生料浆制备过程的优化控制软件

针对生料浆制备过程,研究了该过程的优化控制方法,根据优化控制方法,研发了生料浆制备过程的优化控制软件.优化控制软件由优化软件、过程控制软件和监控画面等组成.描述了优化控制软件的结构、功能、程序流程图以及软件界面等内容.     

一种函数优化问题的混沌遗传算法

混沌作为一种非线性动态系统中的现象，受到了人们的重视，给出一种结合混沌优化方法和遗传算法的混沌算法，实验表明，它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索，能更有效地求解函数优化问题。     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法容易早熟及收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的基于信息熵的遗传策略.该策略根据当前种群个体熵与种群熵的变化自适应调整遗传算子的各项参数,从而使得种群多样性得到保证,提高算法的全局搜索能力.试验结果表明了该方法在运行过程中能避免早熟的发生,在处理复杂问题时表现出较高的性能.     

基于遗传算法的物资调配系统

在深入分析物资调配系统基础上,充分考虑了调配问题中所产生的各项费用,建立了一个新的完善的数学模型.在求解的算法上,引入了遗传算法进行求解,并在编码的方法上作了改进,通过算例进行求解,取得了合理的解.这表明基于遗传算法的物资调配系统的高效性和可观的经济价值.     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

一种新的自适应惩罚函数在遗传算法中的应用

惩罚函数是遗传算法中解决非线性约束最优化问题最常用的方法之一.但传统的惩罚函数运用到遗传算法中往往难以控制惩罚因子,因此本文引进了一种结构简单、通用性强的新自适应惩罚函数,并证明了其收敛性.随后构建了基于新自适应惩罚函数的遗传算法,使得种群能快速进入可行域,并且提高了遗传算法的局部搜索能力.理论分析及仿真结果表明该算法具有参数少、稳定性强、收敛快等优点.     

一种改进的遗传算法及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出了几种改进措施：提出了共同特征位的概念，给出消除群体中的共同特征位的方法；交叉和变异概率可变；实施最优保留。实验表明，改进算法具有全局优化能力。     

一种基于信息熵的多种群遗传算法

通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型．并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法．利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵的多目标优化模型,利用该模型可以直接显式地给出作为拉格朗日乘子的种群最优解存在概率,从而得出多种群遗传操作的空间收缩因子,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩．用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛．数值算例显示,熵的介入使随机搜索类进化算法的寻优目的性大为增强,从而提高了演化设计的计算效率。     

一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

排课的遗传算法

把遗传算法应用在排课问题中。主要适用于具有均匀排课要求的排课问题，得到排课最优解。随机产生的可行解自然具有均匀性，而适当选取遗传算法的迭代参数，能加快获得最优解或近似最优解的收敛速度。     

遗传算法的新改进--扰动式遗传算法

针对基于二进制编码遗传算法的精度低及二进制编码所带来的早熟等问题提出了一种新的改进方案--扰动式遗传算法(简称DGA),该方法通过对搜索区域进行微小的扰动而实现不同群体之间的竞争来提高算法的搜索性能.改进后的算法在提高精度的同时能够达到全局收敛,并能有效地处理多极值问题.对改进的算法进行了性能分析并用典型函数进行测试,结果表明,改进的效果较为显著.     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

一种改进的遗传算法及其在结构优化设计中的应用

通过对遗传算法的二进制编码和实数编码的机理分析,结合2种编码的优点,从工程结构优化实际问题出发,提出了一种可以任意控制离散度的改进实数编码遗传算法.该算法利用实际工程结构问题中对尺寸设计变量精度要求的放松,在编码过程中加上"隐约束",缩小了搜索空间,减少了结构重分析次数,提高了收敛速度.该算法的优点是可以根据实际问题的需要任意选择变量的精度.实例计算表明,该算法对复杂结构的优化设计是有效的.     

Methods of constructing optimal wavelet filters based on genetic algorithm

In this paper, algorithms of constructing wavelet filters based on genetic algorithm are studied with emphasis on how to construct the optimal wavelet filters used to compress a given image,due to efficient coding of the chromosome and the fitness function, and due to the global optimization algorithm, this method turns out to be perfect for the compression of the images. Foundation item: Supported by the Natural Science Foundation of Education of Hunan Province(21010506) Biography: Wen Gao-jin( 1978-), male, Master candidate, research direction: evolutionary computing.     

离散变量桁架结构拓扑优化的改进混合遗传算法

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来计算上的麻烦,在对桁架结构进行受力分析的基础上设计了一些启发式准则来产生可能的拓扑结构形式,然后采用一种改进的混合遗传算法进行截面优化.混合遗传算法将离散复合形法引入到遗传算法中,一方面利用遗传算法为离散复合形法提供可行点;另一方面利用离散复合形法对遗传算法种群中的可行个体和不可行个体进行改进,从而提高了遗传算法的局部寻优能力,并对标准遗传算法在选择、交叉和变异操作上作了一些改进.它将两种算法的优点集中在一起,同时又弥补了两者的不足.算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的.     

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。     

开放的车辆路线安排问题的模型与遗传算法

本文主要针对开放的车辆路线安排问题,建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件,并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个简单的算例来说明该模型及算法的应用。     

基于改进遗传算法的自动化制造单元调度

研究了一类带时间窗口的自动化制造单元调度问题。为了克服基本遗传算法求解此类问题容易陷入局部最优这一缺陷,在设计改进遗传算法时,采用基于循环序列的编码排列方式,并配合使用两点交叉操作,以增强进化过程中种群的多样性。采用启发式目标函数以引导种群向有利方向进化。针对进化过程中产生的大量不可行解,提出了具有联动修复机制的修复策略,根据修复过程自适应搜索待修复目标片段,同时引入禁忌表记录各基因的移动方向以避免迂回搜索,从而保证算法的搜索效率和求解质量。最后,使用文献中的8个基准案例进行算法测试,测试结果验证了本文提出的改进遗传算法的有效性。