具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

热轧带钢调度问题的混合并行策略

在分析热扎带钢生产调度特征的基础上给出了其数学规划模型，并提出了一种基于并行策略的混合启发式算法，该算法分为三个阶段：引领域知识，对预选池中的任务进行分类、排序，生成初始解；用基本遗传算法（GA）对其进行优化，得到较好的初始解；由以单个板坯交换和板坯组交换为核心的禁忌搜索（TS）进一步优化，得到最后的优化结果，与启发式算法、改进的遗传算法比较，该算法在求解的有效性和计算效率方面均具有较大的优势。     

遗传算法解TSP问题的程序设计

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法,针对一类NP完全的组合优化问题—旅行商问题,文章阐述了用遗传算法求解旅行商问题的算法步骤,并给出相应的程序设计.将此算法应用到6个旅行商问题中所得到的结果与弹性网络得到的结果进行比较,得出用遗传算法得到的结果与最优解较为接近的结论.     

变分不等式问题的遗传解法

将遗传算法用于求解变分不等式的数值方法，避免了求解过程的求导运算，且为全局最优解并给出了算法描述及数值例子。     

改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。     

一种连续探索型遗传算法的设计与应用

提出了一种连续探索型遗传算法，它不仅能提高简单遗传算法的收敛速度，而且能有效地保证种群的多样性，并在全局范围内搜索解空间，得到最优解。将算法应用于多峰值函数的优化，仿真表明了该算法的有效性和效率性。     

背包问题的遗传算法求解

探讨利用遗传算法解决背包问题并设计新型的遗传算法，给出了背包问题的数学模型，建立了有效的约束条件。在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上，提出了面向背包问题的遗传算法和一种构造染色体的新方法，提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算法，给出了一个例子说明算法的收敛性和收敛效率，仿真说明了算法的有效性。     

一种求解排样问题的遗传算法收敛性分析

遗传算法已经被广泛用于求解排样问题,但是在算法不收敛的情况下,很难有效地找到满意解.因此,在用遗传算法求解排样问题时,有必要研究其算法的收敛性.对求解圆形件排样问题的混合遗传算法,采用概率论的方法,证明了该遗传算法理论上完全收敛于全局最优解.该结论可以进一步应用到其它形状零件的排样问题,并给出了遗传算法求解排样问题的收敛性条件.     

遗传算法在最小 steiner树问题中的应用

在对遗传算法、最小生成树和最小steiner生成树的概念作简单介绍之后,给出了一种改进后的求解最小steiner生成树问题的遗传算法。通过实例通信网络构建的仿真实验,说明改进后的算法能够更好地收敛到局部近似最优解,并分析了算法的优缺点。     

基于遗传算法的广义非线性最小二乘测量平差

为了解决当前“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等数字化工程中广泛出现的具有多源、多维、多类型、多精度、动态和非线性等特点的测量数据的误差处理问题,本文采用了一类基于自然界生物进化基本法则而发展起来的新算法——遗传算法,在提出、设计基于遗传算法的广义非线性最小二乘参数平差方法的同时,给出了遗传算子中选择、交叉、变异算子的设计,以及具体的算法步骤。通过实例计算表明,该遗传算法是进行广义非线性最小二乘参数估计的具有全局最优化的有效方法,为广义非线性测量数据处理提供了又一新的思路。     

A Hybrid Algorithm for Optimizing Multi-Modal Functions

0 IntroductionThmeo rsei m epxlteen gseivneeltiyc sailngcoeri itth mw(asSG pAro)p iosse adp pbliye dJ .mHor.eH aonl-dland[1]in 1970’s . SGAis an opti mization method based onpopulation by emulating the evolvement disciplinarian of thenature.It has showedthe great advantage of quick search foropti mal solutions while applied in the opti mization of single-modal functions . But as we know many problems in realitybelong to the opti mization of multi-modal function, and ifSGAis appliedto sol…     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network was designed and implemented. The neural network is trained by genetic algorithm, and then genetic neural network algorithm is combined with the virtue of global optimization of genetic algorithm and the virtue of parallel computation of neural network, so that this algorithm is of good global property. The experimental results show that this method can get much faster and more accurate detection results than the classical differential algorithm, and has better antinoise performance.     

基于认知诊断的自适应学习材料智能推送算法研究

将认知诊断和自适应学习相结合,利用认知诊断方法先诊断学习者对知识的掌握情况,然后依据遗传算法和多岛遗传算法为每个学习者智能化提供合适的学习材料,提出了基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法.通过Monte Carlo模拟实验考察了新算法的科学性及其效果,研究结果表明:(i)基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法具有较理想的效果;(ii)遗传算法和多岛遗传算法选取的学习材料具有低惩罚函数值和高学习材料匹配的正确率;(iii)遗传算法和多岛遗传算法选取的材料比随机算法更加适合学习者.     

基于浮点数编码GA的T—S模型的模糊辨识方法

提出了一种基于浮点数编码遗传算法学习Ｔ－Ｓ模糊模型的辨识方法。对十进制浮点数编码的遗传算法进行了研究,融合和改进了一些遗传操作,并利用浮点数编码ＧＡ对Ｔ－Ｓ模糊模型为对象建立模糊神经网络中的参数进行估计。仿真给出了满意的结果。     

实数交叉算子的选取和算法改进

在总结分析实数遗传算子的基础上 ,根据算法搜索效果 ,将区域划分与转移思想应用到算法结构改进中。对复杂函数全局解搜索的实验表明 ,新算法在寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面比基本实数遗传算法有较大改进。文中还将改进的实数遗传算法用于测量数据的估计中 ,得到了较好的线性和非线性参数估计结果。     

基于改进遗传算法的二维模糊熵图像分割算法

 图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。     

基于遗传算法和Best-First图搜索的约减集求解算法

提出了两种新的约减算法,分别运用遗传算法和Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法求约减集,前者利用了遗传算法的寻优特性从种群中获得一最优及一组次优个体,进而获得一组约减;后者采用Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法,相对于Ａ算法可扩大搜索空间,并可从ｏｐｅｎ表前部获得一最优及一组次优的状态节点,进而获得一组约减。实验结果表明,文中提出的算法是有效且合理的。     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题,提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析,实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度,算法有效、可行.     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.