炮射导弹控制系统的多目标二级优化设计

建立了炮射导弹多目标二级优化模型,提出了多目标二级混合遗传优化算法.对第一级多目标函数引入Lagrange乘子向量作为协调变量,采用两级递阶协调法实现多目标的第一级优化;针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,将遗传算法与模式搜索法相结合,采用改进的遗传算法实现了多目标的第二级优化.仿真结果表明,所提出的多目标二级混合遗传优化算法收敛速度快,所设计的控制系统性能优于基于权重系数变换法的遗传算法的效果.     

基于局部搜索技术的混合遗传算法

针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能.     

最速下降法和共轭梯度的混合算法及全局收敛

将最速下降法与共轭梯度法有机结合起来,构造出一种混合优化算法,并证明其全局收敛性.这种混合优化算法结合了共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时,最速下降法下降缓慢的问题,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点.文中的算法实例表明,混合算法与单纯的共轭梯度法相比,效果更优.     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

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.     

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.     

关于优化的一种算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

求解不可微函数优化的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛．混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题．同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例．     

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.     

基于同步扰动随机逼近的混合萤火虫算法

针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以memetic算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对FA-SPSA算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方面的性能总体上优于对比算法。     

求解一类无约束优化的混合遗传算法

目的 求解一类无约束优化问题。方法 结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快，而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点，给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果 算例表明所设计的算法是有效的。结论 算法可以提高局部搜索能力，提高解的精确度，搜索速度。     

最速下降和共轭梯度混合算法在波束形成中的应用

介绍了一种最速下降法和共轭梯度法的混合算法,并将这种混合算法应用到自适应波束形成中。该方法根据最小均方（LMS）准则推导出代价函数,结合共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了最速下降法下降缓慢的问题。计算机仿真表明,混合算法所需迭代次数少于最速下降法,且显著减少计算量,缩短运行时间。     

无约束优化的一个组合算法

将最速下降法与Newton法有机地结合起来,构造了无约束优化问题的一种组合迭代算法,并证明了算法的全局收敛性.该组合算法既继承了Newton法在极小点附近的快速收敛性,又解决了最速下降法难以求解的问题.     

基于遗传算法的函数优化拟下降算法

在传统优化算法中嵌入一拟下降步,改善了算法的收敛性质;用遗传算法计算拟下降步,提高了算法的全局搜索能力,又不改变原算法的收敛性．数值计算结果表明,所提出的算法结合了遗传算法和传统算法的优点,是一种可行的解决函数优化问题的混合算法．     

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.     

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。     

一类特殊算法的收敛性质

文〔1〕介绍了一类带精确线搜索的下降算法并用此算法统一处理了最速下降法,共轭梯度法等的收敛性。本文在四种非精确线搜索下讨论了一类比〔1〕广的特殊算法,并获得了算法较强的收敛性质。     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.