基于二进制编码的改进杂交策略

通过分析发现,遗传算法二进制编码串中不同基因位的改变对个体的影响程度大小不等.提出一种改进的杂交算子,对编码串中各个基因位赋予不同的杂交点选择概率,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,提高算法的全局搜索能力;在进化后期适当降低高位基因的杂交点选择概率,使得搜索不致偏离最优解,同时提高低位基因的杂交点选择概率,增强算法在局部范围的搜索能力.仿真结果表明,同标准遗传算法相比,改进算法具有寻优精度高、稳定性好、收敛性强等优点.     

解0-1背包问题的遗传算法及其改进

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法.讨论了用其解决著名的0-1背包问题,尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法,对经典遗传算法进行改进,并在实验中获得了对于问题的更佳近似解.     

基于遗传算法的结构振动主动控制优化方法

在结构振动主动控制的研究中，控制能量是限制其广泛应用的瓶颈。为减少控制系统所需能量，有必要对结构进行优化设计，而传统的优化方法对于振动主动控制系统的优化不太适合。为此，在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上，开发了一种改进的杂交遗传算法，该算法不仅可以计算含不等式约束的优化问题，而且可以处理含线性等式的优化目标问题。最后给出了计算实例来说明所提方法的有效性。     

杂交算子的配对与协同性

在遗传算法中两个或多个杂交算子的适当组合能够产生协同效应,从而可以提高算法的搜索性能。为分析其机理并提出协同组合方法,对两个杂交算子的协同组合问题进行了研究。结果表明,组合中算子对群体多样性的调节和利用是产生协同效应的关键。进而提出了两个杂交算子协同组合的方法,即组合中要有能使群体收敛快的和收敛慢的算子,以调节群体多样性;要有求解质量较好的算子,以利用群体多样性求出更好的解;通过调整两个算子的比例可调节群体收敛速度以及平衡好算子的求解质量和收敛速度之间的关系,使得算子组合形成协同求解能力。为获得更好的协同效果,还要考虑算子组合的问题相关性。详尽的数值实验结果表明了分析的正确性和所提出的协同组合方法的有效性。     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

基于海明距离改进的自适应遗传算法

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优解的不足，通过引进种群迁移及增强种群个体杂交之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进。改进的算法提高了种群精英基因，使其能很好地保留到下一代；较好地提高了自适应遗传算法的全局搜索能力，并增强了算法收敛速度。通过仿真实验验证了本文算法的有效性。     

改进遗传算法求解惠更斯问题的研究

将惠更斯函数作为目标函数,采用改进的实数编码遗传算法进行求解。通过系统地调整群体规模、变异率和杂交率三种进化控制参数值,设计并进行了分组实验,得到了一组满意的进化控制参数。运用这组参数进行计算得到的优化结果十分接近惠更斯问题的理论值,使惠更斯问题得到比传统算法更好的解决方法。     

模糊小生境遗传算法研究

对标准遗传算法进行了研究,构造了一种模糊小生境遗传算法:对算法的收敛性进行了理论分析,数值试验结果表明,算法能够较好地维持进化群体的多样性,抑制早熟.     

综合遗传算法及其在地震波阻抗反演中的应用

为了有效地克服非线性、多参数、多极值的组合优化问题中遗传算法的早熟收敛现象,引入生物的小生境技术和自然界生物多种杂交方式并存、多个子群体并行以及灾变现象而提出了一种综合的快速基因搜索策略。该算法以多个子群体不同杂交方式并行搜索为主,并结合排序配对的受限交配技术和灾变算子等方法来实现快速的寻优过程。对地震资料波阻抗反演的理论模型试验表明:该算法的收敛能力和计算效率有了明显改善。     

遗传算法中基于优良个体特征模式的方向变异算子

提出了一种基于优良个体特征模式的方向变异(DM)算子以改进标准遗传算法的随机变异，它不仅能提高种群的多样性，增强其在解空间的搜索能力，也能提高遗传算法的收敛速度、在对多峰值函数的优化时，将该算法和标准遗传算法结果比较，表明该算法有良好的稳定性、     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

新型的融合优化算法及其在电力系统中的应用

提出了一种新型的融合优化算法,该算法结合了遗传算法(GA)的复制、交叉、变异操作以及粒子群优化算法(PSO)的个体速度和位置更新的原理,并将混沌的概念引入其中,它的性能要优于GA和PSO.在标准测试函数上进行了仿真比较,验证了新型算法的有效性.最后,这种新的融合优化算法被应用到了电力系统最优潮流的计算中,对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法进行比较,结果表明新型的融合优化算法具有更好的优化性能.     

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.     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

改进混合遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点,提出引入转基因算子与单亲遗传算子,同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法,通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中,使两种算法既可相互独立地运算,又可彼此相互协调、共同作用．根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立离散变量结构优化模型．各种算法的优化结果对比表明,改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点。     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法，既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明，这种混合遗传算法收敛快、精度高，优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长，弃二者之短的高效的理想优化方法，可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

深基坑土钉支护的参数优化设计

为了降低土钉墙的工程造价并保证安全,建立了土钉墙参数优化设计模型,对土钉道数、土钉直径、土钉长度、土钉水平间距、土钉竖向间距和土钉倾角等参数进行优化设计·对于土钉墙参数这样复杂的优化设计问题,传统的方法很容易陷入局部最优解,而遗传算法(GA)是一种全局优化方法,但在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡和迭代过程缓慢等缺点·为此提出进退搜索算法与遗传算法结合,并提出改进措施而构成改进混合遗传算法(IHGA)·工程实例的结果表明这种IHGA的优化设计结果不仅保证了深基坑的稳定性,而且使其工程材料成本大大降低·     

混合遗传算法在叶片排序问题中的应用

在安装或更换发动机转子叶片时,不仅要使叶片组的质量分布相对平衡,同时也要满足一定的频率要求.本文将局部最优搜索融入遗传算法中得到混合遗传算法,基于混合遗传算法的局部优化和快速收敛特性,提出了一种求解转子叶片排序问题的新方案,按此方案排序可使转子同时满足质量和频率的两方面要求.     

一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.