小生境技术对遗传算法的改进作用研究

将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象。本扼要分析了遗传算法的运行机制,提出一种基于小生境改进遗传算法;对复杂函数的遗传优化仿真实验数据表明,改进的遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性,而且具有快的收敛速度。     

面向机械设计的一种改进的遗传算法

根据对机械优化设计应用中模型的约束与目标函数的特点,提出一种改进的遗传算法.提出个体多代生存的模式和种群规模动态波动促进优良模式积累的理念.对约束和目标函数的处理分别采用了新的选择和配对算子.采用一种小生境技术保持优化算法搜索的全局性能.最后通过实验验证了本文提出的理念以及改进的遗传算法对于复杂约束问题的良好性能.     

软土基坑开挖位移反分析的改进遗传算法

为克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷,提出了改进遗传算法.首先,针对简单遗传算法的早熟现象,引入了小生境技术;其次,针对简单遗传算法微调能力差的缺点,引入了优化方法单纯形法,进而提出了改进遗传算法;最后,将改进遗传算法引入到软土基坑开挖位移反分析中,开发了相应的位移反分析计算程序.数值试验表明:改进遗传算法能较好克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

进化规划中防治早熟收敛的方法

对进化规划中容易出现的早熟收敛现象做了分析，定义了刻划早熟收敛现象的两个量，针对预防和处理早熟收敛现象，将小生境技术引入EP的竞争选择机制预防早熟收敛的发生，并使用重开始策略来解决早熟收敛发生后搜索如何继续有效进行的问题，引入这两种方法后的进化规划能够很好地克服早熟收敛带来的不利影响，性能得到明显提高，对典型函数的数值仿真实验证明了这两种方法的有效性。     

车间生产调度中动态小生境协同进化算法

车间生产调度是企业生产的重要环节。为避免遗传算法在求解多车间协同调度时早期成熟和陷入局部最优解,以及收敛速度慢的问题,特引入一种基于动态小生境集的多种群协同进化模型。在基于工序的染色体编码方法的基础上,利用交叉算子和变异算子调整加工顺序和多工艺路线选择。融合动态小生境集技术和多种群协同进化方法,实现多工艺路线下多车间协同生产调度的优化求解。实验表明,该方法具有良好的优越性。     

小生境遗传算法修正三角模糊数互补判断矩阵一致性及排序

一致性检验、修正和权值排序作为一个整体处理,属于全局分析方法.采用遗传算法优化建立的一致性指标系数函数,引入小生境技术以保证在待优化参数较多时仍能找到最优解.分析了算法的时间复杂性和稳定性.并通过仿真对比验证了算法可在对初始判断矩阵做较小程度修正的基础上使修正后的判断矩阵具有更小的一致性指标系数.最后通过算例分析和该方法在舰船电力推进系统电磁兼容性评估中的应用,证明了该方法的可行性.该方法对克服复杂系统性能评估中人们认识的片面性具有促进意义.     

一种基于小生境的模糊支持向量机新算法

提出了一种基于小生境的模糊支持向量机新算法,该算法主要是通过对样本小生境与类小生境之间对比,并利用类小生境中样本最小半径来度量样本与类之间的关系,改变传统支持向量机简单使用样本欧氏距离来度量样本与类之间的关系的方法,克服了传统支持向量机算法对噪声和异常点过于敏感以及有效样本区分度差等缺点.实验数据表明,与只使用基于样本与类中心之间距离的传统模糊支持向量机算法相比,该算法提高了算法的收敛速度,且大大增强了包含噪声样本与有效样本的区分度.     

一种基于小生境技术的两阶段分布估计算法

针对分布估计进化后期种群多样性降低,算法出现局部早熟的问题,把小生境技术引入分布估计算法,提出了一种两阶段估计的分布估计算法,利用小生境概率与种群概率相结合的方法产生新个体。仿真实验表明,该算法能有效防止早熟收敛,较大的提高了算法的全局搜索效率。     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。