遗传算法的多样性与收敛性

从遗传算法的选择算子研究多样性和收敛性对求解速度和质量的影响. 通过遗传算法解决TSP问题, 介绍了具有多样性的轮盘赌算子和具有收敛性的标准锦标 赛算子, 在综合考虑多样性和收敛性的基础上, 通过改进提出保留上代锦标赛算子和新锦标赛算子, 并得出结论, 增加其多样性, 会使收敛速度变慢; 加快其收敛速度则会破坏其种群多样性, 从而影响在限定的代数内找到最优解的机会, 并影响最终解的质量. 为更好地解决实际问题, 需折衷考虑多样性和收敛性.     

基于模拟退火步长的粒子群算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局收敛性,本文在标准粒子群算法的基础上作了改进,提出了一种带模拟退火步长的粒子群算法．通过典型函数的测试结果表明新算法比原来算法收敛到最优解的次数多,提出的新算法在全局搜索能力和收敛速度方面有所提高．     

一类Bundle型分解算法(英文)

给出一个修正的分解算法和一类Ｂｕｎｄｌｅ分解算法,并且证明了算法的全局收敛性和线性收敛速度．     

一个新的BFGS信赖域算法

给出能够保持校正矩阵是正定的新的BFGS信赖域算法,以及该算法的全局收敛性和其二次收敛速度．     

关于拟牛顿法求解等式约束优化问题的超线性收敛条件

拟牛顿法是求解约束优化问题的有效方法之一,许多作者在理论上讨论了此类算法的全局收敛性和收敛速度,但关于收敛速度的条件讨论较少．Ｂｏｇｇｓ等人给出了一个拟牛顿方法求解等式约束优化问题的超线性收敛的充要条件,但假设条件较强．本文利用分析和代数的技巧,在较弱的条件下证明了该算法的超线性收敛的充要条件仍然成立．     

新型蚁群算法在TSP问题中的应用

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高了算法种群的多样性,同时将轮盘赌算子利用到城市转移规则中,有利于提高算法的收敛速度;另一方面,将种群个体的差分信息应用于局部信息素更新规则中,有利于搜索全局解;最后灾变算子避免算法陷入局部最优,而达到全局最优。新型的蚁群算法具有更强的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性,同时为解决其他优化问题提供新的思路。     

一种新参数下的记忆梯度算法

提出了一种记忆梯度法的主要参数的新形式，分析了该算法在Wolfe-Powell搜索下的全局收敛性和线性收敛速度．     

基于混合优化算法的岩体渗透系数反演方法

基于遗传算法全局搜索能力强和梯度优化方法收敛速度快的特点,考虑渗透系数反演问题本身的特性,在遗传算法的全局搜索过程中加入基于梯度的局部搜索过程以构造混合优化方法.所提出的算法在保证全局搜索能力的同时,具有较快的收敛速度.结合工程实例检验了所提出算法的全局最优性和快速收敛性.     

一种新的求解变分不等式问题的外梯度投影算法

给出了一种新的求解变分不等式问题的外梯度投影算法．在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性，并分析了算法的线性收敛速度。     

遗传算法求解非线性方程组的应用研究

针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法.该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟牛顿迭代法对精英个体进行局部强搜索,克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点,使得算法具有较高的收敛速度和求解精度.选择了几个典型非线性方程组,从收敛可靠性、计算成本和适用性等指标分析对不同算法进行了比较.计算结果表明所设计的混合算法有着可靠的收敛性和较高的收敛速度与精度.     

基于双种群粒子群优化新算法的最优潮流求解

提出一种带赌轮选择的双种群粒子群优化算法(TSPSO)求解最优潮流问题。在该算法中,对2个种群采取不同的参数设置,使得粒子在进化过程中具有不同的飞行轨迹,从而尽可能地探索解空间,增强算法的全局搜索能力;基于赌轮算法的概率选择机制使粒子可以在较好的可行解邻近范围内高强度搜索,增强了算法的局部搜索能力;采用自适应惩罚因子能有效区分最优潮流的目标函数和约束条件对种群进化的影响,使种群可以跨越不可行域到可行域进行搜索。通过IEEE30节点系统对该算法进行测试,结果表明,采用该算法可以有效求解最优潮流问题。     

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数.采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作.针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优.仿真结果表明:该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

Sequence Pair-Based Scatter Search Approach for Cell Formation and Layout Considering Unequal Machine Dimensions and Cell Input and Output Locations

In the purpose of dealing with the inconsistency of the machine dimensions in cell formation and layout problems,comprehensively taking into account such factors as alternative process routings, lot splitting, cell input and output( I / O)locations,an integrated cell formation and layout model considering unequal machine dimensions is established which aims at minimizing intra-cell material handling cost,inter-cell material handling cost and cell expansion cost. A sequence pair-based scatter search algorithm is proposed which simultaneously adopts the roulette wheel selection operator as a subsets combination method to improve the quality of new solutions and the dynamic reference sets updating method to accelerate the convergence rate. Through the comparison of the results achieved by the proposed algorithm, Lingo and simulated annealing under different problem scales,the correctness of the model and the effectiveness of the algorithm are verified.     

带时间窗和货物权重的车辆路径问题的研究

提出了带货物权重及时间窗的车辆路径问题在车辆数不确定条件下的一个新的求解算法.通过利用轮盘赌选择策略,既能使最优个体进入下一代,又避免了个体之间因为适应度不同而被选择进入下一代的机会相差很大,从而保证了下一代的多样性并提高了算法的收敛速度.选用cx交叉算子有效避开遗传算法的"早熟收敛",同时对路径划分算法进行优化,从而达到VRPTWW车辆数与路径双重优化.数值实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案.     

求解0/1背包问题的自适应遗传退火算法

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出一种自适应遗传退火算法用于解决高维约束优化问题.该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,并结合自适应交叉、变异概率,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度.最后,比较了标准遗传算法和自适应遗传算法的实验结果,证明了自适应遗传退火算法在0/1背包应用中的高效性和精确性.     

基于基本遗传算法的PID参数整定

多目标优化问题一直是控制领域的重要研究问题。本文主要利用基本遗传算法来解决其中的参数优化问题。采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,采用轮盘转的方法提高遗传算法的全局优化能力。最后,通过MATLAB仿真结果表明,根据遗传算法寻优设计的PID控制器比人为的通过调试或经验取得的数据更有说服力,控制效果更好。     

一种引入轮盘赌选择算子的混合粒子群算法

提出一种融合了遗传算法中常用的轮盘赌选择算子,能在早期抑制部分超级粒子对种群控制的混合粒子群算法,并在著名测试函数上实施了比较实验.结果表明,混合算法能以较快的收敛速度获得质量较好的解.     

基于自适应猫群算法的多目标波束赋形

针对大规模阵列天线波束赋形中智能优化算法精度不高、收敛速度不快等问题,提出一种自适应猫群算法.在猫群算法的基础上,使其基本参数根据迭代次数及适应度函数值自适应改变,并在搜寻模式中加入赌轮盘和精英选择相结合的策略,以增加种群多样性.多种智能优化算法的性能仿真对比分析表明,自适应猫群算法具有快速收敛、全局寻优的能力.将该算...     

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

用改进遗传算法求解TSP问题,并编制了完整的Matlab程序予以仿真实现．程序中选择算子采用最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,最后分析了最佳个体保存比例对寻优效果的影响．