在原始差分进化算法的基础上修改了变异算子和交叉算子;在进化过程中,缩放因子F和交叉概率CR分别由三角函数实现自适应调节,以提高可行解的多样性及算法的收敛速度.解决了可靠性冗余优化问题解的精度低及早熟收敛问题.实验结果表明,该算法在解决可靠性冗余优化问题上不仅提高了解的精度,且具有更好的稳定性及更快的收敛速度.     

基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

小生境遗传算法的改进

为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.     

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·     

基于蚁群算法的复合材料层合板屈曲优化

针对蚁群算法（ACO）存在的编码方式单一、不易理解,其信息素更新公式对优化结果的依赖性强等不足进行改进,使其优化过程对最优解的依赖程度降低,避免陷入局部最优解;添加了蚂蚁路径判断模块,节省了优化的计算量;改进了算法的迭代条件,提高了运算效率.同时,将其用于复合材料层合板设计中的最小层数优化和铺层角度优化.结果表明,改进的ACO具有运算效率高、优化结果准确的特点,所得优化结果与遗传算法相同.     

求解MSA问题的新型遗传算法

为了克服传统遗传算法求解MSA问题速度慢的缺点,提出了一种新型自适应遗传算法,不使用交叉算子,只使用变异和选择算子,提出了在算法初始化时引入种子的策略,用星比对算法生成一个种子,保证了解的质量,使用灾变算子来确保算法的搜索能力,该算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体多样性和收敛深度的矛盾。     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

一种改进的多种群遗传算法

提出了一种基于物种方程和Kriging算子的多种群遗传算法。该算法中,将物种方程中的参数作为设计变量进行实数编码,物种方程作为一种修正的算术交叉算子参与遗传操作;同时,加入Kriging算子和移民算子,增强算法寻优能力,加快收敛。数学算例表明,改进的算法在计算效率和精度上都有明显的提高。