嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)无法很好平衡全局与局部搜索能力,且收敛速度较慢、易于早熟收敛等问题,提出了嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法(isolation niches em-bedded in chaos particle swarm optimization,INCPSO)。利用隔离小生境技术,保证了解的多样性,同时,引入混沌搜索策略,提高了解的搜索精度和收敛速度,且避免早熟收敛。仿真试验结果表明,与标准粒子群算法和只嵌入隔离小生境技术的粒子群算法(isolation niches particle swarm optimization,INPSO)相比,嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法对复杂问题的求解能力较强,寻优性能较好。     

一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究

分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收敛速度之间做了一个很好的折衷。对两个经典函数仿真的结果表明APSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较快的收敛速度。     

一种小种群自适应遗传算法研究

分析了变异算子在标准遗传算法和自适应遗传算法中的作用和当前研究的不足,提出一种新颖的能够大大提高遗传算法性能的变异策略,并进而提出一种小种群自适应遗传算法.该方法在采用赌轮选择和单点交叉的情况下,利用一种可伸缩的变异策略使得算法在探测和开发之间取得很好的平衡,从而能够用小规模的种群进行有效的全局搜索和局部搜索,避免早熟收敛,并能够以较快的速度收敛到全局最优解.对多峰函数的仿真实验表明了算法的有效性.     

一种自适应多亲遗传算法及其性能分析

定义了一种度量多样性的指标,来自适应地调整基于实数编码的多亲遗传算法中交叉概率和变异概率这两个参数。提出了一种基于实数编码的自适应多亲遗传算法,该算法能自适应地调整其参数,且在求解优化问题的过程中,能克服早熟收敛的现象,提高搜索能力,加速收敛速度。同时将该算法用来求解多峰值测试函数,实验结果验证了算法的有效性。     

一种新型保持种群多样性的遗传算法

针对遗传算法的“早期收敛”或“遗传漂移”，本文提出了一种新型保持群体多样性的遗传算法。该算法利用种群的熵和个体基因座的多样度来测度进化中种群的多样性，并将遗传操作与种群多样性联系起来，建立了遗传操作与种群多样度之间的函数关系式，使遗传算子中的主要参数能够随多样性函数和适应度函数的变化而自适应调整，从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。仿真研究证明了该算法的优越性。     

应用改进微粒群算法求解Job-shop调度问题

针对微粒群算法在求解实际问题过程中会出现早熟的现象,提出一种改进的微粒群算法。该算法利用记忆库来动态调整惯性权重值,增快了算法的收敛速度。同时结合进化、灾变机制避免了算法陷入局部极值的问题。在列出改进算法的具体步骤基础上,通过实际的车间调度仿真实例证明了算法的有效性,可以得到比启发式、遗传算法更佳的调度效果。     

模仿二倍体繁殖的改进遗传算法

针对标准遗传算法和二倍体遗传算法容易陷入早期收敛、末期局部搜索能力差等不足之处,给出了一种忽略等位基因显隐性的二倍体遗传算法的改进方法;模仿二倍体生物繁殖的过程,引入同源染色体交叉、配子重组操作,改进了传统遗传算法的遗传操作过程;在选择过程中采用了结合最优保留的受限选择策略及精英种群方案。仿真结果表明,该改进算法不但能使种群基因保持多样性,有效抑制了算法的早熟收敛,还降低了算法复杂度、提高了搜索精度,使算法能以较快的速度与较高的精度达到全局最优。     

基于提前/滞后Flow Shop调度问题的混合微粒群算法

提出了一种混合微粒群算法,通过引入禁忌搜索算法和动态设置惯性权重等方法,提高了算法搜索全局最优解的能力并且能够有效避免早熟收敛问题。并将这种算法应用于求解实际的提前/滞后F lowShop调度问题,仿真实验结果表明了混合微粒群算法的可靠性与实用性。     

自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究

为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。通过对一典型的大海捞针粪（NiH）问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力走，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辫识的优点，具有重要的工程使用价值。     

基于特异性免疫策略的遗传算法及应用

针对标准遗传算法在进化后期收敛速度慢,易陷入未成熟收敛的问题,借鉴免疫应答机理,提出一种基于特异性免疫策略的遗传算法.算法的核心在于保持种群的多样性和执行特异性免疫策略,即引入小生境技术维持种群的多样性,对遗传参数自适应调节以适应种群的实际变化;利用高亲和度抗体搜寻更优秀的抗体,并发掘低亲和度抗体寻优的潜力;通过优良记忆库实现精英保留策略,保证算法搜索的快速性及有效性.理论上证明了算法的收敛性.仿真结果表明,算法能有效地改善种群多样性,具有较强的全局收敛能力.以二级倒立摆为被控对象,将该算法应用于Takagi- Sugeno模糊神经网络控制器的优化,实物控制结果表明该方法具有良好的动稳态性能和抗干扰能力.     

自适应基因遗传算法及其在知识获取中的应用

本文针对基因遗传算法中杂交率和变异率的难以选取问题,提出了一种自适应基因遗传算法.该方法利用降半Г分布函数对杂交率和变异率进行自适应调整,以保证群体的多样性和进化过程的稳定性,克服算法的未成熟收敛问题.最后以故障诊断知识获取为例,阐述该方法的有效性.     

Chaotic migration-based pseudo parallel genetic algorithm and its application in inventory optimization

1.INTRODUCTION Geneticalgorithm(GA)isacomputationmodelsimulat ingevolutionprocessofcreatures.Inspiteofitsremark ableprogress,thetroublecausedbyprematureduring evolutionhasbroughtdifficultyforGAapplications.A sortofmulti populationGAishighlyregardedformaking thebestofparallelstructureandgroupevolvementofGA witheasyimplementation[1].ButPGAhasahighrequest forhardwareenvironmentofmultiprocessorsuchlike Transputernetwork,MIMD,SIMDorLAN[2,3].For thoseoptimizationproblemsoflowerrequestf…     

探索曲面结构的小生境遗传算法

提出了具有适应值曲面结构自学习能力的多区域并行局部搜索算子PLS和约束交叉算子GC，定性地分析了它们的作用机制，给出了基子仿真实验数据的遗传算法收敛速度和全局收敛可靠性的定量计算方法。仿真实验数据表明，PLS能有效地提高搜索速度并维持足够的种群基因多样度，GC可有效地微调解的质量，使改进的遗传算法的全局收敛速度和收敛可靠性均显著地优于标准遗传算法，并具有良好的鲁棒性和稳定性．     

基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法

针对微粒群优化算法的早熟停滞缺陷问题,提出了一种基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法. 该算法建立了生物种群年龄模型,将每个粒子划分为不同的年龄段,动态地依据种群环境和个体信息有效地控制种群的粒子数规模;设计了较优粒子的生殖策略和较差粒子的死亡策略,增加群体的多样性和减少冗余计算量,以保证算法获得最优性能. 将此算法与其他改进算法进行比较,仿真测试结果表明,新算法具有较高的全局搜索成功率和效率,计算量显著降低,优化精度显著提高,能够有效地避免算法陷入局部停滞的缺点.     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。     

基于混合策略的引力搜索算法

为了提高引力搜索算法(gravitational search algorithm, GSA)在处理单目标优化问题上的综合能力,提出了一种基于混合改进策略的GSA。依照种群个体自身的进化情况,提出个体进化率的进化策略,以提高算法的收敛速度;采取方向性的变异策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部开采能力,最大限度地降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验表明,基于混合策略的GSA算法可有效避免早熟收敛,在收敛精度和收敛速度上与标准的GSA算法以及相应的改进算法相比有显著提高。     

改进的人工免疫算法求解武器-目标分配问题

为提高武器-目标分配（weapon-target assignment, WTA）模型求解的实时性与精确度,针对人工免疫算法（artificial immune algorithm, AIA）提出了一系列改进措施。在采用自适应锦标赛选择算子的基础上,引入“(1+λ)-选择”全局更新技术以提高算法的全局寻优能力,引入Memetic局部更新技术以提高算法的局部搜索能力,采用最优抗体抑制机制减小了AIA陷入局部最优的危险。仿真实验结果显示,改进的人工免疫算法（improved AIA, IAIA）具有较快的收敛速度及较高的收敛精度,满足WTA问题解算需求。     

改进PSO算法及在PID参数整定中应用研究

针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟和局部收敛的问题,提出了一种带变异算子的改进粒子群优化算法(IPSOM),该算法在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,同时对飞离搜索区域的粒子用新产生的粒子取代,以克服粒子群优化算法易陷入局部最优解的缺陷。用一典型的Rastigrin复杂函数对新算法进行测试,结果表明改进的算法较之粒子群优化算法(PSO)和常规遗传算法(SGA)不但提高了全局寻优能力,而且有效避免了早熟收敛问题。在此基础上将这种改进算法应用于高阶带时滞对象的PID控制器设计中进行仿真研究,结果表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

退火进化规划算法及其收敛性

基于排序的选择方式在一定程度上会导致种群搜索范围变窄,进化规划算法过早收敛。针对此问题,将退火概率与适应度结合的选择方式引入进化规划算法的选择操作,形成了退火进化规划算法(AEP)。然后利用非时齐Markov链对退火进化规划算法进行了描述,并证明了其全局收敛性。数值实验表明,退火进化规划算法能保证种群的全局收敛性,且收敛速度较快,可较好地避免早熟收敛和局部极值。     

自适应比特功率分配的电力线通信OFDM系统仿真

针对低压电力线通信信道的实际条件,探讨了相应的自适应正交频分(OFDM)系统模型。提出将具有全局优化进化能力的粒子群算法用于多用户自适应OFDM系统的比特、功率分配,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率。采用改进的粒子群算法,增大算法后期粒子位置的改变量,克服算法容易出现早熟收敛问题。在典型电力线信道环境的仿真分析表明,相比于已有算法,该算法在保证系统通信性能的同时,提高了运算速度。