基于改进遗传算法的噪声自适应地形匹配算法

地形匹配制导是提高飞行器导航与末制导精度的有效途径。为了提高传统地形匹配算法精度和效率,提出了一种基于改进遗传算法的地形匹配搜索算法。该算法以基准高程图各坐标空间作为解空间,一方面采用一种改进的遗传算法进行全域匹配搜索,相对于传统遍历搜索大大提高了搜索效率,又有效避免了遗传算法早熟收敛问题;另一方面提出了一种基于噪声自适应的相似性度量方法并将其作为遗传算法个体的适应度,该度量方法结合了归一化相关函数度量和序贯相似检测度量方法的优点,在保证精度的同时有效减少了每个搜索位置的计算量,实验结果表明:与全遍历算法、传统遗传算法从算法效率和匹配精度指标上进行对比,本文算法在匹配精度上与传统遍历算法相当,在算法效率上明显优于前两种算法。     

模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法

提出了一种适合于模糊控制空调器参数优化的变群体规模遗传算法－－VPGA,通过对二维病态且难以极小化的单峰考评函数－－Rosenbrock函数的计算,证明了VPGA较标准遗传算法（SGA）具有较高的全局寻优能力,采用该算法对模糊控制空调器的比例因子进行了优化,并与单形调优法的优化结果进行了对比,结果表明,采用VPGA避免了局部最优问题,同时也提高了收敛速度。     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测器的指数计算复杂度问题，从组合优化的角度，提出了一种基于遗传算法和局部最小算法的次优多用户检测器，这种多用户检测器，通过遗传算法进行初步选择，再用局部最小算法进行局部优化，可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢，易于出现早熟收敛等缺点，且计算复杂度小，计算机仿真结果表明，该检测器的比特误码性能接近最优多用户检测器。     

基于信息熵的量子免疫遗传算法

针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.     

解平面四杆机构约束优化问题的改进遗传算法

以平面四杆机构约束优化设计这一实际问题为背景,针对传统遗传算法（ＧＡ）存在的问题,提出了一种新的将柯西机（ＣＭ）和遗传算法相结合的改进遗传算法（ＭＧＡ）,数值计算结果表明,该算法避免了ＧＡ算法中的早熟收敛问题,可获得上机构参数优化问题的最优解,并且还具有收敛速度快等特点。     

一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法

针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和Levenberg Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法（GALM算法）. 该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.     

解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法

引进求解非线性极大极小问题的格雷码加速遗传算法（GAGA），给出GAGA算法实施的详细步骤，建立了GAGA相应的收敛定理。对GAGA的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。与一般的格雷码遗传算法（GGA）相比，GAGA具有准确、快速和适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法，可广泛应用于各种优化问题中。     

改进ST-GA遗传算法在多目标运输问题中的应用

在解决多目标运输优化问题的基于生成树的遗传算法（st-GA）中融入了NSGA-Ⅱ算法,提出了一种新的生成树遗传算法（NSST-GA）,新算法利用NSGA-Ⅱ中的策略来保持解群体的分布性和多样性,采用精英保留和擂台法来进行遗传选择,算例结果表明新算法提高了收敛速度,防止了早熟收敛,较好的保持了种群多样性和算法的稳定性．     

基于混合遗传算法的图像分割识别方法

本文基于遗传算法（GA）与共轭梯度法（CG），提出了一种混合算法，将其用于图像分割问题寻求最佳阈值，该方法具有遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索的特点。试验结果表明，新算法具有快速收敛性和全局最优性。     

基于混合自适应遗传算法的路径规划研究

为解决供应商管理库存（VMI）模式下带时间窗的车辆路径规划（VRPTW）问题，综合考虑多种条件建立了具有多目标约束的数学模型，并创新性提出混合式自适应遗传算法，该算法在自适应遗传算法（AGA）的基础上加入了节约算法构造种群的初始解，引入了随机遍历抽样法进行选择操作，改进了算法的交叉方式，最后运用大规模邻域搜索法（LNS）对变异后的种群进行破坏和修复操作。通过MATLAB软件进行仿真实验，与传统自适应遗传算法进行对比，运输成本显著性降低了50%，据此得出该混合式自适应遗传算法在解决VRPTW问题时具有更强更科学的全局搜索和快速收敛的能力，以期更高效合理地优化供应商车辆配送路径规划。     

基于微分进化算法的电力系统最优潮流

将微分进化算法（Differential Evolution,DE）应用到电力系统最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）问题中,以系统总发电成本为目标函数,除平衡节点外发电机节点有功功率、发电机节点电压幅值和可调变压器变比作为控制变量,建立了DE-OPF的数学模型．基于增广拉格朗日函数法,将状态变量约束考虑入优化的目标函数中．以IEEE30节点测试系统进行了测试,仿真结果表明,与两种遗传算法和一种改进的粒子群算法：传统遗传算法（canonical genetic algorithm,CGA）、自适应遗传算法（adapive genetic algorithm,AGA）和全面学习粒子群算法（CLPSO）相比,DE算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地解决最优潮流问题．     

径向基概率神经网络的结构优化算法研究

径向基概率神经网络（RBPNN）是在径向基函数神经网络（RBFNN）和概率神经网络（PNN）的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络（FNN）模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

遗传算法种群多样性的度量

针对遗传算法的过早收敛问题,从种群个体,基因两个方面给出了遗传算法种群多样性的度量方法,并在此基础上提出了一种基于大变异操作的遗传算法,实验结果表明该方法在问题求解的精确度以及收敛性方面取得了很好的效果。     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

一种改进的浮点数编码遗传算法及其应用

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索方法,作为优化方法具有明显的优势.通常的遗传算法在实际应用中容易出现过早收敛和搜索结果在最优值附近摆动问题.针对过早收敛提出了采用随机试验法来防止算法陷入局部最优,而针对搜索结果摆动采用动态改变搜索范围的方法来提高优化结果精度,并编制程序对2个著名的优化方法测试函数进行优化计算,测试结果表明,该改进的遗传算法是有效的,不会陷入局部最优,并大大提高了优化结果的精度.