多模态函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统用于多模态函数优化问题小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统的克隆选择原理,提出一种解决多模态函数优化问题的小生境克隆选择算法(NCSA),通过3个典型的多模态函数寻优问题的仿真实验,说明实现了小生境克隆选择算法在解决多模态函数的优化问题时的有效性.     

一种基于小生境遗传算法的星座识别方法

提出了一种新的PSK/QAM星座识别方法,将星座聚类问题转化为星座二维密度函数的数值优化问题,采用小生境遗传算法对该多峰值函数数值矩阵进行有效搜索,获取星座中心,最后结合聚类有效性评价和星座模板匹配,实现了信号星座类型的识别。与基于模糊C-均值的星座聚类方法相比,新方法与初始聚类中心和样本输入次序无关,缩减了星座识别过程中对聚类结果的评价,减小了运算量。     

基于小生境遗传算法的制导雷达误差估计

制导雷达误差估计是多雷达站之间信息资源共享的前提和基础。针对无基准数据条件下的误差估计难题,建立了制导雷达误差估计模型,采用小生境遗传算法,给出了误差评估模型的求解方法,并进行了实验验证。仿真实验表明：比较传统遗传算法,小生境遗传算法克服了早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，表明算法是可行的,对多雷达站实现网络化作战有重要的作用和价值。     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

基于改进的小生境粒子群算法在函数优化中的应用

为了克服标准粒子群算法在搜索后期中易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的小生境粒子群算法.通过将小生境技术引入标准粒子群算法中,保证了种群的多样性;同时在惯性权重中引入余弦函数,更改算法中认知项和社会项加速因子,加入迭代因素,并在位置更新策略中加入了飞行时间因子等策略,使其更加贴近粒子群算法的客观规律.通过对5个非线性基准测试函数进行数值仿真实验对比,结果表明改进的小生境粒子群算法在非线性的复杂函数优化中具有更好的寻优能力,避免了"早熟"现象,同时还具备收敛速度快,搜索精度高等特点.     

遗传算法的一种改进实现

遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法.针对基本遗传算法的缺点,从选择、交叉和变异3个算子出发,采取替换部分最差个体、引入小生境思想和集中因子等方式进行处理,提出一种改进的遗传算法(IGA).通过测试函数Rastrigin确定IGA中的相关参数,并与基本遗传算法比较.结果显示IGA较基本遗传算法更具优越性和可行性.     

应用改进小生境遗传算法优化BLDCM调速系统的PI参数

本文以无刷直流电动机的转速控制器作为研究对象,应用改进的小生境遗传算法（INGA）对其PI参数进行了优化设计,该算法针对常规遗传算法很难搜索到全局最优解的缺点,通过将单纯形法与小生境遗传算法相结合形成了一种全局优化算法,并使用MATLAB软件进行了动态跟随性能的仿真实验,结果表明采用该算法确能优化调速系统的性能。     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题,提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析,实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度,算法有效、可行.     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

面向本体的SOA构件定位机制与算法研究

针对基于构件开发的构件间相互通信。互操作和检索组装自动化等问题,以及基于Internet软构(网构软件)的大量的问题都需要解决,首先分析OWL-S和WSMO的异同以及SOA构件库构成条件;接着提出基于本体的SOA构件库定位机制,其构造一种最小二乘法最优估计的自动验证的指标体系、构件服务质量,以及构件反馈机制。建立一种定位的SOA构件库寻址和刻面分类的定位构件树模型,在此基础上,采用小生境蚁群退火遗传算法求解定位的构件树,从而最大限度实现构件自动化组装,以及实现构件的关注点分离和层次粒度的重用,最后通过实验仿真分析了定位算法的有效性。