改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

一种改进的遗传算法及其在结构优化设计中的应用

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上"隐约束",缩小了搜索空间,减少了结构重分析次数,提高了收敛速度.该算法的优点是可以根据实际问题的需要任意选择变量的精度.实例计算表明,该算法对复杂结构的优化设计是有效的.     

基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演方法

目的研究地震相对波阻抗反演的优化方法。方法比较遗传算法二进制编码、实数编码在最优个体保存策略、随机均匀分布选择、分散交叉、高斯变异和分布式并行方案下的全局寻优能力。结果实数编码分布式并行遗传算法优于基本遗传算法,用该方法对数值模型和实际地震剖面进行波阻抗参数反演,验证了分布式并行遗传算法的有效性、优越性。结论基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演,为遗传算法在地震属性的优化研究中提供了一种改进思路。     

基于改进的遗传算法解算GPS双差模糊度的研究

将遗传算法(GA)应用于GPS双差模糊度解算过程,针对双差模糊度的整数特性,进行了实数编码的改进、遗传算法的改进等算法设计,实现了双差模糊度直接在大范围、高精度、整数域上的优化搜索,提高了解算的稳定性与高效性。试验结果表明,经过改进的实数编码GA可以取得比二进制编码GA更高的效率和成功率,更适于双差模糊度搜索。     

混合编码遗传算法在测试数据生成中的应用

针对传统遗传算法存在局部搜索能力差、未成熟收敛和多峰优化时常有漂移现象的缺陷,充分利用格雷码来消除Hammming悬岸问题,实数编码来获得大空间搜索任意精度的优势,从而获得混合编码的遗传算法.引人黄金分割点实现2种编码方法的转换,设计了测试数据生成的混合编码遗传算法.通过实例说明测试数据如何自动生成,结果表明生成测试数据的效果较好.     

基于实数编码的多种群演化遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群演化遗传算法(RMGA).实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的.     

一种基于实数编码的改进遗传算法

在介绍基于实数编码遗传算法的优点和分析原有遗传操作机制存在缺陷的基础上,重点研究了实数编码的改进线性交叉算子,提出了一种改进遗传算法(MGA)·该改进线性交叉算子的优点是在交叉之后,一个子代位于两父代之间,另一子代位于靠近较好的父代的一侧,使解向好的方向发展,并且都是可行解·通过对几个典型的实例计算并与其他基于实数编码的遗传算法进行比较,结果表明,本算法在求解优化问题的收敛速度和精确性方面具有优势·     

一种改进的微种群遗传算法

 采用种群隔离机制、算术交叉、杰出者保留策略等对微种群遗传算法进行了改进。减少了重启动次数,增强了两次重启动之间遗传优化过程的全局和局部搜索能力,使算法在尽可能保有模式识别信息的前提下进行智能搜索;采用了实数编码,减少了编码和解码过程中的计算开销;引入了自适应随机变异算子,使之在不增加循环次数的前提下,增加了利用现有种群已经获得的遗传信息进行有效搜索的次数;引入了异种机制,有效提高了微种群遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度。最后,标准测试函数的测试结果证明了这一改进的微种群遗传算法能够用远低于标准遗传算法的计算代价获得更佳的优化效果。     

实数编码遗传算法的改进及并行化实现

针对实数编码的遗传算法容易掉入局部极值、收敛速度慢等缺点,提出一种改进的实数编码的遗传算法,并对其进行了基于GPU的并行化实现.通过4个典型的遗传算法性能测试函数进行测试,结果表明,改进后的算法可以有效地跳出局部极值点,并能加快算法的收敛速度;在求解复杂的高维函数时,并行化后的改进算法可以显著减少算法的运行时间.     

实数编码遗传算法优化的神经网络模型在岩溶水水位预报中的应用

岩溶地下水资源的准确评价是一个重要而又难以解决的问题,采用了遗传算法的最新成果,建立了以实数编码的遗传算法优化的前型神经网络模型以预测岩溶水动态水位,模型继承了传统遗传算法的优点,兼具神经网络强大的函数逼近功能,同时又克服了传统神经网络优化方法易隐入局部最优解的,产例的训练和预报结果表明：实数编码遗传算法优化的神经网络预报模型精度较高,适合于岩溶区的地下水资源评价。