基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的 "早熟"以及在后期搜索效率低的问题,分析了目前常见的几种种群早熟程度的评价指标,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此实现了一种改进的自适应遗传法算法.仿真结果表明,该算法不仅能加快遗传算法收敛速度,而且还能增强算法的稳定性.     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.     

改进的自适应遗传算法及其工程应用

引进小生境技术、种群迁移以及增加杂交个体之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进,从而建立了改进的自适应遗传算法,改善了传统的遗传算法局部收敛和早熟的现象,大大加快了全局搜索的速度以及搜索全局最优解的概率.工程实例表明:提出的改进自适应遗传算法应用于岩土工程的位移反分析具有搜索速度快、精度高等优点;同时对初始种群的形成方式、种群规模以及最大杂交概率、最大变异概率进行了参数分析.     

基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计

对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析，重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响，提出了一种改进的自适应遗传算子的方法。该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度，所构造的遗传算子随适应值自动变化，对远离最优值的个体采用较大的遗传算子值，对接近最优值的个体采用较小遗传算子值，以提高得到全局最优解的概率。通过测试函数的求解，验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性。实算结果表明，在无刷直流电机的优化设计中，改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果，得到全局最优解的概率较改进前有明显提高。     

一种基于正交实验设计的遗传算法

将正交实验设计法与遗传算法结合,介绍了正交初始化的种群和正交的交叉算子,得到一种正交遗传算法.经仿真实验,该算法收敛性和解的质量均优于标准遗传算法.     

一种连续探索型自适应遗传算法及其应用

对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计，提出了一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况，动态地调整遗传算子，维持种群的多样性，克服过早收敛并加快了搜索速度，得到高品质解。将该算法用于最短路径求取中，仿真结果证实是合理的和有效的。     

遗传算法中遗传算子的分析

本文首先分析了遗传算法（GA）中复制算子、交叉算子、变异算子等三种主要遗传算子及特性,然后总结了遗传算法所具有的一般性原则。     

遗传算法交叉算子的分析

交叉算子是遗传算法中最主要的遗传算子，对种群的搜索性能起着重要的作用。作者就维持种群多样性的角度，提出了有效交叉位置距和有效交叉点的概念，并分析了随交叉点位置不同一点交叉、两点交叉和一致交叉之间的关系，对3种交叉算子各自的搜索空间及交叉算子对模式的影响进行了分析，并给出了一些重要结论。通过函数优化验证了新交叉算子的有效性。     

自适应搜索的改进遗传算法及其应用

提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法。在计算过程中，设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整，并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子，对变异算子进行改进，加速了算法的收敛性。为了验证算法的可行性和鲁棒性，对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解，并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题。计算结果表明，该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷，在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法。     

一种改进型交叉算子和自识别高变异算子新型遗传算法的研究

为有效地解决遗传算法收敛性和多样性的矛盾,在分析算子结构的基础上,提出了一种新型的遗传算法.该算法的核心在于,一方面通过父子竞争保留优秀个体和改进型交叉算子保证收敛性,另一方面对参与交叉的基因段进行基于海明距离相似度检测提高交叉操作的有效性;最后,采用基于基因位多样度的自识别高变异率算子来改善种群的多样性.实验证明,改进的算子显著地提高了收敛速度和搜索全局最优解的能力.     

一种改进的遗传算法

采用实数编码的遗传算法 ,在基于适应值比例和最优保留策略结合的选择、数值交叉及一致变异的基础上对算法作了两方面的改进 ,即对交叉操作采用剔除无效个体和保留父代进入选择 ,在算法出现未成熟收敛的趋势时插入混沌序列 ,增加群体多样性 ,以判断算法搜索特性。对函数优化仿真结果显示 ,新方法提高了搜索精度 ,较好地克服了未成熟收敛现象 ,取得了较满意的优化效果。     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

改进的遗传算法选择算子

为了进一步提高遗传算法选择算子的选优能力,本文在传统轮盘赌的基础上提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,加入了多轮转盘的思想,并利用对上代种群进行排序增加优秀个体的选择概率,从而在提高了算子的选优能力同时也减少了随机性所产生的误差;随后本文将此算子与最佳个体保存法的思想相结合,进一步提出了无放回的基于排序的多轮轮盘赌选择算子,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果.实验表明,与传统轮盘赌算子相比较,新方法能够有效地提高遗传算法的收敛速度.     

基于混合遗传算法的模糊需求车辆路径问题

针对模糊需求的车辆路径问题,以模糊可信性理论为基础,设计了混合遗传算法。引入扫描算法进行种群的初始化,结合配送分队数和剩余载重因素提出了混合交叉算子。借鉴差分进化和扫描思想构建了基于整数序规范的差分扫描变异运算。以Solomon标准集为算例,通过实验确定了主观参数的最优取值为0.4。改进前后的阶段效果比较表明,混合交叉算子和差分扫描变异算子提高了算法的性能,采用可信性理论研究模糊需求问题有一定的优越性。     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

求解车辆路径问题的改进遗传算法

在建立车辆路径问题数学模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法,即采用自然数编码,构造一定长度的遗传个体表,动态记录适应度以及引入新交叉算子。实验结果表明,该算法用于求解车辆路径问题,不但可以解决传统遗传算法在求解该问题所遇到的“早熟收敛”,而且大大提高算法的运行效率。     

一种基于种群熵估计的自适应遗传算法

为获得运行过程中对搜索空间勘探和开采的平衡 ,该文提出了一种基于种群熵估计的参数自适应遗传算法。该算法每一进化代的新种群由保留、繁殖和随机 3部分子种群组成 ,其数量则由相应的参数进行控制。通过引入种群熵的概念对种群内个体的多样性进行度量并使用一种简单的方法对其进行估计以确定各控制参数 ,该算法实现了参数的自适应调节。试验结果表明该算法能够有效协调勘探和开采 ,在处理复杂问题时表现出较高的性能