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.     

基于代沟信息的自适应遗传算法

针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性 ,难以稳定地收敛到最优解的问题 ,从种群多样性和适应度均值变化的角度 ,分析了进化停滞或退化的原因 .以种群适应度均值和多样性作为概率调整依据 ,提出了一种新的基于种群代沟信息的自适应遗传算法 .利用相邻两代群体间的适应度差异和多样性差异信息 ,设计了遗传概率的自适应调整策略 ,使算法维持较好的多样性 ,有效避免了早熟 .并证明了算法收敛性 .仿真结果表明该算法能够使种群保持良好的可进化性和收敛性 .     

一种基于信息熵的多种群遗传算法

通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型．并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法．利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵的多目标优化模型,利用该模型可以直接显式地给出作为拉格朗日乘子的种群最优解存在概率,从而得出多种群遗传操作的空间收缩因子,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩．用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛．数值算例显示,熵的介入使随机搜索类进化算法的寻优目的性大为增强,从而提高了演化设计的计算效率。     

协同学习差分进化算法及在双转向机构优化中的应用

根据齐次坐标变换法推导了双转向机构转向分析数学模型,然后采用差分进化(DE)算法求解该模型。针对基本DE算法可能出现早熟或收敛速度慢的问题,提出一种基于协同学习机制的差分进化(CLDE)算法。该算法采用两个子种群,每个子种群采用不同的变异策略,利用局部极值判断机制确定早熟收敛种群;针对早熟收敛种群,利用精英种群映射策略向精英种群进行映射学习,实现子种群间的信息交流;若不存在精英种群,则在自身种群内采用自适应高斯扰动策略实现自我调整。函数测试结果表明,CLDE优化精度更高、速度更快、稳定性更好。将该算法用于机构优化问题,结果表明,与基本DE算法、随机变异差分进化算法(RMDE)、多种群自适应差分进化算法(ADEMP)相比,CLDE的最优适应度值分别降低13. 83%、8. 33%和6. 25%,且表现出了较好的稳定性和收敛性。     

基于网格和排序的自适应遗传算法及其性能分析

提出了一种改进的自适应遗传算法.它使网格法思想在二进制编码表示个体的情况下得以实现,因此保证了初始种群内个体的遍历性和多样性;其遗传算子由个体在种群中的排序位置自适应地决定.该算法能维持种群内个体在各个运行阶段多样性,加快种群收敛速度,克服遗传算法早熟现象.几种典型的多峰函数优化结果证明该算法的有效性和实用性.     

双目标精英策略的三维人脸表情特征筛选及识别

非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对双目标的特征筛选可以取得很好的效果,但该算法在优化过程中会出现局部收敛和早熟问题.为此,文中提出了改进的NSGA-Ⅱ特征筛选算法:先对父代种群运行第1次精英策略,从中筛选出父代精英种群;然后将筛选后的父代精英种群与子代种群构成联合种群,并对联合种群运行第2次精英策略获得下一父代种群.在利用文中算法对三维人脸表情的候选特征进行筛选后,通过概率神经网络算法对筛选特征进行分类识别.结果表明,文中算法可以在很大程度上解决传统NSGA-Ⅱ的局部收敛和早熟问题,并能有效地提升表情识别的准确性.     

一种采用"部落通婚"策略的遗传算法

受古代"部落通婚"现象启发,提出了一种新的多种群遗传算法的种群间迁移策略,并以此构造了一种采用"部落通婚"策略的遗传算法.为了验证该算法的有效性,考察了分类BP网络的训练问题和典型测试函数的优化问题.模拟结果表明,这种改进的遗传算法能有效地避免"早熟"现象,其收敛精度和收敛速度比标准遗传算法和通常的多种群遗传算法有一定程度的提高.     

基于代沟信息的自适应遗传算法

针对现有自适应遗传算法无法兼顾群体特性，难以稳定地收敛到最优解的问题，从种群多样性和适应度均值变化的角度，分析了进化停滞或退化的原因．以种群适应度均值和多样性作为概率调整依据，提出了一种新的基于种群代沟信息的自适应遗传算法．利用相邻两代群体间的适应度差异和多样性差异信息，设计了遗传概率的自适应调整策略，使算法维持较好的多样性，有效避免了早熟．并证明了算法收敛性．仿真结果表明该算法能够使种群保持良好的可进化性和收敛性．     

叠前弹性波反演非线性优化方法

针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.     

不同地区桐花树种群的分子遗传变异分析

利用RAPD和ISSR两种分子标记,对4个不同纬度桐花树种群的遗传多样性和遗传分化进行探讨,根据RAPD和ISSR数据计算遗传距离并进行聚类分析.结果表明,4个种群桐花树遗传变异性低,4个纬度桐花树种群分为南北两个类群,海南和广西为1个类群,广东和福建为1个类群.利用Shannon's指数计算4个种群的遗传多样性,广西种群多样性指数最高,福建种群最低.大部分的遗传变异存在于种群内(64%),小部分的遗传变异存在种群间(36%).本文同时探讨了种群遗传保护和引种策略.