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。     

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。     

一种基于种群熵估计的自适应遗传算法

为获得运行过程中对搜索空间勘探和开采的平衡 ,该文提出了一种基于种群熵估计的参数自适应遗传算法。该算法每一进化代的新种群由保留、繁殖和随机 3部分子种群组成 ,其数量则由相应的参数进行控制。通过引入种群熵的概念对种群内个体的多样性进行度量并使用一种简单的方法对其进行估计以确定各控制参数 ,该算法实现了参数的自适应调节。试验结果表明该算法能够有效协调勘探和开采 ,在处理复杂问题时表现出较高的性能     

一种改进遗传算法性能的方法研究

考虑种群多样性,提出一种描述多样性的函数.根据多样性函数值的大小,引入局部退化算子,改善种群的多样性,抑制早熟发生.模拟生物杂交原理,根据被交叉个体的海明距离,决定被用于交叉个体的类别,同类个体之间的交叉采用等位基因的交叉,异类个体之间的交叉采用非等位基因交叉即在某一类个体中引入异类个体的某些基因,达到快速产生优良个体的效果,通过求取函数极值问题的仿真实验,说明该方法提高了遗传算法的收敛速度,减少了早熟收敛的可能.     

一种新的自适应免疫遗传算法

 为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm)。新算法对遗传算子进行改进,提出了自适应交叉和变异算子,保证了种群多样性和防止早熟现象发生;为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平,提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法。实验表明,与传统的遗传算法和免疫算法相比,该算法收敛速度提高了3~90倍,求解精度达到10^-3,并有效地抑制了早熟现象。     

一种改进的多倍体遗传算法

基于种群保留遗传算法,引入了多倍体的慨念,给出了一种基于种群保留的多倍体遗传算法．当该算法运行时,种群个体将由单倍体变为多倍体．为了适应这种变化,算法引入了扩展算子,成功地进行了模糊控制器的参数寻优．实验结果表明,该算法具有很好的收敛性和鲁棒性,在复杂环境中表现出了很强的自适应性,明显改善了模糊系统的控制效果．     

一种改进的遗传算法及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出了几种改进措施：提出了共同特征位的概念，给出消除群体中的共同特征位的方法；交叉和变异概率可变；实施最优保留。实验表明，改进算法具有全局优化能力。     

一种改进变异控制策略的遗传算法研究

早熟收敛问题是遗传算法中影响寻优效果的重要因素。分析了变异策略中由经验参考值确定的变异概率对样本多样性的影响，提出了采用自适应变异控制变异算子的方法，阐述了根据进化过程选择变异时机和变异概率的思路。通过实例计算结果的比较，证明了改进自适应变异算法可以有效地解决早熟收敛问题。     

广义自适应遗传算法

本文在分析基本遗传算法的原理与存在问题的基础上,提出了一种广义自适应遗传算法。它的搜索性和全局收敛性都有明显的改善,并通过仿真说明了该改进遗传算法的有效性。     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的 "早熟"以及在后期搜索效率低的问题,分析了目前常见的几种种群早熟程度的评价指标,提出了一种新的种群"早熟"程度评价指标,并据此实现了一种改进的自适应遗传法算法.仿真结果表明,该算法不仅能加快遗传算法收敛速度,而且还能增强算法的稳定性.     

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.     

一种改进遗传算法

针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)存在的未成熟收敛现象,本文提出一种改进的遗传算法(IGA),该算法采用双变异算子,即正交变异和多位点变异两种变异算子联合作用,提高了算法的全局寻优能力。仿真实验表明,对遗传算法的改进是有效的,改进后的算法与标准遗传算法相比具有更高的全局收敛性,并在一定程度上克服了未成熟收敛。     

改进的自适应遗传算法及应用

[目的]研究改善自适应遗传算法(Adaptive genetic algorithm,AGA)的早熟问题,并提升该算法优化的神经网络模型的预测性能.[方法]引入四分位间距替换自适应交叉和变异概率中的固定参数,首先给出了一种改进的自适应遗传算法(Modified adaptive genetic algorithm,MA...     

一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上 ,提出了通过划分种群 ,采用不同的自适应参数 ,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性 .新方法提高了搜索精度 ,较好地克服了未成熟收敛现象 ,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估 ,验证了新方法具有较满意的优化效果 .     

一种改进的基于成熟前收敛判断的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的缺陷,提出了一种改进的具有成熟前收敛判断的自适应遗传算法。仿真实验表明,同传统的遗传算法和一般的自适应遗传算法相比,改进后的算法性能有了较明显的提高。     

一种改进的量子遗传算法研究

提出一种改进的量子遗传算法(IQGA)。在编码方面提出了一种根据所求问题精度动态确定量子染色体基因长度的编码方法,考虑了计算解的精度和搜索效率的平衡关系。探讨了量子旋转角度的动态调整及策略,使算子在不同的情形下实现粗搜索和细搜索的结合。通过对量子变异操作的组合实现异后在一个更大的邻域范围内进行搜索,确保算法在合理的计算代价内有潜能搜索到高精度的解。最后,用IQGA对选取的若干基准测试函数进行测试。测试结果表明,相对于已有文献算法数据来说由IQGA得到的最好解、最好解的平均值以及收敛代数等均更具优势。     

一种改进的混合遗传传算法

从约束最优化问题的混合遗传算法出发,针对混合遗传算法不足,提出有利方向概念,并用之对变异算子加以改进,同时用模拟退火思想对罚因子加以改进,用改进后的算法进行仿真试验,试验结果表明改进后的算法有效 .     

一种改进的自适应PDE去噪算法

讨论了经典的偏微分方程去噪模型——TV模型和四阶PDE去噪模型的优点与不足,提出一种改进的综合去噪模型。通过自适应的系数选择,将TV模型和四阶PDE去噪模型进行加权组合.数值试验结果表明,改进算法不仅保留了传统算法的优点,而且能有效提高去噪效果.     

混沌的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种混沌自适应和声搜索算法(CAHS)。在该算法中,首先采用混沌策略初始化种群,然后采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息。如果算法停滞,则采用混沌变异机制。本文用5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(CAHS)比IHS和AHSPSO算法有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力。