求解不可微函数优化的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

关于优化的一种算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

PSO和GA的混合算法解分形插值反演问题

在分形插值拟合反演问题中,垂直比例因子的选取将影响到插值拟合的精度,提出了一种整合粒子群优化算法和遗传算法选择和交叉操作的混合算法（HPSOCS）来求分形插值的逆问题最优解,通过混合算法对weierstrass函数进行实验仿真并与粒子群优化算法比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能,实现了分形插值函数与实际函数的更好拟合．     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

本文就函数优化问题,结合遗传算法和 BP 算法的优点,提出一种新的混合算法。该算法既有较快的收敛速度又能以较大概率收敛到全局最优解,数值实验结果表明该算法显著优于遗传算法和 BP 算法。     

函数优化问题的遗传算法和蚂蚁算法混合算法的研究

本文借鉴蚂蚁算法的进化思想,提出一种求解函数优化问题的遗传算法和最大-最小蚂蚁算法的混合算法。采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,该方法能有效地求得全局极值点。     

基于遗传算法的函数优化拟下降算法

在传统优化算法中嵌入一拟下降步,改善了算法的收敛性质,用遗传算法计算下降步,提高了算法的全局搜索能力,又不改变原算法的收敛性,数值计算结果表明,所提出的算法结合了遗传算法和传统算法的优点,是一种查行的解决函数优化问题的混合算法。     

仿生优化算法及其在函数优化问题中的应用

仿生优化算法是一类解决函数优化问题的更好方法.本文基于遗传算法、蚁群算法和人工鱼群算法的基本原理,探讨了各种算法在求解函数优化问题中的应用.两个典型函数极值问题的数值实验表明,这三种仿生优化算法在求解函数优化问题中具有良好的优化性能,其中鱼群算法性能最好.     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具,二者各有优势,又都存在不足,本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法．这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法应用于实际的网络设计问题．最后用香港２００６ 年规划数据进行实例研究．     

改进蚁群与遗传融合算法的路径规划

针对传统遗传与蚁群融合算法在路径规划中出现的收敛慢、能耗高的问题，提出一种改进融合算法。改进基于启发函数和自适应挥发因子的蚁群优化算法，结合A^*算法提出回溯策略优化死锁问题；优化遗传算法种群初始化模式，提出通信机制交叉，调整适应度函数及交叉变异因子；将蚁群算法得到的次优解放入遗传算法优化后的种群中，形成新种群进行路径规划，采用删除算子对输出路径进行优化。仿真结果表明，改进融合算法对比传统融合算法在简单地图中迭代与转弯次数上优化57%和75%;在复杂地图中迭代与转弯次数优化70%和18%,搜索效率有所提高，改进的融合算法有效。     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

变容差遗传算法求解多约束问题的研究

提出一种基于实数编码的变容差遗传算法,该算法是将自适应遗传算法的随机性与可变容差算法的确定性相结合,利用可变容差算法的准行域搜索准则,对具有非线性、多峰、多约束的问题寻优.运用该混合算法对有边界限制的6个峰值、4个性能约束的复杂函数最大值多次寻优,并与罚函数处理约束条件后的结果相比较,表明该算法依据容差准则具有较高的可靠性,尤其对于隐性约束,在一定精度范围内能够提高收敛精度,减少计算量,提高优化效率.     

基于旅行商问题的优化算法设计

本文从求解TSP来分析遗传算法,蚁群算法,模拟退火算法三种优化算法特性分析,总结各算法的改进策略及混合算法策略,并提出基于分区的混合算法。     

基于混合编码遗传算法的最优跟踪门

跟踪算法优化可以提高跟踪质量,选择恰当的跟踪门是优化跟踪算法的关键措施之一。本文提出了一种基于混合编码的遗传算法,用于杂波环境下目标跟踪过程中跟踪门参数的离线优化。该算法将二进制编码与浮点数编码结合,对跟踪门的形状和大小进行混合编码,选择跟踪精度性能指标构造遗传算法的适应度函数,以此将跟踪算法的优化问题转化为遗传算法寻优,在不同杂波环境下优化跟踪门参数设置。     

求解装箱问题的一种混合分组遗传算法

通过设计一种适应度函数,利用分组遗传算法结合BF算法和FFD算法来对此适应度函数进行优化,从而求得一个优化的装箱结果。用C++实现该算法并对装箱实例进行仿真实验与比较,结果表明:在遗传算子的交叉操作过程中采用FFD+GGA的混合分组遗传算法是一种解决装箱问题的有效方法,在大部分情况下用很短的时间都可求得最优解。     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法

针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和Levenberg Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法（GALM算法）. 该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.     

多峰函数优化的混合遗传算法

研究了2种基于最速下降法和遗传算法的求解多峰函数优化问题的混合遗传算法,以Schaffer函数的全局优化问题和收敛概率、平均收敛时间和平均收敛值等评价指标检验了混合算法的性能.结果表明混合算法的性能优于单独的遗传算法或最速下降法,采用随机方式选择局部优化个体的混合遗传算法性能在总体上优于从每代群体中选择适应度高的个体进行局部优化的混合遗传算法.     

一种改进的全局优化遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.