自适应基因表达式程序设计研究及应用

针对基因表达式程序设计(GEP)是基于基因型和表现型的新型遗传算法,它综合了遗传算法(GA)和遗传程序设计(GP)的优点,但在解决具体问题时有收敛速度较慢、易陷入局部最优和拟合度不高等缺陷,提出一种自适应基因表达式程序设计算法(AGEP),它将差分突变搜索、混沌重组和变异操作、灾变算子运用于GEP中;最后将其应用于实例中,并将其所得结果与传统的基因表达式程序设计结果进行比较。研究结果表明:该算法不仅提高了算法的精度和收敛速度,而且有效地克服了不成熟收敛,理论证明该算法全局收敛;改进的基因表达式程序设计性能良好。     

小生境遗传算法的改进

为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.     

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传统基因表达式编程(GEP)编码简单,适应性强,但可能陷入局部最优的“早熟”陷阱.因此,作者借鉴生物界的“返祖现象”,提出了基于回溯的基因表达式编程方法.主要工作包括:(1)在传统GEP算法中引入回溯机制,提出基于回溯策略的GEP算法GEPBS(GEP withBacktracking Strategy);(2)提出回溯检查点概念,设计等比递增检查点序列和加速递增检查点序列,约束回溯过程;(3)扩充基于回溯的GEP算法,设计了退化因子(RF),提出了按比例回溯策略GEPPBS(GEP with Propo     

改进人工蜂群算法求解非线性方程组

针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点,通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用,提出了一种改进的人工蜂群算法.该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量,从而加快算法的收敛速度,并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足,提高算法的搜索能力.最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上,测试改进算法的性能.结果表明,改进的算法能够有效避免陷入局部最优,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.     

提高基因表达式编程发现知识效率的回溯策略

传统基因表达式编程(GEP)编码简单,适应性强,但可能陷入局部最优的"早熟"陷阱.因此,作者借鉴生物界的"返祖现象",提出了基于回溯的基因表达式编程方法.主要工作包括:(1)在传统GEP算法中引入回溯机制,提出基于回溯策略的GEP算法GEPBS(GEP with Backtracking Strategy);(2)提出回溯检查点概念,设计等比递增检查点序列和加速递增检查点序列,约束回溯过程;(3)扩充基于回溯的GEP算法,设计了退化因子(RF),提出了按比例回溯策略GEPPBS(GEP with Proportional Backtracking Strategy);(4)通过两个实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的适应度最大提高了49.2%,成功率最高提高了4倍.     

改进小波神经网络的C4ISR安全态势预测方法

提出了一种基于改进小波神经网络优化参数的指挥信息系统安全态势预测方法.该方法通过改进的小生境遗传算法构建了基于小波神经网络优化参数的网络安全状况预测模型,利用自适应遗传算法对小波神经网络参数进行调优,增强其搜索能力.同时,为解决自适应遗传算法容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,提出利用小生境技术和模糊聚类技术来处理.仿真实验结果表明,与传统算法相比,所提算法具有更快的收敛速度和更好的预测精度.     

基于模拟退火的基因改进型GEP算法

基因表达式编程具有强大的函数挖掘能力,有助于在实验数据上提炼数学模型、揭示事物本质规律.尽管标准GEP算法通过改进遗传操作在一定程度上克服了早熟现象,但在解决实际问题中仍常表现出算法的不稳定;此外,标准GEP算法挖掘出的函数表达式往往冗长,可解释性差.针对这些问题本文做了如下工作:(1)对标准GEP算法的基因进行了新的定义,改进了标准GEP算法的基因构成,提高了GEP算法的通用性;(2)将模拟退火引入到标准GEP算法的选择算子中,提出了基于模拟退火的基因改进型基因表达式编程算法(RG-GEP-SA);(3)实验表明,RG-GEPSA算法比标准GEP算法具有更高的稳定性,RG-GEPSA算法比标准GEP算法成功率提高了11%,挖掘出的函数表达式更具有可解释性.     

基于小生境人工蜂群算法的字符边缘图像提取

利用小生境技术增强算法对局部最优解的辨识能力和集聚能力, 改善人工蜂群算法的局部搜索能力及提高侦查蜂快速搜索全局最优值的特性, 提出一种基于小生境技术的人工蜂群算法, 并应用于提取转向架轮对轴端字符图像的边缘, 改善了字符边缘图像识别运算量大导致的识别速度慢、 识别效果差的缺点. 采用邻域灰度梯度值作为算法的适应度函数值, 利用小生境半径保持种群多样性, 以提高字符局部搜索能力, 最终获得了较高质量的字符图像边缘. 实验测试结果表明, 应用小生境算法后局部字符边缘点数量可增加1.66倍.     

多峰值函数优化的改进克隆选择算法

通过分析Castro提出的CLONALG算法在优化多峰值函数时存在峰值搜索能力弱、最优解易退化、收敛效率低等问题的根源,提出了一种基于记忆库小生境自适应克隆选择算法（MNACSA）。该算法首先采用小生境机制将种群分成若干类、分别从每个类中选出最优个体组成新种群;其次建立记忆库和自适应的高频变异率、且在库中引入最佳抗体抑制操作。对算法进行了分析和仿真实验,证明了该算法可以防止优秀个体退化、自动调节种群个体数目、提高优化效率、增强多峰搜索能力。     

基于隔离小生境的自适应遗传算法研究

基本遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷.针对这些缺陷,本文通过对自然界中隔离机制和自适应技术的研究,发现隔离机制对于改善种群的多样性等方面有良好的作用,而交叉概率和变异概率不仅与自身的适应度值有关而且同进化代数有较大关系.本文结合隔离小生境的知识和自适应技术提出了一种基于隔离小生境技术的自适应遗传算法,并通过函数测试表明该方法能够有效改善种群多样性,提高算法的全局寻优能力和收敛速度.     

解决高维优化和特征选择的多策略改进正弦余弦算法

针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm, SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm, iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memory-guided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域,介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题,而且预测精度较高。     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

基于差异演化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.     

基于Kriging的多重GEP演化建模趋势分析圈定区域化探异常研究

化探异常是找矿的重要依据.传统地质统计方法具有无偏、最优等特点,但要求数据呈正态分布,而实际应用往往不符合统计假设;近年来分形理论被大量应用于地球化学异常确定,但存在需要平滑处理数据、不适合含特高品位值等问题;采用随机模拟进行空间分析往往忽视了数据空间分布的结构性特征.本研究利用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)在复杂数据建模方面的优势,提出GEP演化建模与空间结构分析有效结合的研究思路,通过克立格选择邻域样品,增强数据空间局部结构信息,采用GEP进行空间趋势分析,并利用多重演化建模技术修正趋势面模型.在云南个旧锡铜多金属矿床的应用实例表明,该研究充分利用了局部空间结构信息,强化局部区域的估值结果,提高建模精度,为有效圈定致矿异常提供新的解决途径.     

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算...     

一种新的自适应步长果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优、寻优精度低和后期收敛速度慢的问题,提出了一种自适应步长果蝇优化算法(ASFOA).该算法在运行过程中根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整进化移动步长,使算法在初期的步长大而避免种群个体陷入局部最优,到后期果蝇移动的步长变小而获得更高的收敛精度解,并加快收敛速度.通过6个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,结果表明ASFOA算法具有更好的全局搜索能力,其收敛精度、收敛速度均比FOA算法及参考文献中其他改进果蝇优化算法有较大的提高.     

带有交叉操作的教-学优化算法

针对教-学优化算法(TLBO)求解无约束数值优化问题容易陷入局部最优的不足,提出了一种带有交叉操作的教-学优化算法(C-TLBO).将差分进化算法的交叉操作引入到TLBO算法中,有效地融合了教学阶段和学习阶段,增强了算法的局部搜索,平衡了算法的开采和探索.数值结果表明该算法在优化精度、收敛速度、鲁棒性方面,优于TLBO算法、I-TLBO算法以及其他智能优化算法,具有良好的发展前景.     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.