基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA)。该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题。Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化。     

基于相似个体拥挤与Fibonacci法的遗传算法

由于传统遗传算法在应用中会出现"早熟",局部寻优能力较差,求解结果精度不高等缺点,提出了相似个体排挤方法和Fibonacci算子,给出了用相似个体的拥挤与Fibonacci算子相结合的改进遗传算法.数值仿真表明改进后的算法优于传统遗传算法和当前一些改进遗传算法,提高了遗传算法的局部搜索能力和收敛速度,并且能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

基于细分变异算子策略的遗传算法

针对基本遗传算法局部搜索能力不强以及早熟的问题,提出基于细分变异算子的遗传算法(Genetic Algorithm Based on Subdividing Mutation,SMSGA).SMSGA将变异算子依据进化历程分成大步前进算子和最优调教算子.大步前进算子防止遗传早熟现象的发生;最优调教算子加强局部搜索的能力.同时,为加快算法收敛速度,对遗传操作实施策略进行优化,引入了路由选择操作.选用3个典型的测试函数在MATLAB平台中对该算法与基本遗传算法以及采用双变异率的改进遗传算法进行比较分析,结果表明,SMSGA可以有效的避免遗传算法中存在的局部搜索能力差和早熟现象的出现.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在早熟及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在"早熟"及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度.对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加.     

优化搜索空间划分的遗传算法的研究与实现

针对遗传算法中早熟收敛和容易陷入局部收敛的问题,提出优化搜索空间、遗传算法算子的一些改进策略,即利用搜索空间划分实现优良等位基因单元稳定遗传到下一代中,利用禁忌域和有效域快速提高算法的实现性能.改进的算法能有效减少搜索空间、避免算法早熟,使得算法的全局搜索能力和局部搜索能力比其他遗传算法均得到了较大的提高.函数求最优解和服装设计算法的实现,证明了改进算法的平均收敛速度和收敛到最优解的效率都优于其他遗传算法,实验验证了所提出的算法思想的可行性和有效性.     

基于实数编码的多种群演化遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群演化遗传算法(RMGA).实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的.     

遗传算法中的加速进化技术

自20世纪80年代以来,遗传算法在工程优化领域获得了广泛应用,遗传算法对数学模型要求不高,具有一定的隐性并行性,能同时在搜索空间大范围搜索,因而不易陷入局部最优解,然而,在实际应用中发现,仅有交叉算子和变异算子的传统遗传算法,局部搜索能力不强,容易出现种群早熟,进化结束时往往收敛到最优点附近而达不到全局最优点,为此借鉴了传统优化方法中的搜索技术,开发了几种算子用以强化遗传算法的局部搜索能力。算例表明,这几种算子能提高遗传算法的搜索性能,不论是搜索效率还是解的质量均有所提高。     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

MT资料反演的一种实数编码混合遗传算法

设计了一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码混合遗传算法,它是通过单纯形搜索与遗传算法结合而成。针对传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、计算量大、对较大空间适应能力弱和早熟收敛,而基于局部线性化的单纯形法易使解陷入局部极小值,严重依赖初始模型的选择等问题,在遗传算法中加入一个改进的单纯形搜索算子,并采用最优群体保留策略。该新算法既具有遗传算法的全局收敛性,又具有单纯形法的快速收敛性。对各种类型的大地电磁测深理论曲线进行计算,结果表明:采用实数编码混合遗传算法进行反演具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点,可用于大地电磁资料解释。     

Memetic算法及其在分类中的应用研究

群体智能优化算法Memetic算法(Memetic Algorithm,MA)采用进化算法的操作流程,引入局部搜索算子,使其在问题的求解中保证较高收敛性能的同时又能获得较高质量的解,克服了遗传算法等传统全局优化算法易"早熟"的问题,同时避免陷入局部解。在MA框架基础上,提出了全局动态适应MA算法,采用遗传算法为全局搜索算子,k-means算法为局部搜索算子。使用Java语言实现算法并对UCI中分类实验数据集进行测试,结果表明,将遗传算法和k-means结合的全局动态适应MA在分类问题中具有较高准确率。     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

基于信息熵的改进海豚群算法及其桁架优化

针对基本海豚群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了基于信息熵的改进海豚群算法,引入信息熵来度量海豚群搜索阶段的不确定性,控制搜索阶段的选择概率,降低盲目搜索,克服了基本海豚群算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷。将改进后的算法应用到桁架结构的优化中,并与其他算法优化结果进行了比较,证明了改进的算法在收敛速度和寻优精度方面有更好的表现,将其应用到桁架结构优化设计中,为结构优化设计提供了一种有效的方法。     

加强局部搜索能力的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在求解过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,提出了基于加强局部搜索策略的人工蜂群算法(ABC Based On Enhancing Local Search Ability,LSABC).一方面,在雇佣蜂搜索阶段,利用两种不同的搜索公式得到两组解,并将适应度最佳者作为候选解,增加解的多样性;同时...     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

Sequencing of Mixed Model Assembly Lines Based on Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm

Shuffled frog leaping algorithm( SFLA) was used to solve multi-objective sequencing problem of mixed model assembly line( MMAL). Local convergence can be avoided and optimal solution can be obtained to a certain extent. However,the multi-objective sequencing problem of MMAL is an non-deterministic polynomial hard( NP-hard) problem and the shortcomings are slow convergence rate and low precision. To solve the shortcomings for optimization objectives of minimizing total utility time and keeping average consumption rate of parts, a chaos differential evolution SFLA( CDESFLA) is proposed in this study. Because SFLA is easy to fall into local optimum,the evolution operator of differential evolution algorithms is introduced in SFLA as a local search strategy,and differential mutation operator is introduced in chaotic sequence to prevent premature convergence. The examples show that the proposed CDESFLA is better for convergence accuracy than SFLA,genetic algorithm( GA) and particle swarm optimization( PSO)     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.