一种自适应杂交算子的浮点遗传算法

为了提高浮点遗传算法在优化问题时的收敛速度与求解精度,提出了一种基于进化代数和个体适应值的杂交算子,该算子根据每代个体的适应度与进化代数的变化情况自适应调整交叉操作。使杂交向有利于算法收敛的方向进行。通过几个仿真计算的实例,验证了这种杂交算子相对于普通杂交算子能有效地提高浮点遗传算法的收敛效率。     

模仿二倍体繁殖的改进遗传算法

针对标准遗传算法和二倍体遗传算法容易陷入早期收敛、末期局部搜索能力差等不足之处,给出了一种忽略等位基因显隐性的二倍体遗传算法的改进方法;模仿二倍体生物繁殖的过程,引入同源染色体交叉、配子重组操作,改进了传统遗传算法的遗传操作过程;在选择过程中采用了结合最优保留的受限选择策略及精英种群方案。仿真结果表明,该改进算法不但能使种群基因保持多样性,有效抑制了算法的早熟收敛,还降低了算法复杂度、提高了搜索精度,使算法能以较快的速度与较高的精度达到全局最优。     

蚁群算法进行连续参数优化的新途径

提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法 .该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组 ,并对候选组中的每一个值记录其信息量 .在蚁群算法的每一次迭代中 ,首先根据信息量选择解分量的初值 ,然后使用交叉、变异操作来确定解的值 .以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明 ,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性 ,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷 .     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,实验结果表明 ,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

基于改进遗传算法的装备调配

针对装备调配问题,构建了多约束条件下的多目标模糊指派模型,并通过改进传统遗传算法中初始种群产生以及种群选择、交叉、变异的机制,设计了一种求解此模型的快速收敛遗传算法。最后,通过对一个装备调配案例进行仿真实验,结果表明该算法收敛速度快,容易得出最优解,符合装备保障指挥的实际需求。     

一种自适应多亲遗传算法及其性能分析

定义了一种度量多样性的指标,来自适应地调整基于实数编码的多亲遗传算法中交叉概率和变异概率这两个参数。提出了一种基于实数编码的自适应多亲遗传算法,该算法能自适应地调整其参数,且在求解优化问题的过程中,能克服早熟收敛的现象,提高搜索能力,加速收敛速度。同时将该算法用来求解多峰值测试函数,实验结果验证了算法的有效性。     

基于实数编码遗传算法的方向图模值综合方法

提出一种基于实数编码遗传算法的方向图综合方法,采用近亲交叉回避机制和自适应交叉变异概率等,避免了基本遗传算法过早收敛的缺点.与传统的对模值和相位均进行约束的综合方法相比,本方法不仅能够有效地获取期望方向图,而且主瓣控制机制与参考点的选取无关,综合得到的方向图与期望的方向图之间的误差较小.计算机仿真表明该算法的有效性与正确性.     

一种混沌遗传算法及其在测试生成中的应用

针对标准遗传算法存在的早熟与收敛速度较慢等问题,提出了一种新的混沌遗传算法,该算法利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特性来控制交叉与变异操作,可有效克服早熟收敛。介绍了一种组合电路测试生成的神经网络模型,以该模型为基础,对所提出的混沌遗传算法在测试生成中的应用进行了详细研究。实验结果表明,所提出的方法能有效克服标准遗传算法中的局部收敛问题,加快了测试生成过程。     

基于育种系统管理全局优化算法及其性能

针对遗传类算法收敛精度差和收敛速度慢等问题,本文将育种系统的管理运作思想引入遗传算法,构造了一种新的全局优化算法—育种算法。通过对搜索和进化操作过程进行分析,指出了算法收敛到全局最优的途径和方法,提出了利用简单的随机采样实现全局搜索和采用基因置换技术实现交叉进化的思想策略,建立了算法模型并确定了相应的控制参数和终止准则。实验表明,该算法能够实现精确搜索并实现计算精度和成本之间的平衡,可以避免遗传算法的早熟收敛问题和大量的冗余运算,提高了优化计算的速度和可靠性。     

单亲遗传算法及其在物流配送系统中的应用

本文介绍了一种新颖的单亲遗传算法。它在同一条梁色体上采用基因换位等算子进行染色体重,取消了传统遗传算法中的交叉算子。本文应用单亲跗算法解决了物流配送系统中的优化问题。结果表明了单亲遗传算法的寻优效率明显优于该问题的传统遗传算法,同时较好地解决了“早熟收敛”问题。     

求解有硬时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

针对军事运输中有硬时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with hard time windows, VRPHTW),结合混合交叉运算、改进变异运算和精英保留策略,以所有车辆的配送总时间最少为目标,设计了改进遗传算法。借鉴贪婪思想,提高了初始种群的优越性;构造了迭代种群的入口矩阵和出口矩阵,并以此为基础提出改进交叉算子,期间引入前向插入法设计了混合交叉运算,加快了种群的寻优速度;同时提出改进变异算子,增加了种群的多样性。实验结果表明,改进遗传算法较之基本算法有着更快的收敛速度和更优的收敛效果。     

遗传算法交叉操作的改进

交叉操作是遗传算法中最重要的一种操作,是影响算法收敛性能的关键。提出一种改进的交叉操作,定义了种群的多样性和个体的相关性,根据种群的多样性和个体的相关性选择不同的交叉策略,大大减少无效的交叉操作,提高交叉操作的效率,从而改善算法的收敛性能。对复杂函数优化的仿真计算结果表明,同标准交叉操作比较,改进的交叉操作更加有效。     

基于自适应遗传算法的脑电信号特征选择

针对脑机接口(BCI)研究中脑电信号的特征选择问题,本文提出了一种自适应的遗传算法(AGA).它与标准遗传算法(SGA)的区别在于对交叉和变异概率进行自适应选择.在SGA中,采用固定的交叉和变异概率,因而容易造成早熟和局部收敛; 而AGA对两种概率的自适应选择保留了种群的多样性,并且有利于全局收敛.为检验提出方法的有效性,将其与基于SGA的特征选择方法以及基于Fisher距离的滤波选择方法进行了比较,实验结果表明AGA的分类精度明显高于其它方法,获得了最好的模式识别性能.     

自适应基因遗传算法及其在知识获取中的应用

本文针对基因遗传算法中杂交率和变异率的难以选取问题,提出了一种自适应基因遗传算法.该方法利用降半Г分布函数对杂交率和变异率进行自适应调整,以保证群体的多样性和进化过程的稳定性,克服算法的未成熟收敛问题.最后以故障诊断知识获取为例,阐述该方法的有效性.     

Global Convergence Analysis of Non-Crossover Genetic Algorithm and Its Application to Optimization

Selection, crossover, and mutation are three main operators of the canonical genetic algorithm (CGA). This paper presents a new approach to the genetic algorithm. This new approach applies only to mutation and selection operators. The paper proves that the search process of the non-crossover genetic algorithm (NCGA) is an ergodic homogeneous Markov chain. The proof of its convergence to global optimum is presented. Some nonlinear multi-modal optimization problems are applied to test the efficacy of the NCGA. NP-hard traveling salesman problem (TSP) is cited here as the benchmark problem to test the efficiency of the algorithm. The simulation result shows that NCGA achieves much faster convergence speed than CGA in terms of CPU time. The convergence speed per epoch of NCGA is also faster than that of CGA.     

基于信息熵对遗传算法中杂交概率的研究

针对现有杂交概率的计算方法复杂且不利于种群摆脱局部优现象,提出了基于信息熵的杂交概率计算方法。利用种群熵和种群方差来分析杂交算子在种群进化中的作用,充分考虑了种群的整体情况和进化潜力,从而确定杂交概率的计算,以更好地控制遗传算法的进化过程。数值实验表明,新提出的杂交概率计算方式不仅便于求解,而且能有效地增强算法的稳定性、全局收敛性,加快算法收敛速度,使算法易于摆脱局部优现象。     

资源受限单机动态调度的并行GA算法研究

研究资源受限系统动态调度问题，针对时序约束问题提出一种并行遗传算法(PGA)。给出满足排序优先次序约束的一种基因编码方法；采用不破坏优先级可行性的交叉操作，并予以证明：建立一种并行处理机制，使搜索避免出现局优现象。在技术允许情况下，单机动态调度引入抢占式加工方式，会一定程度上提高系统的性能。通过仿真试验验证，并行OA算法可兼顾优化效果和计算效率，解决单机动态调度问题。