可重复自然数编码遗传算法的最优群体规模

研究了可重复自然数编码遗传算法的最优群体规模,证明了最优群体规模存在性,并给出了最优群体规模的一个下限值.本文对研究自然数编码遗传算法具有一定的意义.     

采用重复交叉操作及最优保留策略的遗传算法

基于有限次重复交叉操作和将父代的最好个体代替子代的最差个体的思想，提出了一种新的遗传算法（REGA）。该方法克服了基本遗传算法容易出现的早熟现象，并利用马尔可夫极限定理获得全局收敛性，求得基于有限次重复交叉操作的基本遗传算法（记为RSGA）的渐近性质，以及提供关于这两种算法吸收时间的数学期望的计算方法，仿真事例表明，它不仅克服了局部最优的缺点，而且适用于有多个最优解问题，同时群体的平均适应度增加较快，运行效率更高，因而，该方法对于优化问题具有一定的应用价值。     

实数编码最优子种群遗传算法及结构优化

遗传算法(GA)是利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法,其寻优过程始终保持整个种群的进化.本文提出了实数编码最优子种群遗传算法理论,通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体,组成该代最优子种群,将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异、最优子种群中的个体间也进行交叉变异,从而产生新的种群.该遗传算法使得遗传过程中落入局部最优解的几乎不可能,对于多极值问题非常有效,收敛速度也非常快.     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

基于遗传算法的最优潮流

提出一种基于遗传算法的最优潮流模型。该模型以节点电压幅值和网络拓扑图的一个支撑树的各支路两端节点电压相角差及可调变压器变比为编码对象，采用实效染色体编码法和改进两点交叉，成功地解决了基于遗传算法求解最优潮流问题。算例结果表明该模型的有效性。     

遗传算法矩阵编码的研究

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异等生物进化机制的全局优化搜索算法。文章对矩阵编码的机制进行了研究，讨论了矩阵编码的算法框架及特点，对矩阵编码中的选择、交叉和变异算子进行了比较全面的形式化描述，并介绍了其未来研究方向。     

矩阵编码的遗传算法

针对遗传算法在求解矩阵运算的优化问题时,会出现编码过长或编码、解码复杂的现象。提出一种新的矩阵编码方式,同时也详细给出在矩阵编码下的交叉算子、变异算子和解码公式,可有效地解决编码过长和编码、解码复杂的问题。矩阵编码的遗传算法既可以保持二进制编码的交叉和变异的灵活性,又能适合于矩阵优化计算。     

遗传算法的编码研究

本文以分析药物分子活性为基本方法和手段 ,探讨了遗传算法在具体应用中可能遇到的对重要基因位的破坏性 ,从拓展遗传算法应用的角度 ,提出了针对结构编码的改进     

遗传算法中二值编码与多值编码的比较

编码是遗传算法首先要解决的问题。传统的编码方式是二值编码,但对于很多问题,使用多值编码,具有许多的优点。本文对二值编码和多值编码作了比较,并指出多值编码所具有的特点,为遗传算法在编码的选取上提供指导。     

基于实数编码的自适应伪并行遗传算法

根据适应度的方差，定义了一种度量种群多样性的指标。在实数编码遗传算法的交叉算子和变异算子中引入该指标，并将该指标用于指导交叉概率和变异概率两个参数的调整，从而使算法在计算过程中能够根据种群多样性的变化自适应地调整其参数。再采用并行计算的思想，在单台计算机上实现了一种类似并行遗传算法的自适应伪并行遗传算法。用这种方法对6个典型的多峰值函数求极值，并和其他方法进行比较，结果表明：所定义的种群多样性指标可以用于遗传算法的自适应调整，该算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效地克服早熟收敛问题。     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

基于MATLAB采用遗传算法确定最佳聚类数

将迭代自组织分析技术(ISODATA)和遗传算法(GA)嵌套构成遗传一迭代自组织分析技术(GA—ISODATA)。共同形成模糊C-均值的优化算法，不仅能够在给定预分类数的前提下实现最佳分类。而且在完全不需要人工干预的环境下直接得到模糊C-均值(FCM)中最佳分类数。完善和发展了模糊C-均值算法。     

一种视频编码的遗传块匹配算法

块匹配算法是视频编码的关键技术，算法的效率直接影响了视频传输的质量。目前有许多较好的搜索算法提高了块匹配算法的效率。而遗传算法是一种随机化搜索算法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。文中通过对遗传 算法进行改进，将其应用于低比特率视频编码的块匹配算法中，经过实验仿真，在保持较好性能的基础上提高了搜索效率。     

基于遗传算法的钢筋混凝土梁桥优化设计

基于遗传算法对钢筋混凝土梁桥结构进行优化设计,运用遗传算法GA工具箱对钢筋混凝梁的截面有效高度和钢筋用量进行优化,以达到降低工程造价的目的。研究表明,利用遗传算法可以方便有效地寻找出工程结构设计的最优结果。     

基于遗传算法的最优小波滤波器构造

本文基于遗传算法对小波滤波器的构造方法进行了研究 ,重点在于解决对图象进行压缩处理所需要的最优小波滤波器的构造 .有效的染色体编码方案和适应值函数以及遗传算法的全局寻优性能 ,使得该方法在处理图象压缩优化问题上有其独特的优点     

基于遗传算法的供水系统一级优化调度研究

根据多水源多水塔供水系统的网络特性，以测压点压力宏观模型、水源供水量和水头之间的关系模型，替代管网水力平衡方程，并以泵站的供水压力、水塔初始水头为决策变量，建立了供水系统一级优化调度模型．采用罚函数法将各种约束转化为目标函数，然后利用乘除法将多目标优化转化为单目标优化问题，最后利用遗传算法求解．针对遗传算法容易早熟等不足，将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异率的解决方法．算例计算表明，该算法具有较强的适用性．     

基于改进遗传算法的水库群优化调度研究

提出一种基于自适应遗传算法的水库群优化调度问题的求解方法,并对其性能进行了分析。结果表明,该方法可以随个体适应度的大小及群体的分散程度自动调整遗传控制参数,较好地克服了标准遗传算法由于采用固定遗传控制参数带来的若干问题,能够在保持群体多样性的同时,加快收敛速度,提高遗传算法的全局寻优能力,为高精度水库群优化调度提供了一个新的途径。     

基于遗传算法的智能商品搜索策略的研究

电子商务购物系统为我们的日常生活带来了极大的便利,但是,随着现有电子商务购物系统中商务信息的急剧增加,导致用户搜索耗时太长,影响了交易的顺利进行.为解决这种问题,提出了基于遗传算法的智能搜索策略.首先根据用户输入的初始搜索字段,利用实数编码构造进化个体.然后提出了基于用户行为的个体适应函数值的评价模型,辅助用户尽快搜索到满意商品.最后基于Java平台开发了智能搜索引擎,通过与传统搜索引擎在搜索耗时和成功率方面的比较验证了该方法的有效性.