混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.     

遗传神经网络法及其在机器人误差补偿中的应用

针对某打磨机器人的位姿误差分析,提出一种采用二进制和实数值混合编码的遗传BP网络法,同时优化网络结构和权值矢量;网络结构采用二进制编码保留了粒度编码方法的优点,对连接权值系数的实数编码进行Solis&Wets运算使新的遗传算法具有进化规划和进化策略的优点;结合遗传算子和Solis&Wets算子生成后代的方法以及最佳个体保留策略使得遗传搜索空间的群体多样性更好,加快了遗传算法的收敛速度;采用动态参数编码方法替代Vittorio粒度编码方法,既提高了连接权系数的优化精度,又避免了Vittorio粒度变化所引起的适应度的剧烈不连续变化.仿真和实验结果均表明该算法能有效克服遗传算法的非成熟收敛,提高机...     

用遗传算法求解GTSP的编码改进

在遗传算法的过程中,变异概率是很低的,相对交叉算子对于影响染色体的多样性更为重要。针对基于广义染色体求解GTSP的遗传算法,提出一种二进制与十进制混合编码,改进了交叉算子,具有更强的搜索能力。测试证明算法改进是有效的。     

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·     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演方法

目的研究地震相对波阻抗反演的优化方法。方法比较遗传算法二进制编码、实数编码在最优个体保存策略、随机均匀分布选择、分散交叉、高斯变异和分布式并行方案下的全局寻优能力。结果实数编码分布式并行遗传算法优于基本遗传算法,用该方法对数值模型和实际地震剖面进行波阻抗参数反演,验证了分布式并行遗传算法的有效性、优越性。结论基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演,为遗传算法在地震属性的优化研究中提供了一种改进思路。     

基因算法在求解非光滑优化问题中的应用 (三峡地区资源环境生态研究)

本文考虑了基因算法在求解非光滑优化问题中的应用。非光滑优化方法致力于求解目标函数为连续不可微函数的数学规划问题。因为目标函数的不可微性,传统的以梯度为基础的确定性算法在求解非光滑问题时会遇到障碍,所以运用不需要梯度信息而只需要目标函数值信息的遗传算法来求解非光滑问题是一个不错的选择。遗传算法是基于自然界生物遗传变异过程而设计的一种优化算法,它首先对问题的可行解进行编码,编码方法有0-1编码,格雷编码和实数编码,然后运用交叉算子,变异算子和选择算子产生下一代种群。当种群迭代达到一定的次数后,种群中的最优染色体就会收敛到原问题的最优解。本文设计的基因算法基于实数编码,算子分别采用算术交叉算子,非一致变异算子,最佳选择算子。     

实数编码遗传算法能解性

通过分析一类标准的实数编码遗传算法算子作用机制及其交叉算子的局部搜索特性,提出了变异的方向性的概念,指出变异算子向各个方向变异并非均匀,而是以坐标轴方向分布最多.同时定义并分析了变量可分离函数优化问题.数值试验结果表明,实数编码遗传算法比较合适求解变量可分离的函数优化问题.     

一种抑制早熟收敛的改进遗传算法

遗传算法在许多优化问题中都有成功的应用,但其本身也存在一些不足.针对遗传算法的早熟收敛问题,本文在分析基本遗传算法的遗传算子和控制参数的基础之上提出一种改进算法.改进的遗传算法采用了实数编码、算术交叉算子、非均匀变异算子,并对控制参数进行了较合理地选取.改进遗传算法前期能均匀地搜索解空间,后期能对局部进行越来越细微的搜索,并使个体可以进入最优点的吸引域,在一定选择条件的作用下,算法后期可使群体逐渐集中到最优点的吸引域内,从而防止了遗传算法的过早收敛.理论和实例分析均表明,改进后的遗传算法在一些性能上明显优于基本遗传算法,较好地避免了遗传算法的早熟收敛,提高了遗传算法的进化效率,具有良好的有效性和可行性.     

电力市场下基于改进遗传算法的AGC机组的选择

针对电力市场下参与竞标的各AGC机组的选择问题,提出了一种基于实数和二进制数混合编码,个体分段交叉变异的改进遗传算法.该算法采用实数模拟AGC机组的调节容量,无需解码,具有较高的收敛精度,同时采用二进制编码模拟AGC机组中标状态,充分利用了两种编码方式的优点;对群体中的个体采用了轮盘赌选择,并按容量段、状态段分别进行交叉、变异的遗传操作方法,较好的解决了电力市场下AGC机组选择这一0-1混合整数非线性规划问题.最后通过对某省实际电网的算例分析,验证了该算法的可行性.     

过程综合的全局优化改进遗传算法

针对过程系统综合和蒸汽动力系统优化的复杂非线性规划问题，提出了改进和连续化全局优化的遗传算法，算例表明，该方法用于求解复杂优化问题是非常有效的，而且具有获得全局最优解的能力。     

基于改进遗传算法的BP神经网络及应用

结合遗传算法及神经网络各自的优点,利用改进遗传算法对BP神经网络的连接权进行优化,并提出了一种新的编码方式.通过与时间序列模型对比,基于改进遗传算法的BP模型效果更好.     

基于遗传算法的路由选择问题的研究

针对多目标优化问题,应用免疫遗传算法的基本思想,提出了一种求解满足带宽-时延约束多组播路径问题的两层遗传算法。在算法中设计了一种基于节点连接路径的具有树状结构的染色体表示方法及可以实现树状染色体交叉和变异的算子。数值实验结果表明,文中提出的算法可以有效找到多组播路由问题的优化解。     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出一种神经控制器的设计方法 .通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器 .最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果 ,验证了方法的有效性 .     

改进遗传算法在6-RSS并联机器人机构设计中的应用

以6-RSS并联机器人Jacobian矩阵的条件参数为优化设计目标函数,提出了改进的遗传智能优化设计方法.采用实值编码,对6-RSS平台进行了优化设计,得到了最优运动学的6-RSS平台结构参数,通过与拟牛顿法得出的结果比较,证实了改进遗传算法在并联机器人结构优化设计中的有效性和优越性.     

基于遗传珊瑚礁优化算法的负载均衡问题

基于珊瑚礁优化算法, 通过在种群的每次进化过程中引入遗传算法中的交叉和变异算子, 提出一种遗传珊瑚礁优化算法, 并将改进的遗传珊瑚礁优化算法运用到负载均衡中, 有效解决了算法过早收敛的问题, 提升了算法的优化性能. 对比经典遗传算法、 珊瑚礁优化算法等群智能算法, 在CloudSim上仿真实验结果表明, 遗传珊瑚礁优化算法优化负载均衡策略取得了满意的结果, 提升了资源能耗利用率, 均衡了控制策略.     

基于遗传珊瑚礁优化算法的负载均衡问题

基于珊瑚礁优化算法, 通过在种群的每次进化过程中引入遗传算法中的交叉和变异算子, 提出一种遗传珊瑚礁优化算法, 并将改进的遗传珊瑚礁优化算法运用到负载均衡中， 有效解决了算法过早收敛的问题, 提升了算法的优化性能. 对比经典遗传算法、 珊瑚礁优化算法等群智能算法, 在CloudSim上仿真实验结果表明, 遗传珊瑚礁优化算法优化负载均衡策略取得了满意的结果, 提升了资源能耗利用率, 均衡了控制策略.     

改进型遗传算法在弹丸结构优化设计中的应用

为寻求一种既善于求解复杂模型又具有智能特征的优化算法进行弹丸结构优化设计,将基于实数编码方式的遗传算法与小生境最优保留策略相结合,同时对遗传操作做相应改进,并利用海明距离进行罚函数淘汰运算.采用改进后的遗传算法建立具有代表性的某榴弹弹丸结构优化设计模型,通过仿真得到优化方案.优化后的弹丸外形更有助于减小阻力,飞行时间较优化前缩短5.3%.仿真结果表明改进型的遗传算法用于模型复杂的弹丸结构优化设计是有效可行的,为实际弹丸结构设计提供了理论参考.     

模式算法研究

通过改进遗传算法的编码方式,设计了一种新的算法——模式算法,并通过数值模拟得出了一些有意义的结论。