基于可进化性的快速遗传算法

给出三类可进化性较强的个体的定义,提出充分重视个体的可进化性并对可进化性强的个体加以引导,来提高遗传算法搜索效率的思想·同时考虑算法全局收敛性能而采用一种并行群体进化结构,设计了旨在提高遗传算法寻优效率的基于可进化性的快速遗传算法,仿真结果验证了这种快速遗传算法的良好性能     

基于差分进化算法的神经网络优化设计

【目的】研究解决传统神经网络手动设计网络结构的局限性,并探究差分进化算法对神经网络优化的有效性。【方法】提出了一种基于差分进化算法的多层前馈神经网络的优化设计方案,用以同时完成神经网络的权值空间和网络结构空间的搜索,给出不同场景下的最优网络结构。该算法采用（1+1）-ES二元进化策略,使用一种新的网络结构交叉和变异方法,通过双种群结构共同进化及自适应变异率等策略加快网络结构的搜索以及算法的收敛。【结果】在预测、分类等问题中,基于差分进化算法的神经网络优化设计能够较好地搜索到最优的神经网络结构,并与传统的BP神经网络以及经典的预测分类算法进行比较,实验结果具有较强的鲁棒性。【结论】基于差分进化算法的神经网络优化设计是解决网络结构寻优问题的有效方法。     

基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法

提出了一种分类算法--基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法(a data-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy,DDCAOEE),与已有进化算法的运行机制不同,它的进化操作直接作用于数据而不是规则,进化结束后再从各组织中提取规则,这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则.根据分类问题的特点,设计了信息系统的组织,提出了3种进化算子和一种组织选择机制,给出了基于信息熵的属性重要度的进化方式,并基于此定义了组织适应度函数,最后,将算法用于6个试验数据集,并与现有的2个分类方法(Ant-Miner和CN2)进行了比较,实验结果表明,该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集.     

基于免疫进化策略的神经网络优化方法

对神经网络的研究多年来主要集中于网络权值优化或结构优化上,却忽略了神经网络结构与权值之间密不可分的联系.针对上述问题,将免疫系统中的浓度机制和记忆机制引入进化策略,提出了一种基于免疫进化策略的神经进化算法,在优化网络拓扑结构的同时优化网络的连接权值.进一步地,用Cauchy变异算子代替传统的Gauss变异算子,以获得更为理想的全局收敛效果.理论分析和仿真结果表明,免疫进化策略能够很好地保持种群多样性,避免未成熟收敛,采用免疫进化策略设计神经网络具有良好的全局收敛性能和快速学习网络结构和网络权值的能力.     

基于神经树的时间序列预测

提出了一种新的神经树模型来进行时间序列预测。采用语法引导的遗传编程来进化神经树的结构以建立一个时间序列预测模型,并把它和基于神经网络的时间序列预测模型的性能进行比较,结果显示本文提出的神经树时间序列预测模型较神经网络模型有更高的可信度。     

进化作曲研究

算法作曲是计算机音乐中最具吸引力的研究领域,而基于遗传算法的进化作曲系统已成为算法作曲中的热点.给出了进化作曲系统的结构,分析了系统不同的作曲目标,从适应度函数的设计讨论了两类作曲系统.最后给出了几个作曲系统实例分析.     

基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法

提出了一种分类算法---基于组织进化和信息熵的数据驱动分类算法(a data-driven classification algorithm based on organizational evolution and entropy,DDCAOEE),与已有进化算法的运行机制不同,它的进化操作直接作用于数据而不是规则,进化结束后再从各组织中提取规则,这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则。根据分类问题的特点,设计了信息系统的组织,提出了3种进化算子和一种组织选择机制,给出了基于信息熵的属性重要度的进化方式,并基于此定义了组织适应度函数,最后,将算法用于6个试验数据集,并与现有的2个分类方法(Ant-Miner和CN2)进行了比较,实验结果表明,该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集。     

矩阵的半张量积在进化博弈论中的应用

分析了进化博弈论,利用矩阵的半张量积方法,结合伪布尔函数的代数结构,给出了进化博弈中进化稳定策略的一种计算方法.     

基于复数编码遗传算法的竞争性协进化策略

将基于复数编码的遗传算法引入竞争性协进化的理论研究中,提出一种竞争性协进化的新策略,即:在仿真实验中,采用2个基于神经网络结构控制的移动机器人,并将它们投入到一个陌生的环境中.其中,一个机器人扮演猎手,另一个扮演猎物,猎手对猎物进行捕捉,最终得到每一代的最好猎手机器人和最好猎物机器人以及它们的适应度曲线.在这个竞争性协进化系统中,基于复数编码的遗传算法主要用于对机器人控制系统的神经网络进行进化.计算机仿真结果表明,与基本遗传算法相比,基于复数编码的遗传算法具有更强的进化能力.     

基于进化策略的港口集装箱装船作业优化

使用一种进化策略算法对港口集装箱装船作业顺序进行优化 .首先对港口集装箱码头的结构及其装船作业过程进行分析 ,针对集装箱装船作业排序问题 ,建立了考虑位置约束和设备约束等条件的优化目标函数 ,给出了目标解的染色体表达方式和基于混合变异的进化机制 ,并通过实例计算和分析验证了算法的实用性 .