一种局部搜索策略的遗传算法

提出了一种局部搜索策略的遗传算法（LSGA）,它是在每一代中通过遗传算法找到最佳个体,然后在最佳个体的附近进行局部搜索.6个基本的多峰测试函数优化结果表明：LSGA比具有精英保留选择机制的实数编码的遗传算法（RGA）的全局搜索能力强.     

混沌变步长量子遗传算法

针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法.算法采用梯度下降法对量子遗传操作获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化.结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索.实验结果表明,该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法.     

一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

自适应最优保存的模拟退火遗传算法及应用

在分析遗传进化的基础上,提出了一种自适应最优保存的模拟退火遗传算法,自适应地保存最优个体,并对其进行模拟退火,与简单最优保存遗传算法（MOSGA）进行了性能比较,结果表明本算法明显比MOSGA搜索能力更强,有极强的跳出局部成的能力,有效地解决了MOSGA的早熟现象。     

基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

基于单纯形局部搜索的自适应差分进化算法

针对标准的差分进化（DE）算法在高维复杂的函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度低甚至优化失败的问题,提出一种基于单纯形局部搜索的自适应的差分进化算法（SSADE）．将DE算法的快速全局搜索能力与单纯形的强局部寻优能力有机结合起来,进一步提高了解的精度．参数自适应变化有效地维持了种群的多样性,自适应的变异策略扩大了个体的搜索范围,增强了算法寻优效果,仿真实验验证了新混合算法的有效性．     

一种改善遗传算法测试数据自动生成的策略

遗传算法（Genedc Algorithms,简称GA）有良好的全局搜索能力,针对该算法对于局部空间的搜索问题不是很有效,易陷入“早熟”（过早收敛）,在局部搜索不是很好的情况下,提出一种自适应免疫遗传算法并改造以提高算法的性能的实现方案。并着重探讨了其设计与实现。     

量子混合蛙跳算法求解连续空间优化问题

基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法, 该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体, 利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体, 通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力, 采用Hadamard门实现个体变异避免早熟, 有效扩展了解空间的搜索范围. 实验结果表明, 该方法优于普通的混合蛙跳算法、 粒子群算法和遗传算法, 具有较高的优化能力和效率, 更适合高维复杂函数的优化.     

多群体并行遗传算法迁移策略的性能研究

研究了迁移策略对并行遗传算法性能的影响。研究了所有可能的4种组合：（1）选取最优个体进行迁移并在目的子群体中替换最差个体；（2）随机选取个体进行迁移并在目的子群体中替换最差个体；（3）选取最优个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体；（4）随机选取个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体。从累积量（Cumulants）的分析来看，似乎选取最优个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体的迁移策略能更好地兼顾局部搜索和全局搜索。通过对几个典型测试函数的测试，结果表明：选取最优个体进行迁移并在目的子群体中随机替换个体的迁移策略不比其他3种策略差，甚至在部分测试中要优于其他策略。这一结果可能有助于设计出性能更好的并行遗传算法。     

基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化

为某款装备了电池/超级电容混合储能系统的并联型混合动力汽车设计了模糊控制策略.结合遗传算法的种群进化和混沌序列的随机遍历特性,将混沌初始化算子、混沌扰动算子、混沌局部搜索算子引入多目标非占优排序遗传算法(NSGA-II)中,构建了新的多混沌算子遗传算法(MCO-NSGA-II).运用MCO-NSGA-II算法进行了混合动力汽车模糊控制策略优化,以改进车辆的燃油经济性及HC、CO和NOx的排放性能.仿真结果表明,混沌初始化算子和混沌扰动算子可以改善原NSGA-II算法的搜索能力并增加种群多样性,而混沌局部搜索算子可以进一步增强算法局部搜索能力,能更好地搜索到理想的Pareto解集.运用MCO-NSGA-II算法进行优化,使混合动力汽车在欧洲城市驾驶循环(ECE)下的燃油消耗降低了11.8%,HC、CO和NOx排放分别下降了7.72%、15.72%和11.77%.     

一种自适应混合遗传算法在求解病态线性方程组中的应用

简单遗传算法（SGA）在进化的后期由于种群个体的多样性急剧降低,可能会收敛于局部最优解,即出现“早熟”现象。针对简单遗传算法的早熟问题,从选择、交叉和变异三个遗传算子入手,设计了自适应遗传算子。同时为了克服SGA局部搜索能力差的缺点,结合共轭梯度法,实现了一种自适应混合遗传算法（Adaptive GA-conjugate gradient,即AGA-CG）。以核磁共振测井曲线线性化后的大型病态方程组为测试实例,对AGA-CG算法进行了验证。实验结果表明：AGA-CG算法是求解大型病态线性方程组的一种有效算法。     

自适应混沌遗传混合算法及其参数敏感性分析

提出自适应搜索空间的混沌遗传混合算法.该方法不同于一般的混沌遗传混合算法,它在遗传进化的过程中根据群体多样性测度引入混沌算子,并从全局搜索空间以随机概率解析出优秀解域,对个体分两个区域进行混沌扰动:优秀解域细搜索和全局解域大扰动.数值仿真表明该算法既加快了收敛速度又提高了收敛精度,解决了传统遗传算法的早熟问题.     

一种新的混沌遗传算法及其在多播路由选择中的应用

分析遗传算法的进化过程，提出一种新的混沌遗传算法。该算法利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性对基因座空间进行搜索，有效地克服了遗传算法容易收敛于局部最优的缺点，大大提高了遗传算法的寻优速度。在多播路由选择中应用该方法，能快速找到最佳多播路由，显示出了优良的性能。     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.     

开放式关联运输调度问题的研究

针对带软时间窗的开放式关联运输调度问题（ Open Incident Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows, OIVRPSTW）,联系实际应用中连锁店超市中货物供应的车辆路径问题,介绍了粒子群算法的基本原理,采用一种非线性动态自适应调节惯性权重因子的方法,使得惯性系数会随着粒子目标值的变化而自动改变,结合混沌搜索产生初始种群的方法,设计了一种混沌粒子群优化算法。同时也设计了引入了模拟退火机制的混沌遗传算法,自适应地调整交叉概率和变异概率。并用这两种算法来对OIVRPSTW求解,然后与基本的遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明用混沌搜索产生初始种群的方法在求解此类开放式关联运输调度问题是可行的,能取得令人满意的效果。     

基于格雷码和进化策略的遗传算法研究

进化策略能快速地搜索全局最优解。格雷码编码具有较强的局部搜索能力。针对Rosenbrock函数采用基于进化策略的格雷码来优化遗传算法,实验表明这种结合既能较快速地搜索适应度较大的个体,也可以大概率地搜索全局最优解。是一种快速进行局部细致搜索的优秀的非线性方法。     

一种基于混合遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于混合遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法.混合遗传算法将遗传算法与随机搜索算法结合起来,可以改善基本遗传算法的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在未成熟收敛问题.本文选择UNDX交叉算子作为遗传算法的主要算子,在保留当前最佳个体的同时,再对该最佳个体用随机搜索法搜索优化个体.这样既保证了算法的全局收敛性,又提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制.     

基于混合遗传算法的图像分割识别方法

本文基于遗传算法（GA）与共轭梯度法（CG），提出了一种混合算法，将其用于图像分割问题寻求最佳阈值，该方法具有遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索的特点。试验结果表明，新算法具有快速收敛性和全局最优性。