一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法

很多现实的优化问题往往是动态和多峰的, 这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解, 同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹. 为了解决这种动态多峰优化问题, 本文提出了一种Memetic粒子群优化算法. 在提出的算法中, 利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域, 利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力, 利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能. 通过对一组标准动态测试函数--移动峰问题的仿真实验来检验所提出的 MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性.     

一种求解多峰优化问题的改进Species粒子群算法

为了改善粒子群算法求解多峰优化问题的能力,提出了一种新的利用粒子在种群中序号来构造Species的方法,同时还设计了适应性局域搜索算子和触发式重新初始化策略分别用于增强算法的开发能力和探索能力.通过对一组标准多峰测试函数的仿真实验,表明所提出的算法能够有效的求解多峰优化问题.     

多峰函数优化的免疫人工鱼群网络算法

针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不〖JP2〗断探寻新的局部峰值;执行模式搜索法（pattern search method, PSM）,完成精英人工鱼群的精细搜索。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到每个最优解都达到了理想值。     

基于免疫的多峰极值遗传搜索算法

寻找多极值点是一个具有广泛应用价值的问题。在传统遗传算法基础上,引入免疫算子用来搜索多峰函数的极值点,其中免疫算子依次通过疫苗提取、接种疫苗和免疫选择三个步骤来完成。实验测试结果表明,该算法对一元函数和多元函数都有很好的效果。     

多峰函数优化的免疫混沌网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论,提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体,增强了算法的局部搜索能力;采用网络抑制策略,保持了种群的多样性;通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模,提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性,较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡,具有更强的多峰函数优化能力。     

基于自适应多局部搜索memetic算法的多跑道地面等待问题求解

建立了一种综合考虑航班延误成本差别、续航航班延误时间的单机场地面等待问题优化模型, 对独立运行的多条跑道进行合理、有效分配, 满足大型繁忙机场的运营需求; 然后提出了一种自适应多局部搜索memetic算法来加以求解. 鉴于问题模型的复杂性以及单一局部搜索memetic算法对复杂问题显露出的较弱的寻优能力和收敛性, 提出的自适应多局部搜索memetic算法在不同阶段采用不同的局部搜索策略, 其中自适应定向局部搜索策略使个体的搜索速度根据个体、最优个体以及群体信息进行调整. 通过对多组仿真算例进行计算, 并与其它典型算法的求解结果进行对比, 实验结果表明了所提模型与算法的有效性.     

用于多峰函数优化的小生境人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm, ABC)在多峰优化时只能找到一个最优解,难以找到所有全局和局部最优解的问题,提出一种小生境ABC算法。利用小生境技术维持种群的多样性,使算法不再单单收敛于全局最优解;借助ABC算法具有较高寻优精度的特点精确寻找各个峰值点。对标准测试函数进行仿真,结果表明,小生境ABC算法能够准确、有效地找到多峰问题的全局和局部最优解,具有良好的多峰优化性能。     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

用于多峰函数优化的免疫粒子群网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴粒子群优化特性和免疫网络理论,提出一种免疫粒子群网络算法。该算法利用粒子群的信息共享和记忆功能,通过加强粒子对自身经历的认知,提高算法的局部搜索能力;采用动态网络抑制策略,保持种群的多样性,自适应地调节粒子群的规模。多峰函数优化的仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化和局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力。     

递进多目标遗传算法

在现有算法研究基础上,提出了一种递进多目标遗传算法,该方法每进化一定代数后以一定策略对群体进行重构,以提高算法对解空间的遍历性,从而较大程度上避免算法的早熟.该算法采用非劣解等级优先的选择方式复制后代,降低算法的时间复杂性;通过递进层次间对部分非劣解个体执行局部搜索,加快全局非劣解集的进化.采用递进算法与现有两种典型多目标遗传算法NSGA、MOGLS算法对一些典型优化问题进行对比分析,验证了算法求解多目标函数优化问题的有效性;通过调整算法递进层次与每层进化代数的参数设置,进一步研究了参数选取对算法性能的影响.     

基于AGA的导弹控制系统自动化设计

鉴于传统的设计基于摄动理论和系数冻结法,将控制回路分成角稳定、质心稳定回路,存在工作量大、结果不是最优且有一定的盲目性等缺陷,为此,引入改进的自适应遗传算法,实现了基于性能分析的自动化优化设计整个导弹控制回路参数的目的。所用的遗传算子包括:多参数级联编码方法;选择操作采用比例算子与精英保存策略相结合,交叉和变异概率均采用自适应策略;适应度函数的构造则综合了误差和误差的变化量。仿真结果表明,自适应遗传优化用于自动化设计导弹控制系统是有效的。     

用遗传算法直接搜索证券组合投资的有效边界

基于遗传算法，提出了一种全球新的直接搜索证券组合投资有效边界的方法，相比于Markowitz方法，它不需要计算协方差矩阵，而且能够适应更复杂的情况，最后，应用上证30指数股票对该算法进行了实证检验，结果良好。     

Error analysis on heading determination via genetic algorithms

1 .INTRODUCTIONHigh-accuracy headinginformationis ani mportantparameter which is used to ensure the security ofships and the kilter of the weapon systems . One ofthe main factors which affect the precision of navi-gation devices’heading information is initial erec-tion error and drift error of the devices . Dynamicinitial calibrationin dockis al ways a difficult prob-lem when navigation devices are first installed orthe ships are mooring. This results a series ofharmful effects such as l…     

基于遗传算法的制造流程价值优化

为解决最短路线动态规划的维数障碍及模式欺骗性问题，提出了一种数组链染色体编码方式及基于自适应性变异概率和模拟退火惩罚函数法的适应性遗传算法（AGA），仿真测试验证了该算法的有效性．针对某发动机壳体制造工艺流程优化问题，采用质量功能展开法得到了各工艺方案的价值，以工艺路线的总价值最大为目标函数、总成本为约束条件，采用AGA得到了一条最佳工艺路线．     

遗传算法及其在船舶运动控制器优化中的应用

采用十进制基因编码的遗传算法,优化模糊控制器的隶属度函数。同时引入不同思路的变异、选择方法对模糊控制器的隶属度函数位置进行优化,由Matlab编程实现对某货船航向控制的多方面仿真。并作了种群规模、进化代数对模糊控制器性能影响的对比仿真研究。仿真实验表明,遗传算法用于优化船舶运动控制器效果明显。     

自适应试验遗传算法研究与应用

均匀设计与遗传算法相结合已有许多成功例子,但在应用中均匀设计表一般囿以固定形式而使二者的结合缺乏灵活性和普适性.为此提出应用亚遗传算法获得若干个任意水平数的均匀设计,并将其以3种方式嵌入标准遗传算法中:1)初始种群的均匀性分布;2)进化过程中对变量空间均匀性投点搜索;3)应用均匀设计进行调优试验,同时还增加了正态随机和摄动调优等试验操作技术,以上形成了基于试验设计、具有自适应能力的试验遗传算法.算例表明,通过以上方法改进的遗传算法可较好地保持种群多样性,寻优效率有较大提高,并能自动适应算法对搜索精度的要求.     

基于遗传算法和Pareto排序的工期-费用-质量权衡模型

工期、费用和质量是工程项目管理和控制的三个基本目标,其中任何一个因素的变动都可能对其它两个产生影响.对工期-费用-质量进行全面的权衡,将对项目决策者管理和控制项目的运作有着重要意义.通过建立完整的质量衡量体系对工程项目的质量水平进行量化评估,利用Pareto最优的原理,设计了一套基于遗传算法和Pareto排序法的运算程序,从而建立起工期-费用-质量的权衡模型,决策者在由该模型得到的Pareto解集中寻求满意的资源配置方案.最后将模型应用于一个案例对其可行性和适用性进行了验证分析.     

工艺路线可变车间作业调度的两级遗传算法

车间作业调度问题是一个著名的NP难题，而工艺路一可变的车间作业调度是一个更一航意义的问题，算法研究是车间作业调度问题的一个重要研究方向，最近几年，遗传算法开始在调度问题中得到广泛应用，分析了工艺路线可变的车间作业调度问题的特点，并建立了相应的优化模型，提出了一种两级遗传算法，重新设计了算法的遗传编码方案以及选择、交叉和交异算子，通过实例仿真，表明了用两级遗传算法求解工艺路线可变的车间作业调试问题是有效和可行的。     

基于Internet的并行遗传算法及其关键实现技术

为解决大规模复杂优化问题,针对遗传算法的并行化原理和常用运行平台进行分析,提出了并行遗传算法新的应用平台———Internet,讨论了基于Internet的并行遗传算法(Internet basedparallelgeneticalgorithms,IPGA)实现中的关键问题,并给出其单向环拓扑的具体实现。实验表明,IPGA可显著节约寻优时间,提高寻优质量,并且能够充分利用互联网中闲置的计算机资源,节约运行成本,有助于解决巨量优化问题。     

基于遗传算法的支持向量回归机参数选取

针对支持向量回归机(support vector regression,SVR)的参数选择问题,提出了基于遗传算法的SVR参数自动确定方法。分析了SVR各参数对其性能的影响,根据已有的样本集确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行最优选取。为了减少所选参数对训练样本的依赖性,借鉴交叉验证的方法,把训练集分为估计子集,用来选择模型;确认子集选择参数,以推广能力最好的一组参数作为最终参数。将所提出的方法应用于受噪声影响的标准函数,实验结果表明,由该方法所得参数确定的SVR具有较优的预测性能。