基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

混合遗传算法的收敛性研究

近年来,一种新的优化算法－－遗传算法（ＧＡ）正迅速发展成为一个十分活跃的研究领域。ＧＡ以其高效、实用的特点在各个领域得到广泛的应用,取得了良好的效果,并越来越受到人们的重视,由于ＧＡ存在过早收敛的问题。本文提出了克服此问题的混合遗传算法（ＨＧＡ）,并用Ｍａｒｋｏｖ链理论证明了ＨＧＡ的收敛性。     

基于混合遗传算法的机场巴士线路优化

以提高机场巴士旅客运送效率为目的,以乘客总体消耗时间最小为目标,综合考虑其他各种约束条件,构建了机场巴士线路优化模型．根据模型特点,采用爬山算法得到初始解,以减少寻优时间;同时采用直接排列的编码方法即节点法进行编码,构建混合的遗传算法求解．通过一个简单算例验证了所提出模型与求解方法是可行和有效的,可为实际规划与理论研究提供参考．     

步进式加热炉建模和炉温优化设定策略

研究了步进式加热炉钢坯温度预报模型、各段炉温优化策略和动态补偿方法,模型基于描述坯不稳定导热的二维偏微方程和相应的边界条件,稳态优化设定采用Hooke-Jeeve模式搜索法,动态补偿采用PID调节和专家经验相结合的方法,仿真研究表明,该优化策略是有效的。     

抽水蓄能电站优化运行方式的混合遗传算法

在建立抽水蓄能电站优化运行方式计算模型的基础上，将遗传算法与领域问题的算法相结合：选择机组运行状态作为编码变量，使机组的运行状态与二进制遗传编码具有简洁对应关系，采用符合问题本身特点的基因面式杂交算子和改造的变异算子，使遗传操作更适应问题的求解；根据领域问题的性质及算法求解承担系统基荷的机组运行方式，使问题的规模得到有效压缩，应用领域问题求解的等微增率原理计算各个体因子所对应的运行机组间最优负荷分配方案，并以此计算了个体适应值，由于在遗传编码设计，遗传操作改造，问题规律压缩以及适应值计算几个方面融合了问题所涉及的领域知识，提高了算法的计算效率和全局搜索能力，形成一种适合于求解复杂约束条件下抽水蓄能电站优化运行方式的混合遗传算法。     

改进混合遗传算法在无功优化的应用研究

根据电网现有的运行状况,在国家电力市场环境下充分考虑了电力系统的安全运行约束,以目标函数为线路网损最小、电压质量最优为目标建立了数学模型,并将改进混合遗传算法应用到此无功优化问题中,并采用MATLAB编程实现算法,对IEEE-6节点测试系统进行了仿真计算,验证算法的有效性和可行性.     

求解一类无约束优化的混合遗传算法

目的 求解一类无约束优化问题。方法 结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快，而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点，给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果 算例表明所设计的算法是有效的。结论 算法可以提高局部搜索能力，提高解的精确度，搜索速度。     

基于混合遗传算法的TSP问题优化研究

为了避免陷入局部优化,提出使用混合遗传算法,即用应用模拟退火算法的Boltzmann生存方法,根据个体适应性的变异值Δf和概率值exp(-Δf/T),来保持个体的多样性,阻止提前收敛,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾.算法分析和测试表明,该改进算法是有效的.     

混合遗传算法及应用实例

概述了遗传算法的基本思想，并对混合遗传算法进行了论述，介绍了混合遗传算法的主要过程，列举了混合遗传算法的计算实例。     

一种求解价格控制问题的混合遗传算法

针对价格控制问题提出了一种将遗传算法与单纯形法相结合形成的混合遗传算法，在分析了价格控制问题具体特点的基础上，对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理等方面进行改进，最后进行了数值模拟，模拟结果验证了该算法具有较高的精度且简便易行。     

基于遗传算法混合有源滤波器参数的多目标优化

为了解决混合有源滤波器(hybrid active pow erfilter,HAPF)参数匹配以及无源部分和有源部分容量的合理分配,提出一种基于小生境遗传算法的多目标满意优化设计方法,较为全面地考虑HAPF的容量、滤波效果、无功补偿等因素,使得多目标参数求解达到协调满意的效果。优化结果表明:有源部分容量仅为滤波器容量的6.4%,电流总畸变率降低到0.8%,同时满足系统无功功率需要,降低了HAPF系统的投资,提高性能价格比,达到HAPF实用化及谐波抑制的目的。     

基于自适应免疫遗传算法的真空退火炉变参数PID温度控制系统

真空退火炉退火温度的精确控制是一个典型的非线性、大时滞、大惯性、存在强交叉耦合、时变的复杂的控制问题,常规的PID控制器很难实现对退火温度的精确控制.本文以神经网络建立的真空退火炉模型为控制模型,利用自适应免疫遗传算法全局搜索获取最优的可变PID参数的方法,解决了真空退火炉退火温度精确控制的问题;应用结果表明,该温度控制系统优于传统的PID控制系统,并具有良好的可靠性、自适应性和鲁棒性.     

基于混合遗传算法的叠前随机反演方法

针对常规随机反演方法计算效率低的问题,提出一种基于混合遗传算法的叠前随机反演方法。该方法充分利用测井资料中的高频信息,并以地震数据作为约束,首先通过快速傅里叶滑动平均(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)谱模拟算法进行随机模拟得到基于地质统计学的初始模型信息,随后结合提出的混合遗传算法对模拟结果进行快速优化,得到符合地下地质结构的反演剖面,实现对叠前弹性参数的反演。混合遗传算法避免了一般遗传算法常见问题,如收敛速度慢以及产生"早熟"现象,与模拟退火相结合能够快速收敛达到全局最优,保证了反演精度。数值试验结果表明,融入混合遗传算法的叠前随机反演方法,在充分利用叠前信息的同时可以保证反演结果有效收敛,并且与模型数据吻合较好,与传统的叠前反演方法相比具有较高的分辨率,在储层识别和油藏描述中起到了重要作用。     

随机多址访问协议中最优帧模式的混合遗传算法

在随机接入协议中 ,竞争时隙与预约时隙在一帧中的相对位置 (帧模式 )对系统的吞吐量有很大的影响 .利用混合遗传算法搜索出不同业务量下的最优帧模式 ,提高了系统的吞吐量 .     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法,既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,这种混合遗传算法收敛快、精度高,优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

退火贪婪混合遗传算法

提出了一种将贪婪算法和退火算法相结合的新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度,同时避免了遗传算法中存在早熟收敛的问题.     

An optimizing algorithm of static task scheduling problem based on hybrid genetic algorithm

To reduce resources consumption of parallel computation system,a static task scheduling optimization method based on hybrid genetic algorithm is proposed and validated,which can shorten the scheduling length of parallel tasks with precedence constraints.Firstly,the global optimal model and constraints are created to demonstrate the static task scheduling problem in heterogeneous distributed computing systems(HeDCSs).Secondly,the genetic population is coded with matrix and used to search the total available time span of the processors,and then the simulated annealing algorithm is introduced to improve the convergence speed and overcome the problem of easily falling into local minimum point,which exists in the traditional genetic algorithm.Finally,compared to other existed scheduling algorithms such as dynamic level scheduling(DLS),heterogeneous earliest finish time(HEFT),and longest dynamic critical path(LDCP),the proposed approach does not merely decrease tasks schedule length,but also achieves the maximal resource utilization of parallel computation system by extensive experiments.     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。