关于一种免疫遗传算法的性能分析

对一种免疫遗传算法的求解性能进行理论分析。首先分析了算法的良好收敛性能;然后,进一步提出了临界浓度的概念,说明该算法与遗传算法的本质不同在与只有低于临界浓度的较优模式才能达到指数级增长,并在此基础上对算法的个体多样性维持能力进行了分析说明。本工作有利于从理论上进一步揭示这类改进遗传算法求解性能得以提高的根本原因。     

广义最小生成树的遗传算法求解及应用

介绍了最小生成树的概念,分析了最小生成树在实际应用中的局限性。引入了节点的度的定义,据此提出了广义最小生成树的概念。采用遗传算法来求解最小生成树,并针对普通遗传算法求解该问题的不足,提出了自调整的变异算子和限制父代个体数目的混合选择策略。通过一个有线电视网络的建模与仿真,表明了广义最小生成树模型的适用性。分别采用普通遗传算法和改进后的遗传算法进行求解,并将结果进行比较,证明了改进后的遗传算法的有效性。     

求解车辆路径问题的一种遗传算法

车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP-hard问题,采用传统方法求解往往找不到满意解。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的交叉算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解一般的和有时间窗限制的车辆路径问题。采用文献中的实例进行了数值试验,试验结果表明该算法是有效的。     

遗传算法求解旅行商问题时的基因片段保序

针对基于遗传算法的 TSP问题求解 ,尝试了多种遗传操作 ,分析了这些操作在遗传算法中的作用 ,讨论了基因片段保序在利用遗传算法求解 TSP问题中的重要性 .     

利用多群体DNA遗传算法求解线性规划问题

针对经典遗传算法存在的问题 ,提出了多群体DNA遗传算法。该方法在经典遗传算法的基础上 ,通过借鉴生物学及社会学 ,引入了多群体及DNA片断等概念 ,并提出迁移与自适应变异算法 ,可以提高遗传算法的有效性与收敛性。为了验证算法的有效性 ,将该算法应用于线性规划问题的求解。在求解过程中 ,首先利用熵障碍对偶方法对原问题进行转换 ,然后使用多群体DNA遗传算法对转换后的目标函数进行求解。仿真结果表明 ,该方法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。以上工作为解决大规模线性规划问题的求解提供了全新的思路和方法 ,对遗传算法应用的发展具有重要意义     

面向任务的拼修策略问题及求解算法

研究了一种面向任务的拼修策略问题, 建立了该问题的多维背包问题模型,提出了基于遗传算法的求解方案.然后设计了一种求解效果较好的两阶段遗传算法, 进行了包括编码, 交叉,变异, 最优前沿限定算法, 适应度函数,选择策略和退火局部搜索算法在内的全面的分析和设计. 最后,给出了一个算例,检验了求解方案的实用性,并且通过计算实验分析了遗传算法的有效性.     

一种求解工程调度中资源水平问题的遗传算法

结合资源受限情况下工程调度中资源水平问题的特点 ,提出了一种有效的遗传算法 .文中对解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述 .通过对大量被普遍应用的标准问题的求解实验表明 ,遗传算法是求解 RLP的一种有效算法 .     

求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法

对带装载能力限制的开放式车辆路径问题的求解进行了研究,提出了一种用于求解该问题的遗传算法.对算法中几个关键操作的不同实现方式的性能进行了比较.给出了算法对标准测试算例的运算结果,并与文献中目前最好的结果进行了比较和分析.     

基于免疫遗传算法的机械手避碰逆解

给出了核反应堆检修用冗余机械手的无碰撞运动学求解方法。提出了一种基于免疫遗传算法的逆解方法,在保证解的精确性的同时对解进行了合理优化,使得求解过程快速准确。同时在求解的过程中利用罚函数法,对逆解过程进行避碰优化,使得基于该逆解方法的机械手运动控制更具灵活性。针对具体问题,提出了一种免疫遗传算法,对算法的快速性作出了考虑,满足了求解的实时性要求。     

多目标混流装配线再平衡模型与算法

当新产品引入时, 混流装配系统常常需要再平衡以保持各工作台上的负荷均衡. 文章考虑混装线再平衡时的调整成本和生产效率, 提出了度量调整成本的新方法, 建立了混流装配线再平衡问题的多目标优化模型, 并采用多目标遗传算法对该问题进行了求解. 通过对经典问题的计算实验, 以及与Merengo等提出的混装线平衡算法的对比分析, 结果表明多目标遗传算法可以有效地求解混装线再平衡问题.     

遗传算法与神经网络的结合

阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性,提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰     

Analysis of the diversity of population and convergence of genetic algorithms based on Negentropy

1.INTRODUCTION Thediversityandconvergenceofgeneticalgorithms havegainedmoreattentionbymanyspecialistsinre centyears,althoughGAhasbeenwidelyusedin manyfieldsandobtainedsomesuccess,therestill isn’tasetofcompletetheorytoexplaintheprinciple ofGA,tosomeextent,itsdevelopmentisrestricted, evenmakingsomeonedoubtfulaboutit. Holland’smodeltheoremisthemaintheoryof GA,butitjustdisclosestheaveragechangeinthe evolutionarypopulation,notsuggestinganyinforma tionofindividualdistributionwithintheevo…     

基于遗传算法的相控阵雷达最优化调度研究

任务调度是相控阵雷达工作流程的核心环节,也是雷达设计的重要内容,本文提出了一种基于遗传算法的任务调度模型。在与典型作业车间调度比较的基础上,分析了相控阵雷达调度的流程和时序,然后利用层次分析法研究了最优化调度模型的目标函数,并且结合双门限思想给出了时间、能量和计算机约束条件,为下一步应用遗传算法求解相控阵雷达调度模型奠定了基础。     

Hybrid Genetic Algorithms with Fuzzy Logic Controller

SYSTEMS ENGINEERING1. IMTSODUCTIONMachine scheduling problem is the study of constructing schedules of machine processing for a set of jobs inorder to ensure the execution of all jobs in a reasonable amount of time or cost. Usually, it deals with whatmachines to be allocated to which jobs and how to order the jobs in an appropriate processing sequence. Inparallel machine system, two machines are identical and a job can be processed by any one of the free machines.Each finished job …     

求解项目调度中资源水平问题的近似算法

针对RLP与RCPSP的相似之处和自身特点，以求解PCRSP的遗传算法为基础，设计了一种求解RLP的基于分支定界策略的近似算法，搜索树的每一节点对应一个RCPSP，通过求解各节点RCPSP来求得RLP的最优调度计划，算法从具有基本资源需求水平的根节点开始，采用宽度优化顺序逐渐提高各种资源的可用量，既有利于资源的均衡利用，又可以通过定界策略有效地控制搜索树的节点数量，结合实例问题说明了基于分支定界策略的近似算法的求解过程，最后通过实例问题对该算法与遗传算法进行求解效果和时间效率的对经，分析了对比结果。     

面向多核任务调度的混合遗传算法

多核处理器的并行任务调度一直是研究的热点话题,属于NP-hard问题。针对此问题,本文提出了一种集启发式算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法于一体的改进混合遗传算法(modified hybrid genetic algorithm,MHGA)。MHGA改进如下:首先,采用启发式的分层调度来初始化种群,提高初始种群质量;其次,提出基于禁忌搜索(tabu search,TS)的随机编号交叉算子,提高种群的多样性;最后,采用基于模拟退火(simulated annealing, SA)的变异,提高个体质量。实验结果表明,与其他遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,MHGA可以得到更小的任务调度时间和更快的最优解搜索能力。     

求解无容量设施选址问题的拉格朗日狼群算法及其应用

无容量设施选址问题(UFL)是应用于诸多领域的经典组合优化难题。首先,结合UFL问题的具体特征,重新定义了狼群算法中狼群协作捕食的智能行为,提出了求解该问题的狼群优化算法;其次,将狼群算法与拉格朗日松弛相结合,设计了一种求解UFL问题的拉格朗日狼群算法;最后,将本文提出的狼群智能优化算法及拉格朗日狼群算法用于UFL基准问题库中部分算例的求解,并将其求解结果与混合蚁群算法、半拉格朗日松弛方法以及优化软件CPLEX的求解结果进行比较。结果表明：拉格朗日狼群算法较狼群优化算法、混合蚁群算法及半拉格朗日松弛方法具有更好的求解效果,而且在一定程度上缓解了CPLEX求解时间长,消耗内存大的缺点,拥有良好的求解性能。     

多阶段投资决策问题的一种智能化求解方法

对多阶段投资决策问题进行研究，建立一种极小化跟踪投资回报率与目标回报率偏差的多阶段投资决策模型，并将随机模拟、遗体算法和神经网络集成在动态规划之中，设计给出一种智能化的求解方法，能求得反馈形式的最优投资策略。本文给出的方法克服了传统求解方法的局限性，具有现实意义，经算例仿真验证了算法的可行性。     

基于算子树的导弹突防作战效能评估方法研究

体系对抗条件下的导弹突防作战效能评估是一个复杂的问题求解过程。基于算子树的问题求解方法,将目标问题映射为层次化的问题求解树,进一步映射为层次化的算子树,通过算子间的数据交互求解目标问题,这种从目标问题到问题表示进而到问题求解两次映射,便于用户理解问题并调整问题求解方案,是解决复杂问题求解的一种有效途径。将基于算子树的问题求解方法应用于导弹突防作战效能评估,提出了基于算子树的导弹突防作战效能评估方法,并给出了应用实例。     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。