基于客户满意度的MOVRPFTW的单亲遗传混合蚁群算法

为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度，且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题（MOVRPFTW），建立了相应的数学模型。针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺陷，将单亲遗传算法和蚁群算法相结合，利用单亲遗传算法的3种遗传算子和区别于传统遗传算法的两种操作手法，构建了多种单亲遗传混合蚁群算法，并进行算例测试。结果表明：与基本蚁群算法相比，单亲遗传混合蚁群算法求出的解的各项目标的平均值更优；同时，单点单亲遗传混合蚁群算法较多点单亲遗传混合算法在求解此问题中的用时更少、计算效率更高，并且移位算子较其他两种算子具有较好的求解性能。     

基于免疫规划的单亲遗传算法研究及其应用

在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论,提出了一种新的单亲遗传算法——基于免疫规划的单亲遗传算法。该算法的核心在于使用最优保留策略前提下,合理地构造了非均匀算子和免疫算子。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能够有效地保持群体多样性,而且减轻了遗传算法的后期波动现象,同时收敛速度明显提高。     

用单亲遗传算法求解有序组合优化问题

本文提出一种用于求解有序组合优化问题的单亲遗传算法（ＰＧＡ）。ＰＧＡ的突出特点是不使用传统遗传算法（ＴＧＡ）常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作。本文首先介绍了ＰＧＡ的基本概念,然后分析ＰＧＡ的运行机理,最后给出了用ＰＧＡ求解旅行商问题的仿真结果。     

基于改进单亲GA的多波次攻击最优火力分配

多波次攻击是现代空袭中的重要作战模式,而多波次对地攻击的火力分配问题属于有序组合优化问题,至今尚无有效算法.针对一类多波次对地攻击火力分配问题提出了一种改进单亲遗传算法,该算法不采用交叉算子,而代之以换位算子,但保持了交叉算子的进化功能.通过对仿真实例的分析表明,该算法与标准遗传算法相比更加有效和简便.     

单亲遗传算法与传统遗传算法的比较研究

通过对单亲遗传算法（PGA）和传统遗传算法（TGA）的编码方式、遗传算子、运行过程和适值计算等方面的比较分析,指出尽管PGA采用单亲繁殖方式,其遗传操作与TGA有着本质的区别,但PGA的基因重组算子隐含了序号编码TGA的交叉算子的功能,PGA的子代个体保留了父代个体的大部分遗传特征,因此PGA仍属于遗传算法的范畴。     

单亲遗传算法的遗传算子分析

给出了单亲遗传算法的几种主要遗传算子,分析了单亲遗传算法遗传算子的性质,证明了单亲遗传算法的几种基因重组算子具有相同的遗传操作功能,并分析了不同基因重组算子对适值计算式的影响.所得出的仿真实验结论对如何选择合适的遗传算子、提高计算效率具有重要的意义.     

一种求解作业车间调度问题的混和遗传算法

作业车间调度问题(JSSP)是组合优化问题中的NP难问题。本文提出了以适用于JSSP问题的二进制编码遗传算法为基础,在算法中增加了两种启发式算子:激活算子和瓶颈修复算子,并相应调整算法结构,形成混和遗传算法解决JSSP问题。激活算子以GT算法为依据,将种群中部分个体转化为活动调度个体,是一种较有独创性的新算子;瓶颈修复算子对所得结果进一步优化。算例运行结果表明与其它算法相比,该算法在全局搜索能力和运行效率上都有突出的表现。     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,实验结果表明 ,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

快速Metropolis-Hastings变异的遗传重采样粒子滤波器

为了解决传统粒子滤波器粒子退化与贫乏问题,提出了快速变异的遗传重采样粒子滤波算法.该算法将快速Metropolis-Hastings(MH)移动作为遗传算法的变异算子,使得快速变异算子与传统交叉算子、传统选择算子组合为一种新的粒子重采样算法.快速MH变异能对粒子进行移动,使得粒子的稳定分布为目标的后验概率密度分布.快速变异能有效解决一般变异算法易发散的问题,可以更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子.实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化,减小跟踪误差.