改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题。首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解。为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力。并通过两个案例来验证改进遗传算法的有效性。     

一个具有对偶适应度函数的遗传算法

提出一个具有对偶适应度函数的遗传算法.该法提供了一个阈值,利用对偶适应度函数值辨别全局最优盆和局部最优盆.根据辨识结果,自适应地设置变异概率.对几种典型函数的测试结果表明,该法的全局收敛性能及收敛速度优于标准遗传算法.     

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.     

离散变量结构优化设计的复合形遗传算法

对离散复合形法提出了一种新的初始点产生办法,并基于满应力思想,对离散复合形法的优化结果进行进一步搜索,提高了离散复合形法的局部寻优能力·为了弥补遗传算法自身的不足,把改进的复合形算法作为复合形算子嵌入到遗传算法中,以提高遗传算法的局部寻优能力;同时对遗传操作过程做了改进,如在进化初期采用大的交叉率,以尽快筛选出最优个体;对最差个体采用大的变异率,使其向最优解逼近,从而建立了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法·算例表明这种混合遗传算法优于基本遗传算法和改进的复合形法,是可行和有效的·     

基于细分变异算子策略的遗传算法

针对基本遗传算法局部搜索能力不强以及早熟的问题,提出基于细分变异算子的遗传算法(Genetic Algorithm Based on Subdividing Mutation,SMSGA).SMSGA将变异算子依据进化历程分成大步前进算子和最优调教算子.大步前进算子防止遗传早熟现象的发生;最优调教算子加强局部搜索的能力.同时,为加快算法收敛速度,对遗传操作实施策略进行优化,引入了路由选择操作.选用3个典型的测试函数在MATLAB平台中对该算法与基本遗传算法以及采用双变异率的改进遗传算法进行比较分析,结果表明,SMSGA可以有效的避免遗传算法中存在的局部搜索能力差和早熟现象的出现.     

基于改进模式提取变异算子的遗传算法

在经典遗传算法的基础上，提出了一种基于改进模式提取（Algorithm of pattern extraction,Alopex)，种群个体的连续进化方向作为当前代个体的变异方向，并利用自适应来调整变异步长，通过控制参数来控制变异方向的概率从而跳过局部最优值。对几种典型函数的测试结果表明，基于该变异算子的遗传算法能较好地避免收敛到局部最优，收敛性能优于经典遗传算法。     

改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

基于主附种群结构的遗传算法

介绍了一种基于新的变异算子多种群的新遗传算法，该算法可用来解决复杂的多峰函数优化问题．解决这些问题的传统遗传算法经常陷入局部最优，新算法引入一种新的基于主群、附属子群的结构可避免传统遗传算法难以克服的早熟收敛．在该结构中，主群采用新的变异算子来保持良好的群体分布，并促使较优模式的快速增长，附属子群设计在有限区域内获取局部最优．用搜索历史记录及主子群体通讯能减少搜索空间，以获取全局最优和几个局部最优．搜索局部最优和全局最优可用于多人脸检测以及路径寻优问题．实验表明，该算法已在几个复杂的多峰函数优化上取得了较好的结果．     

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     

基于改进遗传算法框架结构损伤识别

为了准确快速地对结构进行健康检测,文章将遗传算法用于框架结构的损伤识别,以刚度系数损伤因子为设计变量,计算与测量出的结构固有频率和振型加权组合差值为目标函数;针对基本算法在选择交叉率和变异率时的问题,对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子流程进行了改进;将操作算子并行地施加在父代个体上,提高交叉率和变异率至100%,同时,对相似个体施加惩罚算子,以保持个体的差异性,既保存了父代中的较优个体,又不至于陷入局部最优。3层的钢框架单变量和多变量损伤算例分析结果表明,改进遗传算法能较好地识别出结构的损伤位置和损伤程度。     

Genetic Algorithm Based on New Evaluation Function and Mutation Model for Training of BPNN

IntroductionArtificial neural networks are used extensively forprocess prediction,fault diagnosis,and dataclassification in chemical engineering[1] .Backpropagation neural networks ( BPNN) arefrequently adopted in these applications for theirpowerful mapping ability[2 ,3 ] .However,a numberof problems lie in modeling by BPNN,forinstance,the training process is easily converged atlocal minima.Much research has been focused onthe techniques to overcome local minima.Fukuoka,Matsuki,Minamitan…     

一种新的全局优化算法——统计归纳算法

在多极值问题的优化领域 ,主要有模拟退火算法(SA) ,遗传算法 (GA) ,人工神经网络 (ANN)算法 ,它们都是基于对自然现象模仿的算法。该文从更基本的优化思想出发 ,基于概率论提出了一种新的全局优化算法——统计归纳算法 (SIA)。在一些标准测试函数以及“货郎担问题”(TSP)上的计算结果表明 ,该算法在智能性 (所需的函数计算次数 )和解的全局性方面都远远好于 SA和 GA。在中国 144个城市的 TSP问题实例中 ,它甚至很快就找到了比参考计算中给出的“目前已知的最优路径”更短的路径。从这一算法思想的角度 ,阐述了 SA和 GA为何对全局优化问题有效 ,以及SA和 GA各自固有的不足之处     

遗传算法-神经网络-流动注射光度法同时测定邻、间、对硝基苯酚

利用遗传算法对神经网络的结构参数及初始权重进行了优化.得到优化的遗传神经网络GA-BP-ANN.将此网络应用于解析流动注射—光度分析法测得的邻、间、对硝基苯酚的重叠光谱,建立了不经分离同时测定邻、间、对硝基苯酚的新化学计量学方法.     

采用BP-GA算法的一种LSI神经网络的电路设计

将误差反传 (BP)算法和遗传算法 (GA)有机地结合在一起 ,提出了一种新的算法 BP- GA。采用 BP- GA算法 ,设计了一个两层前向 L SI神经网络。作为神经网络的关键部件 ,提出的新型神经元性能优越。它的激活函数与理想sigmoid函数拟合很好 ;可实现对阈值及增益因子的编程并且不同增益因子下饱和输出电压值相同。采用标准 1.2 μmCMOS工艺的模型参数 ,对该两层前向神经网络电路进行的HSPICE模拟证明了它有解决异或 (XOR)问题的能力     

生命线工程网络抗震优化算法研究

以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力.     

基于事例推理的装配顺序规划中的遗传算法改进设计

针对基于事例推理(CBR)的装配顺序推理的特点,建立了相应的遗传算法模型.通过大量的算法实验,分析比较了传统进化、阶段进化和自适应进化策略的优劣,以及算法参数对推理效率和推理质量的影响.在此基础上,设计了改进的遗传算法.最后的实例分析验证了该算法的有效性.     

基于进化神经网络的灰色预测模型

为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰色预测模型,通过M atlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM(1,1)(grey m odel)的预测结果,其误差在10%左右。实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的。     

基于遗传算法和概率神经网络提高脑机接口中脑电信号识别率

针对脑机接口（BCI）研究中存在脑电信号（EEG）识别率低的问题,提出一种基于遗传算法（GA）和概率神经网络（PNN）的GA—PNN识别方法．用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征．以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化．基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类．该方法使EEG识别正确率达到92．499／5,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果（88．7％）相比,提高近4％,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段．     

Study on MCM Interconnect Test Generation Based on Ant Algorithm with Mutation Operator

Introduction With rapid development of very large scale in-tegration(VLSI),multi-chip module(MCM)andmulti-layer printed circuit boards(MPCB),inter-connect test technology has become a bottleneckinthe application of these circuits.The high reliabili-ty of MCMis due to that bare integrated circuitchips are welded and interconnected under highdensity and small di mension conditions[1].Testgenerationis one key technologies of MCMinter-connect test,so study on novel method of test gen-eratio…     

Intelligent Scheduling of Public Traffic Vehicles Based on a Hybrid Genetic Algorithm

A genetic algorithm （GA） and a hybrid genetic algorithm （HGA） were used for optimal scheduling of public vehicles based on their actual operational environments. The performance for three kinds of vehicular levels were compared using one-point and two-point crossover operations. The vehicle scheduling times are improved by the intelligent characteristics of the GA. The HGA, which integrates the genetic algorithm with a tabu search, further improves the convergence performance and the optimization by avoiding the premature convergence of the GA. The results show that intelligent scheduling of public vehicles based on the HGA overcomes the shortcomings of traditional scheduling methods. The vehicle operation management efficiency is improved by this essential technology for intelligent scheduling of public vehicles.