一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

一种改进变异控制策略的遗传算法研究

早熟收敛问题是遗传算法中影响寻优效果的重要因素。分析了变异策略中由经验参考值确定的变异概率对样本多样性的影响，提出了采用自适应变异控制变异算子的方法，阐述了根据进化过程选择变异时机和变异概率的思路。通过实例计算结果的比较，证明了改进自适应变异算法可以有效地解决早熟收敛问题。     

遗传算法的小生境技术改进

针对简单遗传算法的收敛速度慢、效率低,进行了改进。引入了小生境技术：构造的小生境群体,在保障群体中个体多样性的同时,使得优良算子能够更好的共享,提高了群体的整体搜索性和收敛效率．实验表明：改进的小生境遗传算法优于简单遗传算法．     

小生境技术对遗传算法的改进作用研究

将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象。本扼要分析了遗传算法的运行机制,提出一种基于小生境改进遗传算法;对复杂函数的遗传优化仿真实验数据表明,改进的遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性,而且具有快的收敛速度。     

一种基于小生境的遗传算法及其应用

基本遗传算法在进行种群中个体的交配时采用的是一种随机方式,在一定程度上会影响进化的性能,提出一种基于小生境的遗传算法,通过定义新的选择机制与变异策略,能利用种群中个体的历史信息,较好地维持群体的分布特性,它可用于多峰函数（特别是变峰函数）的优化,以获得目标函数的多个极值点,文中详细给出了方法的具体实现步骤。     

一种新颖的串行小生境粒子群算法

提出了一种新颖的自适应串行小生境粒子群优化算法(ASNPSO),它使用多个子群能够串行发现多个最优解.在此算法中,使用了山谷函数以决定如何改变当前运行的子群中粒子的适应度函数,算法具有很强的自适应搜索能力.经使用几个标准测试函数证明了ASNPSO算法在没有任何先验知识的情况下能够有效地发现多个最优解.     

一种小生境正交遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足,借助正交试验法的全局均衡设计思想和二元变异操作对初始种群产生方式、交叉算子和变异算子进行了改进,提高了种群的多样性;借助最优保留策略和自然界的小生境思想,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;另外还通过引入加速正交搜索操作,提高了算法的收敛速度.在此基础上,提出了一种小生境正交遗传算法,并进行了实例研究.研究结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷,而且计算速度、计算精度和算法稳定性也得到了显著提高.     

一种改进遗传算法性能的方法研究

考虑种群多样性,提出一种描述多样性的函数.根据多样性函数值的大小,引入局部退化算子,改善种群的多样性,抑制早熟发生.模拟生物杂交原理,根据被交叉个体的海明距离,决定被用于交叉个体的类别,同类个体之间的交叉采用等位基因的交叉,异类个体之间的交叉采用非等位基因交叉即在某一类个体中引入异类个体的某些基因,达到快速产生优良个体的效果,通过求取函数极值问题的仿真实验,说明该方法提高了遗传算法的收敛速度,减少了早熟收敛的可能.     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法容易早熟及收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的基于信息熵的遗传策略.该策略根据当前种群个体熵与种群熵的变化自适应调整遗传算子的各项参数,从而使得种群多样性得到保证,提高算法的全局搜索能力.试验结果表明了该方法在运行过程中能避免早熟的发生,在处理复杂问题时表现出较高的性能.     

遗传算法的一种改进实现

遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法.针对基本遗传算法的缺点,从选择、交叉和变异3个算子出发,采取替换部分最差个体、引入小生境思想和集中因子等方式进行处理,提出一种改进的遗传算法(IGA).通过测试函数Rastrigin确定IGA中的相关参数,并与基本遗传算法比较.结果显示IGA较基本遗传算法更具优越性和可行性.     

适用于多峰函数优化的改进顺序生境遗传算法

针对标准顺序生境 (SN )算法在求解复杂优化问题时遇到的困难 ,提出了两种改进策略。一种策略是新的保存最优解策略 ,即在遗传算法的选择和杂交两个阶段之间 ,用已经找到的某些峰替代当前种群中最差的部分个体 ;另一种策略是对那些与已找到的峰相近或相似的个体采用较高概率进行变异 ,而不是将其适应值降低。将标准 SN算法与以上两种策略相结合 ,提出了 4种新 SN算法 ,还采用一个复杂欺骗性问题作为验证算法有效性的手段 ,结果说明 ,这些算法均能有效地找到该问题所有 32个全局峰     

基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究

针对基本遗传算法在求解多峰函数时很难找到全部最优解的问题，研究了基于淘汰相似结构机制的小生境遗传算法。用该算法对两个典型多峰函数求解的测试结果表明，该算法较之基本遗传算法有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。     

Optimal design of hydraulic manifold blocks based on niching genetic simulated annealing algorithm

To solve the combinatorial optimization problem of outer layout and inner connection integrated schemes in the design of hydraulic manifold blocks(HMB),a hybrid genetic simulated annealing algorithm based on niche technology is presented.This hybrid algorithm,which combines genetic algorithm,simulated annealing algorithm and niche technology,has a strong capability in global and local search,and all extrema can be found in a short time without strict requests for preferences.For the complex restricted solid spatial layout problems in HMB,the optimizing mathematical model is presented.The key technologies in the integrated layout and connection design of HMB,including the realization of coding,annealing operation and genetic operation,are discussed.The framework of HMB optimal design system based on hybrid optimization strategy is proposed.An example is given to testify the effectiveness and feasibility of the algorithm.     

基于海明距离改进的自适应遗传算法

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优解的不足，通过引进种群迁移及增强种群个体杂交之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进。改进的算法提高了种群精英基因，使其能很好地保留到下一代；较好地提高了自适应遗传算法的全局搜索能力，并增强了算法收敛速度。通过仿真实验验证了本文算法的有效性。     

一种改进的遗传算法及其应用

遗传算法在实际应用中容易出现早熟收敛和搜索结果精度不高的问题。针对早熟收敛和最优值精度低,采用了对搜索参数进行动态调整的优化计算。在进化的全过程中,算法始终保持较强的全局搜索能力和局部寻优能力。测试结果表明,对遗传算法的此种改进是有效的,不易陷入局部最优,并能大大提高最优解的精度。     

软土基坑开挖位移反分析的改进遗传算法

为克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷,提出了改进遗传算法.首先,针对简单遗传算法的早熟现象,引入了小生境技术;其次,针对简单遗传算法微调能力差的缺点,引入了优化方法单纯形法,进而提出了改进遗传算法;最后,将改进遗传算法引入到软土基坑开挖位移反分析中,开发了相应的位移反分析计算程序.数值试验表明:改进遗传算法能较好克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷.     

动态小生境遗传算法在多模函数优化中的应用

提出一种基于动态小生境技术的自适应遗传算法．算法的进化过程中，通过物种的辨识和保存过程确定小生境的峰值，引入个体趋向于高适应度的方向这一控制参数控制搜索的方向，采用自适应调整种群距离的方法控制搜索的范围，大大提高了搜索效率．仿真试验表明，该算法能够很好地保持解的多样性，同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度，适合求解复杂多峰函数优化问题．     

基于生物入侵思想的自适应遗传算法优化

为了改进遗传算法的性能,针对标准遗传算法存在的早收敛及稳定性差的缺点,分析这一问题的原因及应对措施。选择使用基于生物入侵思想的自适应遗传算法进行优化,根据种群的实际情况对交叉概率、变异概率及入侵概率进行动态调整,使算法具有更好的鲁棒性。通过对标准遗传算法、自适应遗传算法、改进的自适应遗传算法和基于生物入侵思想的自适应遗传算法进行仿真验证得知,优化后的算法具有更好的适应度曲线,表明其能够有效的克服不成熟收敛,具有更快的收敛速度及更好的的稳定性。