小生境技术对遗传算法的改进作用研究

将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象。本扼要分析了遗传算法的运行机制,提出一种基于小生境改进遗传算法;对复杂函数的遗传优化仿真实验数据表明,改进的遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性,而且具有快的收敛速度。     

遗传算法的小生境技术改进

针对简单遗传算法的收敛速度慢、效率低,进行了改进。引入了小生境技术：构造的小生境群体,在保障群体中个体多样性的同时,使得优良算子能够更好的共享,提高了群体的整体搜索性和收敛效率．实验表明：改进的小生境遗传算法优于简单遗传算法．     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

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.     

小生境遗传算法的改进

为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

改进小生境遗传算法在元搜索引擎调度优化中的研究

针对多独立搜索引擎组合调度时查询精度、查询完全度和响应时间不理想等问题,结合元搜索引擎调度特点对多独立搜索引擎组合调度进行动态优化。文中借鉴小生境思想,将小生境技术与遗传算法、相结合,提出了一种多目标组合优化调度的改进小生境遗传算法。该算法使每个个体在其小生境内进行局部寻优操作,保证了群体的多样性,增强了局部搜索能力,抑制了种群的早熟现象。在多个子目标不能同时达到最优时,采用个体综合适应度对各个目标函数的适应度进行加权,来协调优化各搜索引擎的组合,找到搜索引擎组合调度序列的非劣解。仿真实验结果表明该算法提高了元搜索引擎的调度效率,在查询精度和计算速度上均优于常用的查询优化技术。     

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.     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题,提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析,实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度,算法有效、可行.     

改进小生境遗传算法在元搜索引擎调度优化中的研究揪

针对多独立搜索引擎组合调度时查询精度、查询完全度和响应时间不理想等问题,结合元搜索引擎调度特点对多独立搜索引擎组合调度进行动态优化。文中借鉴小生境思想,将小生境技术与遗传算法相结合,提出了一种多目标组合优化调度的改进小生境遗传算法。该算法使每个个体在其小生境内进行局部寻优操作,保证了群体的多样性,增强了局部搜索能力,抑制了种群的早熟现象。在多个子目标不能同时达到最优时,采用个体综合适应度对各个目标函数的适应度进行加权,来协调优化各搜索引擎的组合,找到搜索引擎组合调度序列的非劣解。仿真实验结果表明该算法提高了元搜索引擎的调度效率,在查询精度和计算速度上均优于常用的查询优化技术。     

基于小生境遗传算法的约束滤波器优化设计

为了对战场图像进行实时处理,抑制噪声,改善图像质量,需要对图像进行平滑滤波。考虑了一类具有频域等式约束的FIR滤波器Minmax设计问题,引入小生境技术自适应遗传算法来得到最优化滤波器的一组参数,并且对滤波器的阶数N进行了优化。设计实例表明,基于小生境技术自适应遗传算法是有效的,具有很好的扩展性,可用来设计最优约束FIR滤波器,实现对图像的平滑滤波。     

基于遗传算法的超声速二维进气道优化设计

首先介绍了基本遗传算法,并由基本遗传算法演化出小生境遗传算法.应用简单的测试函数对两种遗传算法进行测试,对两种遗传算法进行比较.然后应用小生境遗传算法对二维超声速进气道进行优化设计.在单目标优化设计中,以最大总压恢复系数为优化目标,在多目标优化设计中分别顾及到总压回复系数要求最大和增压比也要很高.在对进气道的优化设计之后,对单目标优化和多目标优化的结果进行比较.     

引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探

遗传算法是一种有效的全局优化算法 ,但存在收敛速度慢和早熟收敛的缺陷。本文提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和受控交叉算子GC ,定性地分析了它们的作用机制。引入适应性PLS和GC的改进遗传算法在不增加计算开销的前提下 ,其全局收敛速度和可靠性显著地优于标准遗传算法 ,并具有良好的鲁棒性和稳定性     

小生境遗传算法在平面叶栅优化设计中的应用

提出了一个基于小生境遗传算法的平面叶栅的优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型骨线，然后通过小生境遗传算法使叶栅表面边界层中的流动损失最小化，以此搜索沿骨线最佳的厚度分布规律。已知叶栅的流场分析由一个基于边界元的程序完成。将该方法应用于ZZ440叶栅的设计，结果表明该方法可行且有效。     

基于遗传算法的目标规划求解

首先讨论了遗传算法的优点，然后提出了将遗传算法应用于带有约束优化问题的求解，并进一步将其运用于一目标规划的优化设计中，计算机数值仿真结果表明该方法的有效性     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

基于网格法的遗传算法及其应用

在基本的遗传算法(sGA)中,初始群体是随机产生的.为了增加个体的遍历性和多样性提出-种用网格法来产生遗传算法的初始群体,并对网格法的遗传算法的优化效率进行了定量的评价.同时与基本的遗传算法一起应用在DeJong的测试函数F1上便于进行对比.评价结果和实验结果表明网格法在提高遗传算法的优化效率上是可行的.