基于竞争策略的链式智能体遗传算法用于特征选择的研究

针对特征选择问题,提出了基于竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA).该LAGA算法包含链式智能体网络结构,邻域竞争,自适应交叉,自适应变异,优良个体替换策略,自适应结束等部分,该算法能较好的保持智能体的多样性,在进化中既较佳的继承了优良个体的基因,又有效地搜索了新的空间.多组实验结果表明,通过该算法选择得到的最优特征子集具有较好的稳定性,较高的识别准确率和较低的网络分类器维数复杂度.     

基于均匀设计的多智能体遗传算法研究

将均匀设计方法、多智能体系统与遗传算法相结合,提出了一种多智能体遗传算法.设计了基于均匀设计表的均匀种群初始化方法和均匀交叉算子,并将其引入算法中.算法通过智能体与智能体环境间的相互作用,以及智能体自学习提高自身能量,实现了复杂问题的全局优化目标.实验表明,该算法对于高维函数优化问题,尤其是高维多峰函数,具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够避免陷入局部最优.     

用于函数优化的正交Multi-Agent遗传算法

将Multi Agent系统、遗传算法和正交试验设计方法相结合,提出了一种混合进化算法———正交Multi Agent遗传算法。它以Multi Agent系统为基础,通过Agent间的相互作用与每个Agent所具有的知识和自学习功能来提高算法的全局优化能力和收敛速度;同时利用正交试验设计方法产生较好的初始种群和设计正交交叉算子以获得更好的后代;针对正交试验设计产生初始化种群在函数维数很高时需很大存贮空间的缺点,提出了子空间分割法来产生所需的初始化种群,它只需要原来存贮空间的十分之一。首先,对维数为30或100的12个标准测试函数进行仿真试验,结果表明正交Multi Agent遗传算法具有很强的全局优化能力和较快的收敛速度;其次,算法对这些标准测试函数进行高维优化(高达200维),实验结果表明正交Multi Agent遗传算法具有较好的高维搜索能力。     

基于遗传算法的相位调制波形智能优化

随着智能化程度的提高,雷达发射信号更加复杂多变.为有效应对复杂的、未知的威胁信号,需要提升对抗系统智能对抗的能力,提出一种基于智能优化算法的对抗波形智能优化方法,并通过仿真实验对基于遗传算法的相位调制波形智能优化进行研究.不同优化参数、不同实施条件、不同雷达信号及信号变化条件下的实验结果表明,遗传算法能够以较少的迭代次...     

一种改进遗传算法及在多目标优化中的应用

基本遗传算法在求解大规模多目标优化问题时会出现早熟和搜索效率低等问题。针对这些问题,对基本遗传算法引入了邻域操作、自适应策略和混沌优化等多种改进策略,研究设计了一种有机结合各种改进策略的改进遗传算法流程。应用实例的仿真试验表明改进算法可行,且在求解大规模多目标优化问题时较基本遗传算法具有精度和速度优势。     

求解全局优化问题的智能遗传算法

提出了一种智能遗传算法,该算法融合了5种交叉算子、8种变异算子和5种灾变算子,能根据当前优化结果智能地选择交叉算子、变异算子和灾变算子,在不影响搜索过程随机性的前提下收敛于全局最优解。不同于传统遗传算法,本算法增加了对各种算子优化性能的统计,在优化过程中尽可能使用那些优化性能高的算子,从而提高了智能遗传算法的优化性能。为了验证本算法的性能,采用12种传统遗传算法和本算法同时对20个测试函数进行了求解。最终的数据实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

一种高效Multi-agent仿生算法用于设计优化

分析了John Holland在其遗传算法理论中提出的反转算子在数值优化应用中的不合理性,提出了一种轮盘反转算子来克服这种不合理性,并结合新的反转算子在杂草生态学的基础上提出了-种高效的多智能体仿生算法-RMAAA算法,证明了算法的全局收敛性.14个10～10000维无约束优化问题仿真实验表明,该算法性能好于其他优秀算法,尤其对于其中8个函数,当维数为10000时该算法需要的评价次数都小于10000次,且所得解的精度较高.在求解焊接梁设计工程优化问题时,该算法能够以较少的函数评价次数得到更加精确的全局Pareto最优解,表明RMAAA算法是实际有效的.     

基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化

针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改进,将原本设定的学习率改为自适应的学习率,进而对指挥控制资源部署进行多智能体联盟的设计。仿真证明了该算法对此问题具有优越的适应性,可以高效地解决分布式环境下的多智能体联盟的指挥控制资源部署优化问题。     

一种保障移动智能体系统的安全模型

基于移动智能体的应用技术需要率先解决系统的基本安全问题,以支持其发展与成熟。鉴于传统的被动防御安全策略不能适应移动智能体技术应用的发展需要,提出了一种保障移动智能体系统安全的安全模型。按模型实现的原型系统能够主动识别并实时响应攻击行为。该系统还可利用端口映射的机制迷惑攻击者,起到代理服务器型防火墙的实际功效,这是对移动智能体系统安全解决方案的积极探索。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

Global Convergence Analysis of Non-Crossover Genetic Algorithm and Its Application to Optimization

Selection, crossover, and mutation are three main operators of the canonical genetic algorithm (CGA). This paper presents a new approach to the genetic algorithm. This new approach applies only to mutation and selection operators. The paper proves that the search process of the non-crossover genetic algorithm (NCGA) is an ergodic homogeneous Markov chain. The proof of its convergence to global optimum is presented. Some nonlinear multi-modal optimization problems are applied to test the efficacy of the NCGA. NP-hard traveling salesman problem (TSP) is cited here as the benchmark problem to test the efficiency of the algorithm. The simulation result shows that NCGA achieves much faster convergence speed than CGA in terms of CPU time. The convergence speed per epoch of NCGA is also faster than that of CGA.     

一种用于多目标优化的混合遗传算法

将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了一种用于多目标优化的混合Pareto遗传算法(HPGA)。针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,引入直接搜索策略以增强算法的局部搜索能力。HPGA首先运行Pareto遗传算法,以得到近似的Pareto最优解;然后启动直接搜索对其进行进一步优化。仿真结果表明HPGA兼具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力。与Pareto遗传算法相比,HPGA不仅提高了优化搜索的效率,而且能够保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优前沿面。     

一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究

针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点, 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2-最近点搜索算法进行初始种群的构造,采用了一种新的自适应启发式变异方法,显著改善了原有遗传算法的搜索能力。仿真结果表明该算法从执行时间和优化效果两方面均能够很好地满足作业要求。     

轮询式多准则特征选择算法的研究

特征选择是复杂模式分类系统中重要预处理过程.针对filter模式下遗传算法特征选择精度不高,wrapper模式特征选择时间代价较高的缺点,提出了一种新的特征选择算法.该算法设计了搜索性能较好的链式智能体遗传算法为搜索算法,引入多个评价准则进行轮询式选择.实验将算法与filter模式下多种单准则特征选择算法以及wrapper模式下特征选择算法进行了比较.实验结果表明,此算法具有比filter模式下单评价准则选择精度更高的特点,同时选择时间代价远远低于wrapper此模式下的特征选择算法,因此,该算法可用于设计实用高识别正确率的模式分类系统.     

一种高效的模拟退火全局优化算法

提出了一种确定模拟退火算法温度更新函数的启发式准则，构造了适当的产生随机向量的概率密度函数，应用该启发式准则导出了相应的温度更新函数。新的温度更新函数与退火时间的幂函数成反比，与优化问题的变量维数无关。     

MINLP问题全局优化算法的研究

提出了一种求解混合整数非线性规划MINLP问题的混合优化算法GASimplex，由遗传算法模块GAsolver和单纯形算法模块SimplexSolver两部分组成。该算法首先确定MINLP模型的整数变量和复杂变量，使得固定这些变量后可以将原问题转化为一线性规划子问题，在此基础上应用GASolver实现对整数变量和复杂变量的优化，而其适应函数则可以通过求解编码对应的线性规划子问题SimplexSolver来得到。这样，一方面由于在遗传算法中引入了局部搜索过程，极大增加了GASimplex整体收敛速度，而且对于非凸的MINLP问题，可以在理论上保证得到解的全局最优性；另一方面，模型约束条件是通过SimplexSolver求解得到，故约束条件的存在—般不会增加遗传算法处理的复杂度，可有效的处理约束的MINLP问题。通过对一MINLP模型仿真分析，证明该算法不仅具有很决的收敛速度，而且能得到全局的次最优解，更适合处理一类复杂的MINLP问题。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法的导弹稳定控制回路参数设计方法

本文利用遗传算法（ＧＡ）来优化设计控制系统参数。文中在简要阐述遗传算法的机理及实现的基础上，将遗传算法应用于Ｘ型导弹的弹上稳定回路的参数设计，仿真结果表明了所提方法的可行及有效性。