基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

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。     

基于改进遗传算法的Flow Shop调度算法研究

给出了Flow Shop调度问题的数学模型,介绍了三种用于求解该问题的启发式算法,根据普通遗传算法与启发式算法的互补特性,提出了结合两者各自优势的改进遗传算法．通过两个不同规模的经典算例对算法的优化性能进行了对比分析,结果表明,采用了保优策略的改进遗传算法的搜索能力优于启发式算法及普通遗传算法,并具有较强的鲁棒性．     

量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用

将免疫算法的免疫算子思想引入到量子遗传算法中,提出了改进的算法:量子免疫算法。算法在保持量子遗传算法优点的同时,提高了算法的全局收敛性。并将此算法应用在0-1背包问题中,仿真结果表明,此改进算法具有良好的性能。     

混沌遗传算法及其在模式识别中的应用

本文针对遗传算法的收敛速度较慢，容易陷入局部极小值，精度不高等问题，在标准算法的基础上，提出改进后的混沌遗传算法，并将改进后的算法应用于图像分割问题中，通过Visual C＋＋进行编程实现，达到了满意的效果。     

一种改进的两代竞争遗传算法

两代竞争遗传算法改变了简单遗传算法的选择机制，提高了搜索效率．但是两代竞争遗传算法易出现早熟现象，局部寻优能力并未改善．针对这些问题作者提出了一种改进算法，通过变异概率和交叉、变异范围的自适应调整，改善两代竞争遗传算法的搜索性能．实验表明，改进算法克服早熟现象，且能提高算法的局部寻优能力．     

改进自适应遗传算法解决登机桥桥手调度问题

为了降低因登机桥桥手调度问题而引起的机场运行秩序被破坏、登机桥桥手工作效率低下以及工作负载不平衡事件发生的可能性,该文通过改进自适应遗传算法结合登机桥桥手调度原则对调度问题进行建模求解。首先设计了有针对性的适应度函数。同时为了克服传统遗传算法无法直接应用于该问题以及改进算法性能,该文改进了算法的执行流程,最终通过改进后的算法对问题进行优化计算。通过算法计算得到了满意的调度结果,并且与基本遗传算法、传统改进自适应遗传算法以及模拟退火遗传算法进行比较,发现性能得到大幅度提升。算法不仅避免了未改进之前的早熟问题,同时加快了收敛速度以及人工调度带来的隐患,同时克服了传统遗传算法无法直接适用于登机桥桥手调度的问题,为机场地勤部门对于桥手调度问题提供了工具和方法,具有重要实际意义与工程应用价值。     

退火-遗传算法寻优及其实现

分析了遗传算法及退火算法的优缺点，提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后，使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例，与单纯的遗传算法的结果进行对比，说明该方法是有效的。     

一种快速综合性的遗传算法

对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合了这几种改进的遗传算法的优缺点后，提出了一种快速综合性的遗传算法，该算法具有收敛速度快，迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等特点。仿真结果证实了该算法的有效性。     

用遗传算法求解飞行管理问题

对遗传算法的算子加以改进，并用改进后的遗传算法求解飞行管理问题，模拟结果表明该算法有效。     

混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

多个体参与交叉的遗传算法

提出了多个体参与交叉的遗传算法,即采取新的交叉算子使子代个体同时含有多个父代个体的模式．突破了以前遗传算法只有两个个体参与交叉的局限,通过调整参与交叉的父代个体数目和交叉后产生的后代个体数目,实际上提出了遗传算法调试中的两个新参数．通过调整新参数,使得遗传算法可能有更高的计算效率．证明了多个体参与交叉的遗传算法的模式定理．将方差与熵作为描述遗传算法解群多样性的工具．分析了多个体参与交叉的遗传算法对解群方差及熵的影响．通过一个算例验证了多个体参与交叉的遗传算法具有较高的计算效率     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

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。     

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.     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．