GAPSO：一种高效的遗传粒子混合算法及其应用

在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO).该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果.在FCRNN设计应用中表明该算法确实比遗传算法和粒子群算法有更加好的效果.     

用遗传算法求解DCPM问题

本文将遗传算法引入网络计划技术领域,详细分析了如何用遗传算法求解决策关键路线法(DCPM)问题,并给出了一种求解算法的具体步骤。该算法不用基于领域知识的规则,具有很强的通用性与鲁棒性。通过实例试算验证了该算法的有效性。     

求解FJSP的自适应免疫遗传算法

借鉴生物免疫系统的免疫调节机理,提出一种求解柔性作业车间调度问题的自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过引入免疫算子和种群的自适应调节策略,保持了群体的抗体多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,能有效解决柔性作业车间调度问题.     

电子侦察卫星任务调度方法

基于电子侦察卫星任务规划问题的特殊性,提出了规划预处理的基本方法,并基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种改进的遗传退火算法对模型进行求解,为防止最优解的丢失,引入了基于精英保留的选择机制,同时该算法有效避免了遗传算法局部优化能力差及模拟退火算法易陷入局部最优等缺陷。最后,通过实例将该算法与遗传算法(genetic algorithm, GA)及模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)相比较,结果表明该算法能有效解决电子侦察卫星的任务规划问题。     

基尼指数遗传算法求解具有共性的调度问题

通过对不同类型车间作业调度问题的描述,分析各类问题之间的共性特征,提出了一种基于基尼指数的遗传算法.该算法结合进化生态学和决策树算法的思想,提出了新的遗传调度算子,在算法操作过程中利用基尼指数值来衡量个体的优劣及种群间的差异,确定交叉(或变异)父代并选择相应的交叉(或变异)点,既维持了群体的多样性,又能体现遗传算法较强的搜索能力.仿真结果验证了该算法对于求解具有共性特征的调度问题是非常合适的.     

基于量子遗传算法的滤波器参数优化

针对传统模拟滤波器设计对于较为复杂的目标需求往往精度与效率均较差的问题,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的模拟滤波器优化设计方法。量子遗传算法是量子计算理论与进化理论相结合的产物,同传统遗传算法(classical genetic algorithm,CGA)相比具有种群多样性好、收敛速度快和全局寻优能力强的特点。引入QGA算法对滤波器参数进行寻优。通过采用自适应的量子旋转角调整策略并引入量子交叉、变异及群体灾变操作,提高了算法的搜索效率,降低了算法出现早熟的可能性。实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。     

基于多物种进化遗传算法的神经网络进化设计方法

针对神经网络结构设计的问题与一般结构学习方法的不足，提出了多物种进化遗传算法(SEGA)，并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络，具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结果表明该方法是有效的。     

基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究

本文综合并行遗传算法(PGA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种新的退火并行混合优化策略(PGASA).该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点,在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子,增强和补充了PGA的局部进化能力;同时将机器学习原理引入到混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度.针对车间调度中的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性.     

一类新离散混沌系统动力学性质的差异演化仿真

用差异演化算法探索基于自然界进化思想的遗传算法所固有的混沌现象,介绍描述遗传算法的随机现象的一种新的带有有理分数的离散混沌系统,提出用一类推广的差异演化算法(DEESC)对其动力学性质进行仿真,如值域、不稳定周期点,进而设计一种新的差异演化控制策略(DECS),并仿真研究表明该方法的可行性和有效性.     

基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器

提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.     

遗传算法在模糊系统优化设计中的应用研究

在模糊系统的变节点自适应模糊神经网络实现的基础上,提出一种混合GA优化算法。该算法采用混合编码策略,利用GA对模糊规则和隶属函数同时优化,而对结论参数则用最小二乘法估计。算法综合了GA强大空间搜索能力和传统优化方法的快速收敛和高精度的优点,在保证全局优化能力的条件下,综合考虑了模糊控制器的复杂程度、训练速度和控制精度。仿真结果及应用表明了该算法的有效性。     

解Job-Scheduling调度问题的一种遗传算法

带有截止期的作业调度问题是企业管理、操作系统中重要而又基本的问题之一。利用遗传算法解决了操作系统中单机、无资源约束 ,且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题。在系统地讨论了带有截止期的作业调度有关理论的基础上 ,设计并实现了该问题的一种新型算法———基因型算法。最后给出了算法的一些运行结果。实验仿真结果表明 ,该算法具有很强的鲁棒性。     

基于二次规划的神经网络遥感图像的恢复

提出一种二次规划的神经网络优化算法,并将该算法应用于遥感图像的恢复中。计算机仿真结果表明,所提算法收敛快、图像恢复效果好。     

遗传——灾变算法及其在非线性控制系统中的应用

本文提出了遣传一灾变算法。在遗传算法的基础上，提出进一步模拟自然界中的灾变现象，以提高遗传算法的性能，尤其是解决重要的不成熟收敛问题。文中介绍了它的基本原理并将其应用于非线性控制系统的优化设计中。仿真实例验证了该算法的优良性能     

复域FIR滤波器的一种设计方法

给出了一种改进的FIR滤波器设计方法 ,该方法以复Chebyshev准则最佳地逼近一个给定的期望复值频率响应。它是通过求解半无限线性规划的对偶问题来实现的。该方法具有鲁棒性和很好的收敛特性 ,并且既可以设计复的频率响应 ,又可以设计实的频率响应。最后给出的计算机仿真结果说明了该算法的良好性能     

利用混沌搜索全局最优解的一种混合遗传算法

首先系统分析了遗传算法与其它算法混合的几种策略 ,详细讨论了遗传算法与混沌优化算法的混合问题后 ,给出一种新的混合遗传算法。仿真结果表明 ,新算法能在很短的时间内 1 0 0 %地搜索到全局最优解     

基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析

提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法,并证明了该算法的收敛性。与文献［２,３］中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比,新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力,并且对学习率有很好的鲁棒性,不容易陷入局部极小点。仿真实验结果表明了新算法的有效性。     

非线性规划问题求解的遗传算法设计与实现

针对一般非线性规划 (NonlinearProgrammingProblem ,NPP)问题 ,采用遗传算法思想设计了通用求解算法 ,并用MATLAB语言实现 ,该软件可广泛运用于求解各种NPP问题。实例表明 ,该算法具有较高的计算效率。     

混合电力系统的短期预报和最优调度

应用ＢＰ型神经网络,对水火混和电力系统中的负荷和水库独立来水进行短期预报;应用大系统最优化理论中的关联预估方法,针对大规模水火混合电力系统的最优经济调度问题,构造出一个新的多级算法,该算法结构清晰,具有很好的收敛性。     

求解带约束函数优化的两级自适应遗传算法

针对带约束的非线性函数优化问题 ,提出一个两级自适应遗传算法。根据待优化函数和约束构造拉格朗日对偶函数 ,在下级对给定的拉格朗日乘子 ,用遗传算法搜索变量的最优解 ;在上级针对拉格朗日对偶函数 ,用遗传算法搜索拉格朗日乘子的最优解。采用自适应的方法 ,根据个体的适配值和种群的适配值统计特性确定交叉概率和变异概率。计算结果表明 ,该算法是有效的。