求解L_4(2~3)的遗传算法

通过分析正交阵列和遗传算法的特性,给出了正交阵列L4(23)的遗传算法的求解方案:确定编码的表示、选择算子、变异算子及适应度函数.实验表明,采用遗传算法求解L4(23)是可行的,有望求解更高阶的二元正交阵列,为正交阵列的求解问题提供了新的思路.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在"早熟"及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度.对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加.     

基于自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法

基于遗传算法的动态特性和正交设计的思想,提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子。对结合了自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法进行了经典的多峰值测试函数的性能测试,结果表明,混合算法在获得的解的准确性和收敛速度上均优于标准遗传算法。     

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.     

一种无空列正交遗传算法的研究

将遗传算法与正交试验设计相结合，提出一种新的遗传算法——无空列正交遗传算法。其主要思想是：根据正交试验中因素的交互作用合理去除空列，改进正交数组，产生初始种群；用正交交叉算子代替传统的单点交叉算子，提高了种群的多样性和算法的局部搜索能力。最后对2个多峰函数进行了测试。数值试验结果表明，新算法去除了空列的设置，解决了因素的交互作用问题，正确高效。     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在早熟及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

改进的遗传算法在球面点分布问题中的应用

球面点的分布问题,是世界性数学难题.对基本遗传算法进行了改进.采用实数编码,同时在遗传算法中引入了正交算子、变维子空间算子、灾变算子等高效演化算子,形成了自适应遗传算法.这样改进的算法极大地促进了个体多样性,并能促进优秀基因型的杂交和遗传,在收敛和鲁棒性方面优于一般的遗传算法,将它应用于球面点分布问题取得了较好的效果.     

利用正交试验法优化配置遗传算法参数

针对遗传算法参数多，且配置困难的问题，提出一种利用正交试验优化选择参数的方法，它使得对于不同领域的优化问题只需用正交试验进行一次参数配置，然后用遗传算法进行具体寻优即可取得较好效果．这种方法易于编程的实现，且在一定程度上避免了遗传算法参数配置的盲目性．     

公路养护资源分配中遗传算法的参数优化

为辨明公路养护资源优化分配中遗传算法参数对运算效率和精度的影响,提出基于正交试验的参数优化方法.选取种群规模与迭代次数比例、交叉形式和变异概率3个参数,利用正交设计方法进行3因素3水平试验,建立主效应和交互效应的假设检验模型,并计算出构造统计量值和临界值.试验结果表明:种群规模与迭代次数的比例及交叉形式对算法的影响比变异概率显著,并且3个参数的最优取值分别为1/4、两点交叉和0.05.该方法能够减少标定遗传算法参数所需的大量试验.     

基于遗传算法的多用户OFDM系统资源分配

针对多用户正交频分复用（OFDM）系统,提出利用遗传算法搜索使系统发射功率最小的子载波和比特分配,并通过在遗传算法的初始群体中加入具有优秀基因的个体,使遗传算法快速收敛,从而降低了算法复杂度.仿真结果表明,与静态子载波分配算法（时分复用和频分复用）相比,所提出的算法有较大的增益（5～15dB）,且优于其他动态分配算法（1～2dB）.     

应用遗传算法进行三次设计初探

应用遗传算法进行三次设计,与传统的田口方法对同一实际问题进行求解对比,不仅可以大大减少试验次数和计算,而且结果表明,遗传算法获得的最优目标值比田口方法要好.如果结合回归试验设计或人工神经网络,遗传算法也能应用于试验性项目的三次设计.     

正交均匀设计在遗传算法初始编码中的应用

为改善遗传算法的搜索能力和提高算法的收敛速度,本文将试验设计的优化设计方法引入遗传算法,从编码开始,优化初始种群的选取。通过实例验证,得到了较好的效果。     

基于遗传算法的铂电阻温度传感器非线性校正方法

遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法．针对铂电阻传感器经验公式的非线性问题使用遗传算法对其进行了优化研究．简要地介绍了遗传算法的基本原理和运算规则,具体地描述了使用遗传算法实现铂电阻传感器系数拟合的步骤和程序．作为一种有效的优化手段,能够完成优化软件具有的功能,具有一定的工程应用价值．     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

人工免疫算法对遗传算法改进的仿真研究

遗传算法是一种很好的优化算法,但其本身存在着易早熟、效率低等不足.人工免疫算法是参考生物免疫系统机制的一种算法,它通常用于对其它算法的改进.论文用人工免疫算法对遗传算法进行改进,在遗传算法中引入浓度机制并从问题中提取疫苗.通过实验对比,它对遗传算法的改进取得了较好的效果.     

基于布谷鸟搜索算法优化的正交小波多模盲均衡算法

提出了一种新的盲均衡算法—基于布谷鸟搜索算法优化的小波多模盲均衡算法(CSWT-MMA),该算法利用正交小波变换(WT)降低信号的信噪比,并将具有卓越的全局搜索能力的布谷鸟搜索(CS)算法引入多模盲均衡算法(MMA).水声仿真结果表明,新算法能较好地捕获全局最优解,有效改善了MMA容易陷入局部最小值、收敛速度慢、稳态误差大等问题,具有更快的收敛速度和更小的均方误差,均衡质量更高.     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法,分析了它们各自的不足,提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法,并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别,经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

基于栅格地图的遗传算法路径规划

为提高移动机器人路径规划问题的求解质量和求解效率并克服遗传算法用于复杂环境下路径规划存在的常规缺陷,本文改进了运用于路径规划的遗传算法操作,提出了一种基于栅格地图的完善遗传算法路径规划方法,通过引入路径修复机制来提高遗传算法的收敛速度。仿真结果表明这种方法能够很好的解决移动机器人点对点的路径规划问题。     

一种竞争环境下基于改进遗传算法的电子商务协商

 为了提高竞争环境下基于智能体电子商务双边多议题协商当中agent协商的效率,提出了一种竞争环境下agent的协商模型,并且将改进的遗传算法IGA应用于这种模型当中,来提高模型中agent协商的效率。在相同实验条件下,分别对四种遗传算法各进行了1000次的实验,结果表明同样达到协商满意解的时候,标准遗传算法SGA平均需要360次协商,基于Metropolis准则的遗传算法MGA平均需要230次协商,自适应遗传算法AGA平均需要207次协商,而IGA平均仅需要151次协商。这个结果说明,在求解竞争环境下双边多议题协商问题的时候,改进的遗传算法IGA可以使得协商当中的agent高效达到协商的满意解。     

一种基于基因遗传算法的诊断问题求解方法

基因遗传算法是一种基于达尔文进化论思想的新的优化算法，它是对生物进化过程中繁殖、变种和自然选择等规律的模拟。作为一种进化论的数学模型，基因遗传算法在解决大空间的搜索和组合优化问题等方面具有独到的功效。本文在概率因果诊断模型的基础上，应用基因遗传算法解决了诊断中具有组合瀑炸数的多故障同时性诊断问题。