进化算法初步探讨

进化算法是由生物进化规律而演化出的一种搜索和优化的计算方法。它包括遗传算法、遗传规划、进化策略和进化规划四种。本文简要介绍了进化算法的概念以及四种方案之间的相互联系与区别。     

模拟进化优化方法

本扼要介绍了模拟进化优化方法中的两个分支－遗传算法和进化规则,同时将进化规划与基于梯度的寻优技术有机地结合起来,提出了一种新的全局寻优算法一启发式进化规划,最后给出了数值算例,说明了此类方法在求解组合优化问题以及具有不可微的目标函数或约束条件复杂的非线性优化问题的优越性。     

浅析遗传算法与进化策略

介绍了遗传算法和进化策略的算法模型，着重讨论了遗传算法和进化策略的特点以及各自的局限性，并分析了遗传算法和进化策略的区别与联系，最后指出遗传算法和进化策略有待解决的问题和二者可以联合发展的趋势。     

遗传算法在温室控制中的应用

遗传算法是一种基于自然选择规律的优化方法，适合解决温室控制中复杂的、非线性的优化控制问题．综合论述了遗传算法．包括差分进化算法在温室控制中的应用，以及今后的发展方向．     

遗传算法在温室控制中的应用

遗传算法是一种基于自然选择规律的优化方法,适合解决温室控制中复杂的、非线性的优化控制问题.综合论述了遗传算法,包括差分进化算法在温室控制中的应用,以及今后的发展方向.     

并行遗传算法综述

并行遗传算法综述王大明毛宗源（华南理工大学自动化系,５１０６４１,广州）关键词：遗传算法;并行;进化算法中图分类号：ＴＰ１８遗传算法是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法,许多领域成功地应用遗传算法得到了问题的满意解．虽然ＧＡｓ通常能在合理的时...     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

进化规划在计及阀点负荷的经济调度中的应用

探讨了模拟进化优化方法中的进化规划用以求解带有阀点负荷的经济调度问题,在优化编码、适合度函数和变异量取值方面进行了研究,进一步拓展了电力系统经济调度计算方法的应用前景,最后给出一个６节点３机系统算例结果并与遗传算法进行比较,证明其有效和简捷。     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。     

基于改进进化算法的无人机航迹规划

基于进化算法的无人机航迹规划已经得到了广泛的研究;但是由于其进化算子的多样化,还存在许多不足之处。针对现有进化算法的缺点引入一种新的坐标系,提出了一种定向进化策略,使每个航迹点根据具体情况进行定向变异。为了测试改进算法在航迹规划中的避障能力,进行了一系列的仿真实验。仿真结果表明基于改进进化算子的进化算法在无人机航迹规划应用中具有很大的优越性。     

电力系统潮流计算的模拟进化方法

将模拟进化方法引入电力系统潮流计算。与传统方法比较结果表明,模拟进化方法中的进化策略法可以有效地解决电力系统病态潮流问题。文中还对几种模拟进化方法进行了比较,结果表明：进化策略法用地潮流计算比较成功;基因算法和进化规划法由于方法本身的缺陷,不太适合于潮流计算。     

一种进化Agent计算模型

提出了一种具有进化功能的多Ａｇｅｎｔ 计算模型。Ａｇｅｎｔ 作为自主活动的实体,在求解空间内具有自复制、扩散及死亡等进化行为。通过Ａｇｅｎｔ 的不断进化,获得问题的最优解。详细叙述了Ａｇｅｎｔ 的进化行为,给出了实现该模型的算法流程,并讨论了该算法在图像边缘检测中的应用。实验结果表明,该模型算法具有快速、高效等优点,特别适用于特征提取及检测问题     

进化计算及其在智能控制中的应用

介绍了进化计算的起源与发展历史、特点与分类、有关研究与应用现状及有关软件与国际信息交流等方面的基本情况。简述了进化规则和进化策略在智能控制中的应用。     

基于进化计算的机器人操作器等强度优化设计

机器人操作器等强度优化设计是一个强非线性优化设计问题，文章将遗传算法与进化编程有机结合起来，形成一种既能处理复杂约束条件，又能收敛于全局最优点的优化方法；并将该方法应用于机器人操作器的等强度优化设计问题，得到操作器等强度设计的最优形状。     

Computational intelligence: From mathematical point of view

A simple but illustrative survey is given on various approaches of computational intelligence with their features, applications and the mathematical tools involved, among which the simulated annealing, neural networks, genetic and evolutionary programming, self-organizing learning and adapting algorithms, hidden Markov models are recommended intensively. The common mathematical features of various computational intelligence algorithms are exploited. Finally, two common principles of concessive strategies implicated in many computational intelligence algorithms are discussed.     

关于多目标演化算法的策略分析

基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算法性能的两大方面:求解过程中解集合的多样性、均匀性分布的保持与维护以及解的收敛性,分析了MOEAs设计中需要注意的策略问题以及今后研究的重点.     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题 ,建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标 ,以非线性动力系统为约束条件 ,通过对非线性动力系统积分 ,将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解 ,在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下 ,用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略 ,提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中 ,数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性     

基于谓词逻辑和约束网络结构的遗传编程方法

提出了一种新的谓词型遗传编程方法,该方法包括:待求解问题论域的函数空间约束、遗传算子的谓词逻辑表达、谓词结构推理下数值参数空间的混沌式遍历及发生机制以及非线性方式下自适应进化和非监督学习的综合。整个过程是在约束网络的基础上,以谓词逻辑表达机制为核心实现的函数结点集合约束下的数值型进化计算过程。该方法可被认为是对现有遗传编程技术的改进,克服了LISP型及其C仿真型遗传编程算法在各种表示手段方面的缺陷,提高了计算效率,在系统辨识中的应用实验表明了是有效和实用的。     

进化规划的现状及发展动向

进化规划在一些难解的优化问题中都有成功的应用 .综述了国内近几年来在进化规划方面的主要应用成果、进化规划的改进及进化规划在收敛性方面的一些结论 .     

启发式进化规划及其在最优潮流中的应用

针对连续变量优化问题，将进化规划同传统的梯度寻优技术相结合，设计了一析的启发式进行规划算法。它在保留了原进化规划特点的同时，又具有有较高的解题效率，并将它用于解算电力系统最优潮流，在优化编码、适合度函数及变异一取值方面进行了研究，结果表明获得了近乎全局最优的解。