量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用

将免疫算法的免疫算子思想引入到量子遗传算法中,提出了改进的算法:量子免疫算法。算法在保持量子遗传算法优点的同时,提高了算法的全局收敛性。并将此算法应用在0-1背包问题中,仿真结果表明,此改进算法具有良好的性能。     

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

实数交叉算子的选取和算法改进

在总结分析实数遗传算子的基础上 ,根据算法搜索效果 ,将区域划分与转移思想应用到算法结构改进中。对复杂函数全局解搜索的实验表明 ,新算法在寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面比基本实数遗传算法有较大改进。文中还将改进的实数遗传算法用于测量数据的估计中 ,得到了较好的线性和非线性参数估计结果。     

基于海明距离改进的自适应遗传算法

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优解的不足，通过引进种群迁移及增强种群个体杂交之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进。改进的算法提高了种群精英基因，使其能很好地保留到下一代；较好地提高了自适应遗传算法的全局搜索能力，并增强了算法收敛速度。通过仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

1种基于复合形法的改进遗传算法

提出了1种基于复合形法的改进遗传算法,分析该算法与遗传算法相结合的思想和流程;通过算法测试函数Rosenbrock测试改进的算法;通过与常规算法的对比,验证该传算法的优越性,并将该算法应用到一种间歇反应器的温度优化问题中.该算法可为常规的单目标或多目标优化问题提供借鉴.     

采用可能解空间改进遗传算法

引入可能解空间的概念，探讨了它在遗传算法约束条件处理改进中的应用．应用实例分析表明，改进的遗传算法可得到更优化的结果，并验证了在种群生成中采用改进约束条件处理的优势．工程实践也表明，采用可能解空间对遗传算法约束条件处理的改进，能大大减少随机试探次数，提高算法的运行效率．     

一种基于人机交互的退火遗传算法

针对工程中存在的许多具有大规模、非线性、非凸等复杂特性的全局优化问题，在退火遗传算法的基础上，通过将人工方案和算法方案相结合，提出了一种基于人机交互的退火遗传算法，算法首先通过人机合作方式产生初始群体，并在随后的演化过程中，根据个体的适值自动地将人工个体从移民池中引入到算法群体中，引入的人工个体在同其他个体广泛交叉后，按Metropolis法则形成新群体，从而改善群体的质量并引导算法向更富希望的方向搜索，改进的自适应算子提高了算法的整体搜索能力，该算法具备演化算法的优点，并能发挥人的主动性，显示了求解复杂优化问题的应用潜力，算例的仿真结果验证了算法的有效性。     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法(NHA)。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法（NHA）。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

善治视域下我国政府回应能力提升探析

传统的可控源音频大地电磁法(CSAMT)反演方法属于线性或者局部线性,大都依赖初始模型.而遗传算法因其不依赖初始模型的特点而应用到CSAMT反演中.但是,标准的遗传算法存在早熟、局部收敛等问题.针对这些问题,对标准的遗传算法进行改进,采用排序法和最优保留策略相结合的选择算子,增强其种群多样性并保证其收敛性;采用父子竞争策略和自适应概率法相结合的交叉算子,能够防止好的父代个体被淘汰,又具有适应性.通过理论模型进行算法仿真验证,证明其有效性,说明改进遗传算法较标准遗传算法在CSAMT一维反演中有明显的改善.通过对实测数据进行反演,其结果与地质资料吻合,证明了其适应性.     

基于遗传神经网络的航空装备故障预测

为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究.采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络.利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势.预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修.     

基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

电液伺服阀的改进型智能故障诊断研究

将改进的遗传算法和BP神经网络相结合，应用于电液伺服阀的故障诊断中，通过实验数据反映了改进后的GA-BP算法用于故障诊断的优越性，同时也表明了新算法用于故障诊断的有效性、准确性和快速性。     

改进遗传算法及其在聚类分析上的应用

本文提出的改进遗传算法通过在选择操作前对种群进行相似性检查来保持群体多样性,解决进化种群早熟问题,提出了与相似率和迭代次数相关的变异概率公式来保持种群多样性和算法收敛性,通过在UCI的WINE和IRIS两组数据集上与c-means算法的聚类实验结果比较,证明了改进遗传算法的有效性．     

负荷建模参数辨识中综合改进遗传算法的应用

参数辨识是负荷建模的关键之一,针对遗传算法本身存在的缺陷,提出一种综合改进的遗传算法.该算法通过初始种群选择、最优个体保留、自适应交叉和变异率等方面进行综合设计,有效地避免了早熟和近亲繁殖,提高了收敛速度.建模实践表明,所提的综合改进遗传算法可加速收敛,缩短辨识时间,同时提高了拟合精度,克服了参数的分散性,是一种适合于负荷建模参数辨识的优化算法.     

一种新的改进遗传算法在等距型面检测中的应用

设计了一种新的遗传算法用来测量等距型面的廓形参数和误差.标准遗传算法的控制参数为常数,将变异概率设计为随遗传代数变化的函数,设计了改进的遗传算法,并进行了实例计算.计算结果表明,该改进的遗传算法可以很好地解决等距型面的检测问题.     

一种改进的遗传算法在测试用例中的应用研究

测试用例的自动生成是软件测试的重要环节,其关键问题是路径搜索问题,遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法被广泛应用到测试用倒中。该文提出一种改进的遗传算法,对选择算子和交叉算子进行改进,把传统遗传算法和最优保存策略相结合,提高遗传算法的局部搜索能力。研究表明,该算法比传统遗传算法在生成测试用例的效率方面更具优势。