遗传算法三种编码策略的比较研究

分析遗传算法的二进制、实数、十进制编码策略实现方法,根据各编码的特点,设计相应的改进遗传策略.以前馈神经网络权值优化问题为例,用计算机仿真实验的方法研究三种编码策略对各遗传算法性能的影响.研究结果表明,若同时强调搜索效率和搜索准确性,宜采用实数编码的改进遗传算法;若只强调搜索准确性,则应优先考虑十进制编码的改进遗传算法.研究的结论为遗传算法在高维连续参数优化问题中编码策略的选取提供了理论指导.     

基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略

借鉴生物遗传进化现象,将遗传算法引入拟态蜜罐系统中,提出了基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略,详细讨论了拟态蜜罐系统演化中特征形式化编码、遗传算子设计、适应度函数、演化触发控制与终止条件等关键问题,设计实现了具有自适应遗传演化功能的拟态蜜罐原型系统并进行了原型测试,实验数据表明了基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略具有良好的自适应性和有效性.     

遗传神经网络法及其在机器人误差补偿中的应用

针对某打磨机器人的位姿误差分析,提出一种采用二进制和实数值混合编码的遗传BP网络法,同时优化网络结构和权值矢量;网络结构采用二进制编码保留了粒度编码方法的优点,对连接权值系数的实数编码进行Solis&Wets运算使新的遗传算法具有进化规划和进化策略的优点;结合遗传算子和Solis&Wets算子生成后代的方法以及最佳个体保留策略使得遗传搜索空间的群体多样性更好,加快了遗传算法的收敛速度;采用动态参数编码方法替代Vittorio粒度编码方法,既提高了连接权系数的优化精度,又避免了Vittorio粒度变化所引起的适应度的剧烈不连续变化.仿真和实验结果均表明该算法能有效克服遗传算法的非成熟收敛,提高机...     

基于遗传算法的多目标优化方法

本文通过建立多目标问题模型,提出了运用改进的遗传算法求解多目标物流网络问题.该算法借鉴AHP方法的思想,采用将其与遗传算法混合的求解策略,并采用分阶段化的实数编码思想以及相应的遗传算子设计,对遗传算法进行适应性改进.     

基于MATLAB的遗传算法程序设计及TSP问题求解

首先分析了用Matlab语言设计遗传算法程序的优越性,接着以遗传算法求解TSP问题为例,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并通过分析实验数据,得到各个遗传算子在搜索寻优过程中所起的作用,最后指出了用Matlab语言编码同用其它高级程序语言编程的差异所在。     

基于遗传算法的试题库智能组卷系统研究

试题组卷是考试系统的重要组成部分。本文通过在编码策略、适应度函数、遗传算子、控制参数等方面的研究提出一种适应于试题智能组卷的改进遗传算法。对适应度函数的适当定标和建立自适应的交叉概率和变异概率,有利于克服未成熟收敛和遗传漂移现象,同时能在维持群体多样性的情况下,防止群体进入局部最优。实验证明改进遗传算法能更有效地提高组卷的效率。     

农村配电网开关的优化配置

为了克服应用传统遗传算法进行农村配电网开关优化配置时,由于遗传算法的"早熟"和局部寻优能力较差所导致的难以得到全局最优解的问题,将遗传算法与局部搜索能力较强的模拟退火算法相结合,以遗传算法为主,引进模拟退火算法产生新个体,形成遗传退火算法.同时,采用整数编码策略,以包含停电损失费用在内的总供电成本最小为目标函数,以节点电压、支路过负荷等为约束条件,RBTS-BUS6配电系统作为算例,将遗传退火算法应用于农村配电网开关优化配置.优化结果表明,遗传退火算法避免了遗传算法收敛过快的缺点,保证了所得解的全局最优性,求解精确解的质量优于遗传算法,是农村配电网开关优化配置强有力的工具.     

一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。仿真结果表明上述优化策略是有效的。     

基于多种群遗传算法的船舶操纵干扰系数推定

将干扰系数γ和WR0的估算归结为带约束的目标优化问题,并将遗传算法引入到该优化问题中.对干扰系数的估算,提出了一种基于实数编码的多种群遗传算法(RMGA),采用自适应遗传算子和最优保留策略,有效提高了RMGA全局搜索能力和局部快速搜索能力.通过假定真值仿真计算的结果作为观测量来辨识参数γ和WR0.辨识结果令人满意.     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

一种改进的微种群遗传算法

 采用种群隔离机制、算术交叉、杰出者保留策略等对微种群遗传算法进行了改进。减少了重启动次数,增强了两次重启动之间遗传优化过程的全局和局部搜索能力,使算法在尽可能保有模式识别信息的前提下进行智能搜索;采用了实数编码,减少了编码和解码过程中的计算开销;引入了自适应随机变异算子,使之在不增加循环次数的前提下,增加了利用现有种群已经获得的遗传信息进行有效搜索的次数;引入了异种机制,有效提高了微种群遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度。最后,标准测试函数的测试结果证明了这一改进的微种群遗传算法能够用远低于标准遗传算法的计算代价获得更佳的优化效果。     

改进遗传算法在压缩机优化设计中的应用

对标准遗传算法进行了有益的改进,使得算法避免了早熟和陷入局部最优·采用混合编码的方法,使算法更适用于工程实际·设计的重组和筛选算子用于初始种群的形成使得初始解分布更加合理,有益于提高算法的计算效率和收敛性,在算法实现中遗传算子的选择采用了适用于二进制编码的单点交叉按位变异和适用于实数编码的算术交叉非均匀变异的混合算子,使得遗传算子能够适用于实数和二进制两种编码方式·并且尝试了将改进的遗传算法用于滑片式压缩机参数的优化,结果表明,经过改进的遗传算法有效可靠,经过优化的压缩机参数合理·     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演方法

目的研究地震相对波阻抗反演的优化方法。方法比较遗传算法二进制编码、实数编码在最优个体保存策略、随机均匀分布选择、分散交叉、高斯变异和分布式并行方案下的全局寻优能力。结果实数编码分布式并行遗传算法优于基本遗传算法,用该方法对数值模型和实际地震剖面进行波阻抗参数反演,验证了分布式并行遗传算法的有效性、优越性。结论基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演,为遗传算法在地震属性的优化研究中提供了一种改进思路。     

一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

基于遗传算法的智能组卷系统研究

通过对智能组卷系统的需求分析,采用遗传算法作为试题搜索工具,实现了将遗传算法应用于智能组卷系统.并针对遗传算法及组卷的特点从程序流程、染色体编码、适应度函数、以及各种遗传算子上都作了探讨和改进,为系统实现作准备.     

基于遗传搜索和模板匹配的快速运动估计

基于遗传算法的运动估计具有较好的全局寻优能力,但其过高的算法复杂度需要很大的计算和存储开销,增加了编码时间;另一方面,传统的基于遗传算法的运动估计普遍采用较低的遗传迭代次数,降低了遗传算法的搜索精度。为解决传统算法搜索时间长和搜索精度低的缺陷,提出了一种基于遗传搜索和模板匹配的混合算法。该算法结合多种运动矢量的预测方法...     

遗传算法在参数辨识中的应用进展

系统地讨论遗传算法在参数辨识中的应用.总结了简单遗传算法用于参数辨识的步骤,指出其可能出现的问题,并综述国内外学者在编码、适应值函数和遗传算子等方面所作的改进以及将遗传算法与其他方法结合所产生的新算法.最后指出了遗传算法存在的局限性.     

基于改进遗传算法的Web关联规则日志挖掘的研究

本文提出了一种改进的遗传算法,用于优化Web日志挖掘的关联规则集。介绍了该算法的具体流程,提出新的染色体编码方案,新的编码配合本文的交叉操作使遗传过程更加优化,本文还对遗传的各步操作进行了改进,有效的避免遗传算法的早熟现象。     

改进的遗传算法在球面点分布问题中的应用

球面点的分布问题,是世界性数学难题.对基本遗传算法进行了改进.采用实数编码,同时在遗传算法中引入了正交算子、变维子空间算子、灾变算子等高效演化算子,形成了自适应遗传算法.这样改进的算法极大地促进了个体多样性,并能促进优秀基因型的杂交和遗传,在收敛和鲁棒性方面优于一般的遗传算法,将它应用于球面点分布问题取得了较好的效果.