遗传算法的改进及在自动组卷系统中的应用

遗传算法是一种新发展起来的并行优化算法,它很适合解决自动组卷问题.但是遗传算法存在运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺陷,针对这些缺陷提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法,并在计算机基础自动组卷系统中进行了应用.     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法(NHA)。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法（NHA）。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

一种混合训练算法在数据挖掘中的研究

针对BP算法存在的缺陷,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,在改进的自适应遗传算法的基础上,得到了一种新的用于BP网络训练的混合算法,即改进的自适应遗传算法与BP算法相结合的混合训练方法。讨论该算法在数据挖掘中的运用。     

基于改进遗传算法的PID参数整定

为了克服基本遗传算法收敛速度和寻优效果的不足,提出一种改进交叉和选择操作的遗传算法,并把它应用于PID控制器参数的优化中。仿真试验结果表明,该算法PID参数整定效果优于基本遗传算法,不仅解决了遗传算法存在的缺陷,而且提高了寻优精度和快速收敛性能。     

基于遗传算法的组卷研究

为了克服遗传算法在自动组卷中容易"早熟收敛"的现象,引入局部爬山方法以及动态参数自适应调整方法进行改进,给出了算法流程图.利用改进的算法对淄博职业学院《大学英语》题库进行自动组卷实验,实验证明,改进后的算法较好地解决了原有算法的缺陷.     

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。     

基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法.利用改进遗传算法强大的全局寻优能力,这种算法较好地克服了FCM算法对初始化敏感、容易陷入局部最优的缺陷.仿真实验证明,该算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度.     

基于病毒侵染和逆转操作的改进遗传算法

针对传统遗传算法解决TSP问题,提出了加入病毒种群来感染初始种群,并将种群分为父代和子代种群实现逆转操作的改进遗传算法。加入病毒种群来感染初始种群加快了遗传算法的收敛速度,通过逆转操作使算法更容易跳过局部最优解,避免遗传算法在大规模问题中易陷入局部最优解的问题。以两组实验来对比改进算法性能与传统算法性能的差别,结果表明改进算法的执行效率和执行结果明显优于传统遗传算法。最后利用改进后的遗传算法遍历中国34座省会城市的最优路线,验证了该算法的准确性和优越性。     

优劣复取舍遗传算法

为加快遗传算法的收敛速度 ,满足优化控制实时性的要求 ,对遗传算法的机理进行了研究 ,提出了遗传算子操作结果的优劣复取舍原则。并以此原则为基础 ,经过改进 ,加入调整适应度、动态调整变异概率和局部优化等方法 ,形成了优劣复取舍遗传算法。理论分析和实例计算结果表明 ,该算法能有效消除遗传算法本身带来的局部极值点 ,解决成熟前收敛的缺陷 ,与其它算法相比 ,具有收敛速度快、寻优能力强等特点。     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

基于并行处理系统的一种新的任务调度算法

提出了在计算机并行处理系统中的一种新的任务调度算法,该算法利用遗传算法思想对加权最少连接算法的任务调度方案进行了改进,弥补了加权最少连接算法的不足,并增加了动态控制功能,较好地解决了N个处理机的任务分配问题.实验结果表明:改进后的W LCGA算法优于普通遗传算法和加权最少连接算法.     

新的进化过程遗传算法

在分析遗传算法运行机理的基础上，指出传统的遗传算法存在的缺陷，提出了一种新的进化过程遗传算法。提高了算法的计算效率，并有效地解决了早熟收敛的问题。     

基于改进GA的K-均值聚类算法

利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点,借助免疫机制的优点,将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,提出基于改进遗传的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量．     

基于ANSYS二次开发技术的改进遗传算法在结构优化设计中的应用

为克服基本遗传算法的缺陷,提高其全局搜索能力,提出了基于并行小生境算法、可疑峰值点判断方法和局部搜索技术的改进遗传算法。通过引入VC++对ANSYS的二次开发技术,将改进遗传算法与结构计算和优化相结合,使程序具有较强的处理实际问题的能力。最后通过对平板模型支撑位置优化算例的分析,验证了改进算法的可靠性和实用性。该方法对其它复杂工程结构的优化设计同样适用。     

一种改进的遗传算法解决旅行商问题

标准遗传算法在解决旅行商问题时效率不高,容易陷于局部最优解。为了解决这一问题,提出了一种改进的遗传算法。改进后的算法在选择操作时,采取了精英个体保留策略和锦标赛方法,扩大染色体的选择范围,加大了适应度好的染色体被选中的概率;交叉操作时加入父染色体中边的信息;在参数选择上,使交叉概率和变异概率与染色体的个体适应值联系,保护适应度好的染色体进入下一代。用程序实现了两种算法,通过比较,改进后的遗传算法提高了解决旅行商问题的效率。     

采用改进遗传算法的配电网无功优化

针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,提出一种改进的遗传算法。该算法结合电力系统无功优化特点,对传统二进制编码、初始化种群、交叉、变异及适应度函数等进行改进,采用IEEE14和IEEE30节点系统对所提出的算法性能和求解精度进行了测试。结果表明,该模型和算法能够有效地抑制早熟现象,降低电力系统有功网损。     

基于人机结合算法的布局优化研究

在研究并行遗传算法的基础上,提出了解决家电产品布局设计优化问题的人机结合并行遗传算法．该算法将人工个体与算法个体共同构成解群,在计算过程中通过人机交互,实现对算法的有效干预,避免算法的缺陷出现．对比试验表明,采用“人机结合”的并行遗传算法能够较好地解决家电产品布局设计的优化问题．     

基于人机结合算法的布局优化研究

在研究并行遗传算法的基础上,提出了解决家电产品布局设计优化问题的人机结合并行遗传算法.该算法将人工个体与算法个体共同构成解群,在计算过程中通过人机交互,实现对算法的有效干预,避免算法的缺陷出现.对比试验表明,采用"人机结合"的并行遗传算法能够较好地解决家电产品布局设计的优化问题.     

遗传优化的属性聚类在入侵检测中的应用

分析了入侵检测的问题,借助全局搜索能力强的遗传算法来解决聚类问题,并在标准遗传算法基础上进行了改进。提出了用遗传算法来优化属性聚类,将该算法运用于入侵检测系统的数据聚类,同时验证了算法的有效性。