面向双40英尺岸桥的码头集卡调度模型与算法

针对集装箱码头双40英尺岸桥的作业特点,制定集卡实时调度策略,建立综合考虑多个集装箱装卸环节的集卡调度模型.设计了基于自适应交叉和变异概率的遗传算法,个体选择采用保优策略,且基于排序方法进行个体选择概率的分派.为保持种群的多样性,引入小生境技术,并用复合多交叉方式来继承父代的优良模式.通过5个算例对改进遗传算法、基于时间和距离加权和的启发式算法以及标准遗传算法的计算性能进行了比较,结果表明:改进遗传算法的求解质量较高,计算效率也能满足集卡调度的实时性需求.     

基于改进遗传算法多体模型的汽车悬架参数优化

针对遗传算法普遍存在的概率参数主观选取问题、早熟问题以及汽车悬架优化模型采用集中质量模型问题,提出了改进遗传算法,采用交叉算子和变异算子分别独立作用于父代个体,使父代所有个体都进行交叉和变异来避免概率参数的选取问题;然后按父子混合杰出者选择策略产生子代个体;使用局部多次搜索算子和替换策略来加快遗传算法的收敛速度;建立遗传算法和ADAMS软件的接口,使用专业软件ADAMS来处理复杂目标函数和适应度的求解问题,实现复杂多体模型的遗传算法优化。通过对33自由度的汽车悬架多体模型进行优化分析并和传统优化方法、标准遗传算法和小生境遗传算法进行对比,结果表明该方法明显优于其它方法。     

采用重复交叉操作及最优保留策略的遗传算法

基于有限次重复交叉操作和将父代的最好个体代替子代的最差个体的思想，提出了一种新的遗传算法（REGA）。该方法克服了基本遗传算法容易出现的早熟现象，并利用马尔可夫极限定理获得全局收敛性，求得基于有限次重复交叉操作的基本遗传算法（记为RSGA）的渐近性质，以及提供关于这两种算法吸收时间的数学期望的计算方法，仿真事例表明，它不仅克服了局部最优的缺点，而且适用于有多个最优解问题，同时群体的平均适应度增加较快，运行效率更高，因而，该方法对于优化问题具有一定的应用价值。     

基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.     

基于精英学习的多路径覆盖测试数据进化生成

针对多路径覆盖测试数据的进化生成问题,提出一种基于精英学习的自适应遗传算法.进化生成测试数据的过程中,对每一个目标路径,都选出当前种群中穿越路径最接近该路径的个体作为精英个体,将选中参与交叉的个体与该个体穿越路径最接近的目标路径的精英个体进行交叉操作,有效保证子代种群性能优于父代,加快了遗传算法的寻优速度,提高了多路径覆盖测试数据生成效率.在基准测试程序中的实验结果验证了本文方法的有效性.     

(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·     

遗传算法的改进及其在方程组求解中应用

选择、交叉和变异是遗传算法的几个主要操作算子，它们构成了遗传操作。对遗传操作提出了改进方案、即对于交换操作：如果两个子代的适应度均比父代大就交换，如果子代的适应度一个比父代大而另一个比父代小则保留大的子代而还原小的子代为父代．如果子代的适应度均比父代小则取消此次的交换。变异操作中对每个父代的多个位置逐个变异．如果子代的适应度比父代大则变异，否则不变异。通过解线性方程组和非线性方程组证明丁该方法能够使得遗传始终向着理想的方向，避免了算法陷入死循环，并且收敛速度非常快。     

一种改进的遗传算法交叉策略

适应值的逼近决定子代个体的位置,能快速找出最优个体,但容易陷入局部解.提出了一种改进方法,确定交叉的父代个体,使进化向高适应值区域搜索.通过引入进程实现个体不等几率地产生新个体,保持种群多样性.实验证明该方法可行有效,提高了遗传算法的收敛率和收敛速度.     

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。     

遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法·同时,应用多点均匀交叉算子提高遗传算法的全局收敛性能,将种群逐步向最优点进行引导·实例研究结果验证了方法的有效性·     

混合多目标遗传算法在电力系统经济调度中的运用

针对电力系统经济调度问题的多目标特性，提出了一种混合多目标遗传算法．算法除了改进传统目标函数加权法使之更适于多目标优化问题之外，还利用模糊逻辑技术来自适应调整交叉概率、交叉点位置以及变异概率，使算法具有优良的收敛性能．     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

Adaptive interactive genetic algorithms with individual interval fitness

It is necessary to enhance the performance of interactive genetic algorithms in order to apply them to complicated optimization problems successfully. An adaptive interactive genetic algorithm with individual interval fitness is proposed in this paper in which an indi-vidual fitness is expressed by an interval. Through analyzing the fitness, information reflecting the distribution of an evolutionary population is picked up, namely, the difference of evaluating superior individuals and the difference of evaluating a population. Based on these, the adaptive probabilities of crossover and mutation operators of an individual are presented. The algorithm proposed in this paper is applied to a fashion evolutionary design system, and the results show that it can find many satisfactory solutions per generation. The achievement of the paper provides a new approach to enhance the t~erformance of interactive genetic algorithms.     

Adaptive interactive genetic algorithms with individual interval fitness

It is necessary to enhance the performance of interactive genetic algorithms in order to apply them to complicated optimization problems successfully. An adaptive interactive genetic algorithm with individual interval fitness is proposed in this paper in which an individual fitness is expressed by an interval. Through analyzing the fitness, information reflecting the distribution of an evolutionary population is picked up, namely, the difference of evaluating superior individuals and the difference of evaluating a population. Based on these, the adaptive probabilities of crossover and mutation operators of an individual are presented. The algorithm proposed in this paper is applied to a fashion evolutionary design system, and the results show that it can find many satisfactory solutions per generation. The achievement of the paper provides a new approach to enhance the performance of interactive genetic algorithms.     

利用混沌遗传算法的几何约束求解器

提出一种新的混合算法--变尺度混沌遗传算法(MS CGA), 该算法把遗传算法和混沌算法混合在一起, 在不改变GA搜索机制的同时, 根据搜索进 程, 不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数, 引导种群进行新一轮进化, 从而产生更优的 最优个体, 改善了GA的性能, 有效地克服了GA存在的问题. 实验表明, 该方法用于几何约束 求解的性能明显高于标准遗传算法及其他混合遗传算法, 取得了令人满意的效果.     

TSP的等价解及其对免疫遗传算法的干扰

以群论的观点考察货郎担问题(TSP)的等价解.指出在利用免疫遗传算法求解TSP问题时,采用平均信息量的方法计算亲和度是不合理的,并且传统的交叉算子存在缺陷.依据群论的观点,提出一种新方法计算亲和度,并提出两种新的交叉算子.     

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。     

一种基于模糊规则遗传算法在车间布置中的应用

提出了一种将模糊控制规则引入遗传算法的方法．根据每一代种群中所有个体适应度值的变化，对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行模糊调整，很好地抑制了遗传算法的早熟现象，提高了搜索的效率．归纳出模糊调整规则，并叙述了应用模糊规则对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行调整的策略；给出了模糊控制器的设计．用该模糊遗传算法对制造系统中的车间布置问题进行了仿真．结果表明，该算法是一种效率很高的寻优方法．