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.     

一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法

针对模拟退火遗传算法中不合理替代方式以及孤立的比较机制,提出一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法.通过温度的逐步降温,可以在进化早期增强种群多样性,而在进化末期加速算法的收敛过程,有效克服了遗传算法容易早熟、局部搜索能力差的缺点.同时算法还使用了最优保留策略替代了轮盘赌选择算子,从而有效地减少了适应度相对高的个体在种群中快速扩散的可能性.研究结果表明:与常见的模拟退火遗传算法相比,新方法能够有效提高遗传算法的收敛性能.     

一种小生境正交遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足,借助正交试验法的全局均衡设计思想和二元变异操作对初始种群产生方式、交叉算子和变异算子进行了改进,提高了种群的多样性;借助最优保留策略和自然界的小生境思想,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;另外还通过引入加速正交搜索操作,提高了算法的收敛速度.在此基础上,提出了一种小生境正交遗传算法,并进行了实例研究.研究结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷,而且计算速度、计算精度和算法稳定性也得到了显著提高.     

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.     

一种基于PSO思想的改进量子遗传算法

文章提出一种基于PSO思想的改进量子遗传算法.将PSO中的合作机制和记忆功能引入到QGA中,构造种群个体与当前最优解的距离参量,根据每个个体与当前最优解距离大小智能地控制旋转角的大小,使旋转角能够根据个体的进化差异选择不同旋转角的自适应调整进化过程,从而使算法始终保持合适的搜索网格,加快算法收敛,同时也可以保证能够收敛...     

基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

一种基于免疫原理的多种群 DNA 遗传算法

针对单种群遗传算法易陷入局部最优、多样性丧失快等问题,提出一种基于免疫原理的多种群DNA遗传算法。在多种群协同进化的基础上,将DNA计算思想引入到编码和遗传操作算子的设计中,通过模拟生物机体的免疫机制对遗传进化过程中个体的产生和选择过程进行自适应调控,并利用优良个体的迁移实现种群间信息交流。最后,通过函数优化实验测试算法的性能。仿真结果表明,算法在发掘全局最优个体、局部搜索能力方面表现优越。     

利用优化的遗传算法解决饲料配方设计问题

 利用改进和优化传统遗传算法的选择策略、搜索空间,自适应调整交叉率和变异率提高了计算效率,并在遗传进化过程中用优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解饲料配方设计问题的一种改进方法(GA+).应用该方法对3个经典非线性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遗传算法.结果表明,GA+较好地保持了种群的多样性,精度高、收敛速度快,对求解饲料配方设计问题非常有效.     

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。