一种改进的神经网模型研究及应用

针对用遗传算法优化神经网络时存在＂近亲繁殖＂以及在后期搜索效率低的问题,分析常见遗传编码存在的问题,把每一个网络转换成一个规范形式,从而排除神经网络的冗余编码,并通过评价节点相关性删除对网络输出无贡献的隐节点.为提高算法寻优速度,将自适应交叉变异概率用于遗传操作,并限制进入交叉的两个个体适应度距离要满足规定的阈值,从而保持种群的多样性,最后从不同角度验证本文所提出的方法的有效性.实验表明该方法对保持种群的多样性,加快进化速度比较有效,一定程度上缓解＂早熟收敛＂,从而大大减少学习参数,提高学习效率.     

一种改进的遗传算法在函数优化中的应用

针对传统遗传算法在处理多峰值函数优化存在的"早熟"问题,以及在后期搜索效率低的问题,在对目前常见的几种种群早熟程度评价指标进行分析的此基础上,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此提出了一种改进的自适应遗传算法;最后将改进的遗传算法用于函数优化;实验表明:改进后的遗传算法有效地解决了过早收敛、局部搜索能力差和全局收敛 速度慢等问题.     

基于网格和排序的自适应遗传算法及其性能分析

提出了一种改进的自适应遗传算法.它使网格法思想在二进制编码表示个体的情况下得以实现，因此保证了初始种群内个体的遍历性和多样性；其遗传算子由个体在种群中的排序位置自适应地决定.该算法能维持种群内个体在各个运行阶段多样性，加快种群收敛速度，克服遗传算法早熟现象.几种典型的多峰函数优化结果证明该算法的有效性和实用性.     

改进交叉算子和变异算子抑制GA算法早熟

分析了传统遗传算法早熟收敛的主要原因,提出了一类改进的遗传算法。通过引入个体相似度,改进传统的交叉算子,避免了近亲繁殖现象,采用二元变异算子替换传统变异算子。仿真结果表明该改进算法有效地提高了全局搜索性能和收敛速度。     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的 "早熟"以及在后期搜索效率低的问题,分析了目前常见的几种种群早熟程度的评价指标,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此实现了一种改进的自适应遗传法算法.仿真结果表明,该算法不仅能加快遗传算法收敛速度,而且还能增强算法的稳定性.     

基于混沌遗传算法的QoS组播路由

针对遗传算法在搜索最优组播树的过程中易发生早熟收敛的缺点,提出一种抑制早熟的混沌遗传算法.利用混沌的随机性和遍历性,将混沌扰动算子加入到遗传算法的操作中,当判断种群有早熟发生时,就对该种群进行类似变异的混沌扰动操作,从而增加了种群的多样性,既保留遗传算法的全局搜索能力又能有效改善算法性能.仿真结果表明,该算法能克服早熟收敛的缺点,又能快速、有效地构造出满足QoS约束要求的最优组播树.     

基于分组排挤机制的遗传算法

利用遗传算法进行寻优有时候遗传操作会陷入局部寻优,造成早熟,使遗传操作收敛不到最优解.针对这一问题,提出一种基于分组排挤机制的遗传算法,将种群个体进行分组,引入基于海明距离的排挤机制,不仅可以防止早熟,而且可以加快收敛速度.最后用普通遗传算法与之进行比较,证明其可行性和有效性.     

基于小生境遗传算法的自动组卷

通过对当前自动组卷方法的分析,将小生境技术引入到遗传算法自动组卷中,以期望解决遗传算法组卷的早熟问题,提出一种基于小生境遗传算法的组卷方法.该方法采用功能段结构的整数编码方式,可以克服常规采用二进制编码搜索空间过大和编码长度过长的缺点,提高求解速度和精度,同时减少迭代次数加快算法收敛.在组卷模型中以题型、题量和分值为基础,在形成初始种群和进化的过程中始终保持题型、题量和分值不变,从而简化优化目标.试验结果显示,该方法能有效限制种群中相似个体的过多复制,从而维持群体的多样性,抑制出现早熟现象,改进遗传算法在自动组卷中应用的效率,其运行时间更短,误差更小.     

改进的自适应遗传算法及其工程应用

引进小生境技术、种群迁移以及增加杂交个体之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进,从而建立了改进的自适应遗传算法,改善了传统的遗传算法局部收敛和早熟的现象,大大加快了全局搜索的速度以及搜索全局最优解的概率.工程实例表明:提出的改进自适应遗传算法应用于岩土工程的位移反分析具有搜索速度快、精度高等优点;同时对初始种群的形成方式、种群规模以及最大杂交概率、最大变异概率进行了参数分析.     

一种基于自适应分组排挤的遗传算法

为防止进化种群早熟收敛,并考虑保持种群多样性,加快寻优进程,提高寻优效率,提出一种基于自适应分组排挤的遗传算法,在寻优过程中将种群个体进行分组,在分组的基础上基于海明距离引入自适应的排挤机制,最后将该算法与基于海明距离排挤算法和简单遗传算法进行比较,证明其可行性和有效性.     

基于改进和声算法的TSP路径求解

为了提高和声搜索算法（HSA）的收敛速度和准确度,设计了一个基于动态调节概率机制的动态和声搜索算法(DHSA),并将其应用于旅行商问题（TSP）求解.为了验证DHSA的有效性,选取TSP数据集bayg29和ch150,通过Matlab软件将遗传算法（GA）、HSA与DHSA进行仿真实验.实验结果表明,DHSA收敛精度最优,获得的最优路径最短.     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

一种新的自适应免疫遗传算法

 为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm)。新算法对遗传算子进行改进,提出了自适应交叉和变异算子,保证了种群多样性和防止早熟现象发生;为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平,提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法。实验表明,与传统的遗传算法和免疫算法相比,该算法收敛速度提高了3~90倍,求解精度达到10^-3,并有效地抑制了早熟现象。     

一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

面向排课系统的遗传算法改进研究

为了解决实施学分制对排课所造成的困难,改进了排课系统中使用的遗传算法。基于遗传算法的原理以及在排课系统中的应用,指出了交叉和变异概率选择的盲目性,并提出了遗传算法中染色体编码设计和含动态调整参数的交叉变异概率选择的改进措施。采用仿真实验的方式验证了改进后的遗传算法,结果表明,改进算法减少了无效的染色体和交叉变异操作,提高了收敛速度和全局搜索能力,克服了遗传算法的早熟和局部收敛的问题。     

基于相似个体拥挤与Fibonacci法的遗传算法

由于传统遗传算法在应用中会出现"早熟",局部寻优能力较差,求解结果精度不高等缺点,提出了相似个体排挤方法和Fibonacci算子,给出了用相似个体的拥挤与Fibonacci算子相结合的改进遗传算法.数值仿真表明改进后的算法优于传统遗传算法和当前一些改进遗传算法,提高了遗传算法的局部搜索能力和收敛速度,并且能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

用于函数优化的小世界优化算法

借鉴小世界现象的有关机理，构造了不同的小世界优化算子，主要包括局域短连接搜索算子和随机长连接搜索算子．将优化过程视为在搜索空间（网络）中从候选解向最优解的信息传递过程，利用小世界现象有效信息传递的有关机理实现了一种新的优化算法一一小世界优化算法．通过对复杂函数的优化问题进行仿真试验，表明与相应遗传算法相比，新算法可以更好地保持解的多样性，能够有效地避免陷入局部极小值的问题，并在一定程度上克服了早熟和遗传算法欺骗问题，并且收敛速度快，因此具有解决复杂问题的潜力。     

工程结构优化设计的CGA算法研究

工程结构优化设计是一个复杂的非线性多目标优化问题，针对传统优化方法的局限性，以及遗传算法的缺陷，提出了一种新的智能优化方法——复合遗传算法(CGA)，对CGA的关键问题进行了阐述，并进行了理论分析，说明了其全局寻优的可能性；对于失效概率的处理问题，采用在计算适应度值的同时，计算出条件值——失效概率，再与此限值相比较的方法；最后通过实例验证了本提出方法的可行性。     

WDM全光网络波长转换节点最优放置的研究

采用遗传算法，研究在分复用（WDM）全光网络中放置一定数目的波长转换节点，使得整个网络的阻塞概率最小的优化问题，分析表明，在网络中某些节点使用波长转换，可以达到在网络中所有节点使用波长转换时几乎同样的改善效果，和其他方法的仿真结果进行了比较，验证了该方法的有效性。     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.