带有异质固定车队的能力约束弧路径问题

研究了带有异质固定车队的能力约束弧路径问题(CARP).为了在可接受时间里求得较理想的解,提出了基于Route-First, Cluster-Second思想的两阶段启发式算法,并使用局域搜索(LS)和加强的局域搜索(ELS)进行改善. 基于标准CARP算例生成了 HFFCARP测试数据,算法结果表明了LS和ELS的有效性,且ELS具有更好的效果.     

多约束条件车辆路径问题的二阶段遗传退火算法

针对多约束条件的多配送中心有时间窗车辆路径问题,提出了一种二阶段遗传退火算法.在第1阶段,使用遗传算法对客户按供应量和路径长度进行模糊分区;在第2阶段,采用二维变长染色体编码及相应的遗传算子进行混合遗传算法的全局优化.在初始种群生成和交叉、变异算子中采用了随机贪心算法以避免无效解,并利用退火选择来提高种群的多样性.实验结果表明,二阶段遗传退火算法可加速收敛,提高搜索效率,在模糊分区上的搜索速度较之标准遗传算法提高了3～10倍.     

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.     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

新型遗传算法求解车辆路径问题研究

建立有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造有时问窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行实验计算.结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解.     

求解第Ⅱ类装配线平衡问题的混合遗传算法

针对第Ⅱ类装配线平衡问题,提出一种混合遗传算法,以解决典型遗传算法易陷入局部最优解的问题。在混合遗传算法中,引入烟花算法爆炸算子中基于免疫浓度思想,并与典型遗传算法的精英保留策略相结合,以保持进化过程中种群多样性,避免算法陷入局部最优,提高了全局寻优的能力;同时将邻域搜索策略引入变异算子,以改进算法的局部搜索性能。通过算例验证了本文算法的有效性,与典型遗传算法相比,该算法寻优率提高了1.4倍,求解时间减少了25.8%,为装配线平衡问题的解决提供了一种新方法。     

基于遗传算法的多约束背包问题求解方案

采用混合遗传算法求解多约束背包问题.首先构建多约束背包问题的数学模型,然后采用多维实数编码方式的遗传算法,结合附带染色体库技术、局部启发式算子和扰动算子对问题进行求解,并给出了一个实验实例.实验证明文中采用这种混合遗传优化算法解决多约束背包问题切实可行,有较高的搜索效率.     

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。     

基于纯数值函数优化的一种混合遗传算法

通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法.实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法.     

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...     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

(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。     

改进遗传算法求解有时间窗车辆路由问题

为了有效求解带有时间窗的车辆路由问题,在标准遗传算法的基础上,引入两代竞争近距淘汰选择算子,用欧氏距离来判断个体之间的距离作为个体的相似程度,相似程度高且适应度差的个体被淘汰,并辅以循环交叉算子和插入变异算子,构造出了一种改进的遗传算法.仿真实验表明,改进的算法在迭代过程中能有效保持群体的多样性,避免出现早熟现象而陷入局部极值点,提高遗传算法的内在并行性.同时通过竞争淘汰,使局部搜索能力得到加强,加快了搜索速度.改进算法所计算出的结果优于用轮盘赌和自适应选择作为选择算子的遗传算法的结果.     

基于精英高斯学习的改进鱼群粒子群混合算法

为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布; 并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6 个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。     

灾变遗传算法在配电系统最优时变重构中应用

提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.     

求解单级多资源约束生产批量计划问题的免疫遗传算法

通过对单级多资源约束生产批量计划问题(SLCLSP)模型进行分析,提出了基于免疫遗传算法(IGA)求解该问题的方法.此算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,使全局收敛性及收敛速度两方面均得到提高,能有效解决SLCLSP问题.     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.