一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法

提出了一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法（ACLSGA）,它是遗传算法中每一代的所有个体经过一次遗传操作之后得到一个最佳个体,通过自适应策略决定是否在最佳个体附近进行混沌局部搜索。实验结果表明：ACLSGA比具有精英保留选择机制的实数编码的遗传算法（RGA）的全局搜索能力强,收敛速度快。     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

基于混合遗传算法的图像分割识别方法

本文基于遗传算法（GA）与共轭梯度法（CG），提出了一种混合算法，将其用于图像分割问题寻求最佳阈值，该方法具有遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索的特点。试验结果表明，新算法具有快速收敛性和全局最优性。     

基于相似个体拥挤与Fibonacci法的遗传算法

由于传统遗传算法在应用中会出现"早熟",局部寻优能力较差,求解结果精度不高等缺点,提出了相似个体排挤方法和Fibonacci算子,给出了用相似个体的拥挤与Fibonacci算子相结合的改进遗传算法.数值仿真表明改进后的算法优于传统遗传算法和当前一些改进遗传算法,提高了遗传算法的局部搜索能力和收敛速度,并且能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

加入局部搜索的非劣分层多目标遗传算法

针对非劣分层多目标遗传(NSGA)本身所存在的局部搜索能力和易早熟的问题,鉴于模拟退火算法的局部搜索能力强和在解决易早熟问题上的优势,提出了加入局部搜索的多目标遗传算法及适用于多目标优化的模拟退火局部搜索算法和跳转准则,即在NSGA的每一代个体中的1层、2层非劣解附近进行模拟退火局部搜索.该算法能够提高非劣分层多目标遗传算法的效率,弥补了遗传算法中局部搜索能力差、易早熟的缺点.最后给出的仿真结果表明了这种算法的有效性.     

多群体并行遗传算法迁移策略的性能研究

研究了迁移策略对并行遗传算法性能的影响。研究了所有可能的4种组合：（1）选取最优个体进行迁移并在目的子群体中替换最差个体；（2）随机选取个体进行迁移并在目的子群体中替换最差个体；（3）选取最优个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体；（4）随机选取个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体。从累积量（Cumulants）的分析来看，似乎选取最优个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体的迁移策略能更好地兼顾局部搜索和全局搜索。通过对几个典型测试函数的测试，结果表明：选取最优个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体的迁移策略不比其他3种策略差，甚至在部分测试中要优于其他策略。这一结果可能有助于设计出性能更好的并行遗传算法。     

混沌变步长量子遗传算法

针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法.算法采用梯度下降法对量子遗传操作获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化.结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索.实验结果表明,该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法.     

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.     

一种改善遗传算法测试数据自动生成的策略

遗传算法（Genedc Algorithms,简称GA）有良好的全局搜索能力,针对该算法对于局部空间的搜索问题不是很有效,易陷入“早熟”（过早收敛）,在局部搜索不是很好的情况下,提出一种自适应免疫遗传算法并改造以提高算法的性能的实现方案。并着重探讨了其设计与实现。