基于一种改进遗传算法的多用户检测器

针对码分多址接入(CDMA)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度,提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测。这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢,易于出现早熟收敛等缺点。实验结果表明,该方法可获得接近最佳检测的性能。     

负荷建模参数辨识中综合改进遗传算法的应用

参数辨识是负荷建模的关键之一,针对遗传算法本身存在的缺陷,提出一种综合改进的遗传算法.该算法通过初始种群选择、最优个体保留、自适应交叉和变异率等方面进行综合设计,有效地避免了早熟和近亲繁殖,提高了收敛速度.建模实践表明,所提的综合改进遗传算法可加速收敛,缩短辨识时间,同时提高了拟合精度,克服了参数的分散性,是一种适合于负荷建模参数辨识的优化算法.     

一种快速实现多峰值函数优化的改进遗传算法

针对基本遗传算法具有的收敛早熟、局部搜索能力差等缺点,提出了一种快速实现多峰值函数优化的改进算法。该算法包含并行小生境技术、可疑峰值点判断、引入局部搜索参数等策略,并采用C语言成功编写了通用程序。数值算例表明：该改进算法能有效防止早熟收敛,明显提高遗传算法的收敛效率,快速搜索到目标函数的所有最优点。该算法对求解多峰值函数优化问题具有普适性。     

大变异遗传算法在非线性系统参数估计中的应用

针对传统非线性系统模型参数估计方法的局限性及基本遗传算法存在的"早熟收敛"问题,本文提出了基于大变异操作的改进遗传算法来进行非线性系统参数的辨识,并将其应用到活性污泥动态模型的参数估计中,取得了较好的效果.     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入(CDM A)系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题,从组合优化的角度提出了一种基于改进遗传算法的多用户检测;这种方法通过增加种群的多样性,可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢、易于出现早熟收敛等缺点;计算机仿真结果表明,该检测器的比特误码性能接近最佳检测器。     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

改进交叉算子和变异算子抑制GA算法早熟

分析了传统遗传算法早熟收敛的主要原因,提出了一类改进的遗传算法。通过引入个体相似度,改进传统的交叉算子,避免了近亲繁殖现象,采用二元变异算子替换传统变异算子。仿真结果表明该改进算法有效地提高了全局搜索性能和收敛速度。     

改进遗传算法在自动组卷系统中的应用

为了避免遗传算法在自动组卷中收敛速度慢、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法。该算法采用分段的单点交叉操作,对个体而言,实现的是多点交叉操作,最后将该方法应用于某自动组卷系统中,以实验证明该方法的可行性和有效性。     

遗传算法的早熟现象

当前遗传算法虽然在很多地方得到了成功的应用 ,但它存在过早收敛或者收敛缓慢甚至不收敛问题。文章通过对遗传算法机理的认识 ,给出早熟现象产生的原因是模式缺少 ,提出了一个遗传算法中的补偿算子 ,该方法在理论上明显合理并且计算简便 ,增强了遗传算法的求解能力。能很好的解决早熟现象。     

基于改进CGA的配电网重构

针对遗传算法易早熟收敛和易产生大量不可行解的问题,提出了一种基于改进的克隆遗传算法(CGA)的配电网重构方法.该方法对克隆遗传算法进行了3点改进:通过简化网络结构,缩短了算法中染色体的长度;采用基于环路的编码方式,避免了产生大量不可行解;改进克隆遗传算法的选择算子、基因移位和突变操作,克服了早熟收敛的问题,提高了算法的收敛速度.本文以网损最小为优化目标对算例进行了重构,同时与基于遗传算法及粒子群算法的配电网重构进行了比较,算例结果表明:改进的CGA具有较高的寻优性能,应用于配电网中可以起到减小网损的作用.     

一个具有对偶适应度函数的遗传算法

提出一个具有对偶适应度函数的遗传算法.该法提供了一个阈值,利用对偶适应度函数值辨别全局最优盆和局部最优盆.根据辨识结果,自适应地设置变异概率.对几种典型函数的测试结果表明,该法的全局收敛性能及收敛速度优于标准遗传算法.     

遗传算法在低副瓣天线阵综合中的应用

应用遗传算法进行低副瓣天线阵的综合。针对低副瓣天线阵综合的特点,通过构造适当适应度函数,大大减少了计算量,通过对适应度函数进行非线性变换,增强了遗传算法的搜索能力,由于遗传算法固有的稳并行性、鲁棒性和简单易行等特点,提高了计算效率,可以获得全局最优解,并且收敛稳定,获得了良好的结果。     

基于自适应遗传算法的入侵检测方法

提出了一种基于自适应遗传算法的入侵检测方法。该方法采用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法并用于入侵检测中。实验结果证明算法显著提高了自身收敛性能,具有很强的自适应能力,用于入侵检测中在保证较高检测率的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性。     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于基因控制的遗传算法的研究

分析了传统的遗传算法适应度函数设计通常只针对目标函数,而没有考虑自变量。提出使用基因控制的方法,以达到增强较好的基因在遗传算法中的作用。从而做到尽量保留染色体中较好的基因,从而尽快的找到可行解,提高算法收敛速度和效率。     

采用遗传算法的网络优化技术

针对树型网络的拓扑结构和数学模型,从个体编码、种群初始化、种群进化、适应度函数等方面构建基于遗传算法的网络优化方法.实验结果表明:所构建的方法进一步修正了适应度函数,增强了弱势个体被选择的概率,避免遗传算法优化过程的过早收敛问题,缩短了执行时间,取得了较佳的网络优化结果.     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

有限制自适应遗传算法在三峡水电站厂内经济运行中的应用

针对三峡水电站厂内优化运行问题,提出一种改善算法收敛性的有限制自适应遗传算法．为了保证适应度函数的非负性,采用包含解空间初始种群生成和有限制摄动变异的有限制策略．运用个体优劣和群体分散程度自适应调整的交叉和变异概率,保持种群多样性和提高收敛速度．三峡水电站厂内经济运行不同量级的26台机组负荷分配结果表明：有限制策略解决了机组空蚀振动问题且保证了适应度函数的非负性,改善了算法的收敛性;同时,根据个体优劣和群体分散程度进行参数自适应调整的策略对于求解水电站厂内经济运行来说,是一种有效可行改进方式．     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法

结合遗传算法和K均值聚类算法的优点,提出一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法.将遗传算法的编码方法、初始化、适应度函数、选择、交叉和变异等较好地应用于聚类问题,不仅解决了K均值聚类算法中K值难以确定、对初始值敏感以及遗传算法存在收敛性差和容易早熟的缺点,而且实现了聚类中心的优化选择、K值的自动学习和基因的自适应变异等...