一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的 "早熟"以及在后期搜索效率低的问题,分析了目前常见的几种种群早熟程度的评价指标,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此实现了一种改进的自适应遗传法算法.仿真结果表明,该算法不仅能加快遗传算法收敛速度,而且还能增强算法的稳定性.     

遗传算法的小生境技术改进

针对简单遗传算法的收敛速度慢、效率低,进行了改进。引入了小生境技术：构造的小生境群体,在保障群体中个体多样性的同时,使得优良算子能够更好的共享,提高了群体的整体搜索性和收敛效率．实验表明：改进的小生境遗传算法优于简单遗传算法．     

引入适应值曲面结构的小生境遗传算法初探

遗传算法是一种有效的全局优化算法，但存在收敛速度慢和早熟收敛的缺陷。本提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和受控交叉算子GC，定性地分析了它们的作用。引入适应性PCS和GC的改进遗传算法在不增加计算开锁的前提下，其全局收敛速度和可靠性显地优于标准遗传算法，并具有良好的鲁棒性和稳定性。     

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。     

基于隔离小生境的自适应遗传算法研究

基本遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷.针对这些缺陷,本文通过对自然界中隔离机制和自适应技术的研究,发现隔离机制对于改善种群的多样性等方面有良好的作用,而交叉概率和变异概率不仅与自身的适应度值有关而且同进化代数有较大关系.本文结合隔离小生境的知识和自适应技术提出了一种基于隔离小生境技术的自适应遗传算法,并通过函数测试表明该方法能够有效改善种群多样性,提高算法的全局寻优能力和收敛速度.     

一种改进的遗传算法

采用实数编码的遗传算法 ,在基于适应值比例和最优保留策略结合的选择、数值交叉及一致变异的基础上对算法作了两方面的改进 ,即对交叉操作采用剔除无效个体和保留父代进入选择 ,在算法出现未成熟收敛的趋势时插入混沌序列 ,增加群体多样性 ,以判断算法搜索特性。对函数优化仿真结果显示 ,新方法提高了搜索精度 ,较好地克服了未成熟收敛现象 ,取得了较满意的优化效果。     

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。     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.     

遗传算法中遗传算子的分析

本文首先分析了遗传算法（GA）中复制算子、交叉算子、变异算子等三种主要遗传算子及特性,然后总结了遗传算法所具有的一般性原则。     

模糊小生境遗传算法研究

对标准遗传算法进行了研究,构造了一种模糊小生境遗传算法:对算法的收敛性进行了理论分析,数值试验结果表明,算法能够较好地维持进化群体的多样性,抑制早熟.     

基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。     

基于拉普拉斯交叉算子的遗传匹配追踪

遗传匹配追踪算法可提高寻找最佳原子速度,但交叉算子降低收敛性,使算法的搜索速度降低。采用拉普拉斯交叉算子改进算法,将父代的拉普拉斯分布的密度函数系数引入算术交叉算子来实现父代控制子代的产生。仿真实验结果表明,这种改进的遗传匹配算法,从残差能量和搜索时间两方面的改进是有效的。     

用育种算子改进遗传算法

为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题,提出了在遗传操作中加入育种算子的方法,以改进传统遗传算法.在讨论生物工程中育种方法的基础上,给出了育种算子的定义和原理分析证明.育种算子能提高个体进化的概率,且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象.计算机模拟实验结果表明,加入育种算子可以明显提高算法性能.     

一种改进的遗传算法求解旅行商问题

针对在解决旅行商问题时标准遗传算法效率不高,很容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法. 根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法截止代数的方法. 研究结果表明,通过加入了初始化信息,改进交差算子,可提高遗传算法的精确性和收敛性.      

基于GAs求解整数规划问题的算法设计

对于遗传算法（ＧＡｓ）求解整数规划问题,提出一种新的位串编码结构,采用一种新的加速变异算子,可明显改善寻优的收敛速度,并为保持种群多样性引入分散型淘汰法。     

改进的遗传算法及其仿真

从分析标准遗传算法存在的缺陷入手,提出了一种自适应选择交叉概率、变异概率以及交叉位置非等概率选取的改进的遗传算法并予以仿真,在仿真的基础上对标准遗传算法与改进遗传算法进行性能比较．     

遗传算法在数据内部排序上的应用

用遗传算法进行数据内部排序，可以打破传统排序算法在时间复杂度方面所存在的下限，因为求适值部分可并行处理，对包括适值函数、杂交、变异等在内的一些关键问题进行了研究，尤其就不同适值函数的设计对算法性能等方面的影响进行了对比讨论。     

自适应遗传算法

自适应遗传算法采用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率代替固定的适应度函数、交叉概率及变异概率,与基本遗传算法相比,结果证明改进的遗传算法显著提高了收敛性能,并且具有很强的自适应能力.