一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

面向排课系统的遗传算法改进研究

为了解决实施学分制对排课所造成的困难,改进了排课系统中使用的遗传算法。基于遗传算法的原理以及在排课系统中的应用,指出了交叉和变异概率选择的盲目性,并提出了遗传算法中染色体编码设计和含动态调整参数的交叉变异概率选择的改进措施。采用仿真实验的方式验证了改进后的遗传算法,结果表明,改进算法减少了无效的染色体和交叉变异操作,提高了收敛速度和全局搜索能力,克服了遗传算法的早熟和局部收敛的问题。     

基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

遗传算法中交叉操作的改进策略

分析了标准遗传算法中存在的一些缺陷和造成这些劣势的原因．并指出交叉算子在遗传算法中的地位与作用,及所面临的问题．交叉操作的主要任务是通过随机搜索和连续重组构建最优模式．遗传算法的有效性程度上依赖于交叉操作和选择表示两者的协作．尤其以交叉操作更为重要,通过分析交叉操作中的各种问题提出了改进的策略．     

一种基于遗传算法的自动组卷算法

对传统遗传算法进行改进,提出了一种基于遗传算法的分段十进制编码,采用分段的单点交叉操作,对于个体而言,实现的是多点交叉操作,最后提出了相应的组卷算法.     

改进遗传算法在自动组卷系统中的应用

为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。     

改进遗传算法在排课问题中的应用研究

分析了遗传算法在排课问题中的应用,针对遗传算法容易早熟收敛的问题,提出了改进的混沌遗传算法,将遗传操作中的交叉和变异操作用混沌交叉和混沌变异取代,充分利用混沌算法优化搜索技术,保证种群多样性,提高算法全局寻优能力。该算法应用于实际排课中,得到的排课方案更好地满足了约束条件,排课效果良好。     

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.     

改进的遗传算法在电梯群控中应用

针对乘客候梯时间,乘梯时间,拥挤度和电梯系统运行能耗等多个目标优化的电梯群问题,给出一个改进的遗传算法。该算法在选择,交叉,变异操作时,采用首位存在最优个体,在生成初始种群时采用模糊生成其中一个解的方法。并把改进的遗传算法应用到实际电梯群控中,数值结果表示该方法是有效的,可行的。     

基于改进自适应遗传算法的船联网拓扑优化算法

提出了一种改进的自适应遗传算法优化船联网拓扑结构.考虑实际应用场景,以及网络的连通度、节点度、通信链路质量及通信成本等因素,最大化船联网总链路增益.改进的遗传算法在选择操作中,提出自适应个体适应度调节公式,动态调整当前种群中个体的适应度值,减小个体间适应度的差值,增加适应度较低个体通过选择过程进入下一步操作的概率,提高种群多样性.交叉和变异过程中,引入自适应调节系数,调整交叉和变异概率,尽可能使适应度值较高的个体进入下一次迭代过程.仿真实验表明,提出的改进算法能够避免早熟收敛,跳出局部极值,最终收敛得到船联网最优拓扑结构,且收敛速度更快,算法效率更高.     

一种改进遗传算法及应用

提出一种改进遗传算法．它是以实数编码，采用自适应Pc、Pm与固定的Pc、Pm相结合，引入生物进化编程（EP）思想，利用不同形式的评判函数，完成遗传操作．实验表明，该改进遗传算法具有快速、有效的特点，提高了GA的优化能力．     

利用启发性知识降低交叉算子破坏性的研究

在随机搜索的过程中,交叉算子被认为是演化算法的主要动力.然而,在搜索更好的候选解的时候,如果交叉点选择不当就会破坏一个已有的较好的候选解,使得交叉后生成的新候选解比原有的候选解更差.该文提出应用与问题相关的领域知识构建更有建设性的交叉算子,并应用于旅行商问题(TSP).实验结果表明,基于具有建设性的交叉算子的混合演化算法具有更好的性能.     

遗传算法交叉算子性能对比研究

就交叉算子性能对比问题，提出了算子子代在海明距离上分布的分析方法，对遗传算法中常见的单点、双点和均匀交叉算子子代生成空间上子代生成特点进行了系统分析，并使用具有代表性的NK Landscape上两种基因关联模型(NK_R．ND和NK_ADJ)和两种遗传算法模型(SGA和SSGA)进行试验，试验结果表明不存在算子性能的绝对差异，实际问题基因间的关联紧密度及遗传算法模型对交叉算子性能有很大影响，当解空间基因位置关联紧密时应用双点交叉算子性能最好，而均匀交叉算子性能受SGA和SSGA的影响最小．     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

用遗传算法求解GTSP的编码改进

在遗传算法的过程中,变异概率是很低的,相对交叉算子对于影响染色体的多样性更为重要。针对基于广义染色体求解GTSP的遗传算法,提出一种二进制与十进制混合编码,改进了交叉算子,具有更强的搜索能力。测试证明算法改进是有效的。     

A genetic algorithm for the flowshop scheduling problem

The flowshop scheduling problem is NP complete. To solve it by genetic algorithm, an efficient crossover operator is designed. Compared with another crossover operator, this one often finds a better solution within the same time. Supported by the National Natural Science Foundation of China and 863 High Technology Project of China Qi Yuesheng: born in 1967, Ph. D.     

混沌理论在遗传算法中的应用研究

为了提高遗传算法的搜索能力和效率,将混沌理论引入到遗传算法中。利用Logistic方程构造混沌算子,形成混沌遗传算法。通过实验对混沌算子和杂交算子、变异算子的性能进行了比较,实验数据表明混沌算子具有良好的遍历性。将混沌遗传算法应用在旅行商问题中进行性能检验,结果表明:和标准遗传算法相比,该算法的性能和稳定性都有较大提高。     

用遗传算法构造n阶幻方

该文利用遗传算法构造n阶幻方,为幻方的研究提供了一种新的方法.针对这个具体问题设计了新的交叉算子和变异算子,改进后的遗传算子更适合构造n阶幻方的遗传操作.     

遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法·同时,应用多点均匀交叉算子提高遗传算法的全局收敛性能,将种群逐步向最优点进行引导·实例研究结果验证了方法的有效性·     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.