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。     

海明距离参数对基于海明距离遗传算法的影响

在遗传算法中引入基于海明距离的排挤机制,可以有效地防止早熟现象的发生.通过典型函数进行测试证明,海明距离参数设置的大小在一定程度上会对遗传操作的结果产生影响,若设置不合理,会阻碍遗传算法寻优方向,造成遗传算法收敛不到最优解,最后提出解决方案.     

一种基于方差的自适应遗传算法

为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾,本文提出了一种改进的自适应遗传算法Adaptive GA Based on Square Error(SEAGA)。在原自适应遗传算法Adaptive GA(AGA)的基础上提出用适应度方差函数来监控种群的进化情况并据此自动调整算法的交叉率和变异率的思想。通过用此算法对测试函数进行计算,并与SGA,AGA的结果进行比较,可以看出本算法在收敛速度和全局搜索性上优于其它同类算法。     

一种改进的基于成熟前收敛判断的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的缺陷,提出了一种改进的具有成熟前收敛判断的自适应遗传算法。仿真实验表明,同传统的遗传算法和一般的自适应遗传算法相比,改进后的算法性能有了较明显的提高。     

一种快速综合性的遗传算法

对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合了这几种改进的遗传算法的优缺点后，提出了一种快速综合性的遗传算法，该算法具有收敛速度快，迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等特点。仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种新的自适应加权矢量方向距离滤波器

针对已有的的矢量滤波器不能自适应地确定滤波器窗口内像素之间的空间距离对滤波效果的影响等问题,提出一种新的自适应加权矢量方向距离滤波器。该滤波器将彩色像素当作1个三维矢量,结合有序统计方法,利用彩色矢量问的距离信息和方向信息,并通过捕食者一食饵微粒群算法优化获得滤波器窗口的最优权值,体现滤波器窗口内像素之间的空间距离对滤波效果的影响,实现彩色图像的自适应滤波。与其他滤波算法的性能相比以及仿真结果表明,采用所提出的算法得到的平均绝对误差、均方误差和归一化的色度误差等明显比现有的彩色图像滤波方法的低,能在去噪与图像的细节及边缘保护方面达到平衡。     

基于一种免疫遗传算法的BP网络设计

利用一种免疫遗传算法来辅助设计ＢＰ网络。此算法结合了遗传算法的随机全局搜索能力和生物免疫中抗体通过浓度的相互作用机制,实验结果证明了这种算法在设计神经网络时的有效性。     

一种快速遗传算法的性能分析

 针对遗传算法全局优化速度缓慢、搜索的效率对约束惩罚因子的选择有明显的依赖性等问题,介绍了一种能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索、具有"精英"保持能力和采用已搜索解集避免了子代的"返祖"和退化现象的快速遗传算法.性能分析表明,该算法为1阶快速收敛的遗传算法,收敛速度优于其它3种算法,而且参数的选择对于算法的收敛速度没有本质的影响,一般在第5次迭代后即可找到全局最优解.     

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。     

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.     

基于视觉特性的自适应加权水印算法的研究

文章提出了一种基于人类视觉特性的加权水印算法.该算法结合视觉系统特性等诸多因素,合理地设计了水印在图像中的能量分布系数,增强了水印的透明性和稳健性.实验证明该算法是有效的.     

一个基于锥模型的自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出了基于锥模型的自适应信赖域算法,把锥模型子问题变成二次模型的子问题进行求解,从而减少信赖域子问题的求解,二次模型的信赖域算法是新算法的特例。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性及超线性收敛——数值试验表明新算法是有效的。     

基于加权欧氏距离度量的目标再识别算法

针对传统欧氏距离在特征相似性度量中存在区分能力弱的缺陷,提出了基于加权欧氏距离度量的目标再识别算法.首先,针对现有目标再识别算法中目标分割易受衣着和背景颜色干扰的缺陷以及忽略人体头部特征的现象,提出了一种简单的比例分割方法,即根据VIPeR和i-LIDS数据集上目标各部件的比例统计将目标按比例分割成3部分.然后提取各部件的多种互补特征来增加其对光照变化等因素的鲁棒性.在部件特征描述过程中,文中提出了以显著性因子为权重的显著性局部二值模式(SLBP)特征来增加局部二值模式(LBP)特征对目标显著性的描述.最后综合各部件的相似性度量结果来判断目标是否匹配.在VIPeR和i-LIDS数据集上的对比实验结果显示,文中算法的目标再识别准确率优于其他算法.     

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.     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的 "早熟"以及在后期搜索效率低的问题,分析了目前常见的几种种群早熟程度的评价指标,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此实现了一种改进的自适应遗传法算法.仿真结果表明,该算法不仅能加快遗传算法收敛速度,而且还能增强算法的稳定性.     

一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上 ,提出了通过划分种群 ,采用不同的自适应参数 ,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性 .新方法提高了搜索精度 ,较好地克服了未成熟收敛现象 ,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估 ,验证了新方法具有较满意的优化效果 .     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.