一种基于人机交互的退火遗传算法

针对工程中存在的许多具有大规模、非线性、非凸等复杂特性的全局优化问题，在退火遗传算法的基础上，通过将人工方案和算法方案相结合，提出了一种基于人机交互的退火遗传算法，算法首先通过人机合作方式产生初始群体，并在随后的演化过程中，根据个体的适值自动地将人工个体从移民池中引入到算法群体中，引入的人工个体在同其他个体广泛交叉后，按Metropolis法则形成新群体，从而改善群体的质量并引导算法向更富希望的方向搜索，改进的自适应算子提高了算法的整体搜索能力，该算法具备演化算法的优点，并能发挥人的主动性，显示了求解复杂优化问题的应用潜力，算例的仿真结果验证了算法的有效性。     

退火-遗传算法寻优及其实现

分析了遗传算法及退火算法的优缺点，提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后，使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例，与单纯的遗传算法的结果进行对比，说明该方法是有效的。     

基于遗传算法和模式搜索的混合优化方法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低.模式搜索具有很强的细搜索能力,但是其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选择.本文提出了一种混合遗传-模式搜索算法,该方法是将种群分成两个子群,分别进行遗传算法与模式搜索算法,在每一步中两个子群的最佳结果收集起来,用于更新相互的最优个体.仿真结果表明遗传算法与模式搜索的混合优化方法取得了较好的效果.     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．     

基于遗传算法的适合纹样花卉图案设计方法

通过对适合纹样花卉图案设计过程的分析,提出了一种基于遗传算法的适合纹样花卉图案的设计方法．通过对设计者最初的设计方案进行各种遗传操作,可以产生整体协调、局部不同的大量设计结果供用户选用．     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化

为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明：改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

基于局部搜索的遗传算法求解自动组卷问题

针对目前大多数组卷系统所考虑的约束条件不完善、 组卷结果不理想问题. 提出一种基于局部搜索的遗传算法（GALS）, 解决了传统组卷约束不完善等缺点, 并得到了较好的组卷结果. 该算法采用基于按题型分段的编码方式, 3个遗传算子分别采用如下策略： 按题型分段交叉策略, 保证全局搜索能力及交叉后各题型被选题数不变; 基于禁忌表局部搜索的变异机制, 对题库进行随机关联搜索, 提高了算法搜索能力; 采用组合优化进化算法的μ+λ选择策略, 有利于算法局部搜索. 实验结果表明, 相同迭代次数下, 新算法找到的最优解明显优于传统的组卷算法.     

基于遗传算法的危险滑面搜索

在边坡稳定性评价中,潜在危险滑面（Potential sliding plane）的确定有着重要的作用和意义．在刚体极限平衡法计算边坡稳定性时,PSP的计算方法有很多种,已经比较成熟．有限单元法相比刚体极限平衡法有较多的优点,随着有限单元法的普及,在应力场（或位移场）已知情况下,怎样确定边坡的安全系数及其PSP已经成为一个问题．目前已有许多方法．本文提出的是采用遗传算法搜索PSP．编制程序GA—PSP实现上述方法,并计算了澳大利亚考题1（a）．通过实例计算,表明提出的方法简单易行．此外,关于三维滑体的危险滑面搜索问题也提出了初步算法．     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

一种新的优化算法──进化-模拟退火算法(ESA)

进化界法与模拟退火算法是模仿自然现象的两大随机算法，本文将进化算法中的群体思想和竞争选择机制引入到模拟退火算法之中以指导搜索过程，的退出了进化一模拟退火算法，其仿真结果表明，对于较简单的问题，进化一模拟退火的性能与模拟退火算法一样好，但对于较复杂的问题，进化一模拟退火算法明显优于模拟退火算法。     

网络划分优化的退火遗传算法

通过将退火机制引入遗传算法的选择运算中,提高了收敛速度,克服了传统遗传算法容易早熟的问题,较好地解决了网络划分优化问题.实验证明此算法在网络划分优化中行之有效.     

基于改进的模拟退火遗传算法的公交线网优化

文章将遗传算法与改进的模拟退火算法相结合组成混合改进的模拟退火-遗传算法。研究了以居民乘车出行时间最短和公交部门投入最少为目标建立的公交线网优化的模型,并利用改进的模拟退火-遗传算法对该模型进行求解。通过温州滨海新区的规划实例研究验证方法的实用性。     

兼顾最优个体的模拟退火分层遗传算法

针对传统分层遗传算法存在"发散"、收敛速度慢和最优解易丢失等缺陷,本文提出了一种改进的分层遗传算法,采用基于模拟退火思想的底层交叉和变异算子,避免底层算法的"发散"、提高收敛速度;设计了一种兼顾最优个体的高层选择算子,防止最优个体丢失。求解SAT问题的比较实验结果表明:求解成功率与收敛速度等算法性能均有较大提升。     

基于模拟退火遗传算法求解整周模糊度

采用乔里斯基分解对浮点解和协方差矩阵进行降相关处理,以降低整周模糊度各分量之间的相关性,然后在遗传算法的种群迭代中加入模拟退火的思想,并将改进的遗传算法应用到整周模糊度的搜索解算上,最终求得整周模糊度的最优解.仿真结果表明,在整周模糊度的解算过程中改进的算法能降低算法的收敛速度,提高算法的运行效率.     

基于模拟退火算法的船中剖面优化设计研究

将模拟退火算法技术应用于船中剖面优化设计，在图形环境中建立了船中剖面力学模型和优化模型，以船中剖面面积为目标函数，钢板厚度和型钢断面面积为设计变量，在强度和稳定性约束下进行优化，使优化后的船后剖面满足设计要求，算例结果表明结合模拟退火算法技术进行船中剖面优化是可行的，该法在初始设计阶段可用于船中剖面设计。     

基于遗传模拟退火算法的任务分配与调度

网格将多种资源组织在一个统一的框架下,为各种复杂的计算任务提供资源。因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。结合遗传算法GA和模拟退火算法SA的优点,提出了一种全局遗传模拟退火算法GGSAA,并将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后给出了GGSAA算法的仿真结果。