一种有时间约束的多车辆协作路径模型及算法

分析了有时间约束的基于多车辆协作的随机路径问题。提出了问题的随机规划期望值模型。设计了问题中的两车辆协作的随机路径问题的遗传算法，在遗传算法中采用时间惩罚过滤算子优化了初始种群，提高了收敛速度。给出了算法的应用示例。表明了模型和算法是多车辆协作随机路径问题的一种有效算法。为研究多车辆协作的随机路径问题提供了新的理论和方法。     

基于遗传算法神经网络集成股票市场预测研究

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的学习能力和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.本文利用不同的神经网络算法产生神经网络集成个体,以误差平方和最小为准则,用遗传算法动态求解集成个体的非负权重系数,进行最优组合集成建模研究,并以此建立股市预测模型.通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法相对传统的简单平均集成模型,具有预测精度高、稳定性好,易于操作的特点.     

遗传算法研究综述

近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了有关遗传算法理论的研究现状,包括:编码方式、遗传算子、适应度函数以及常用混合遗传算法,指出了遗传算法的研究方向。     

一种改进的基于实数编码的遗传算法

对传统遗传算法在编码方案及遗传操作中存在的局限性以及非成熟收敛现象，提出一种改进的基于实数编码的遗传算法，该方法以实数编码代替二进制编码，有效地解决了传统遗传算法中海明悬崖，计算精度等问题，根据适应度值父染色体进行变异操作，减轻传统遗传算法中变异操作所存在的盲目性，并对遗传算法可能出现的非成熟收敛现象进行预测，从而能极大的避免非成熟现象的产生。     

主要小麦品质性状的双列杂交分析

6个小麦亲本的P(P +1) / 2双列杂交试验的三倍体遗传模型分析结果表明 :蛋白质含量、湿面筋含量、沉淀值及籽粒硬度的遗传均符合加性 -显性模型 ,其显性效应远大于加性效应 ;各性状平均显性度大小顺序依次为沉淀值 >蛋白质含量≥湿面筋含量 >硬度 ;各品质性状的基因作用方式分别是 :蛋白质含量和湿面筋含量为双显性 ,沉淀值为显性等位基因增效 ,硬度为隐性等位基因增效 ;在杂种后代中 ,各性状都应选择高值植株 ,且蛋白质含量和湿面筋含量选择要先宽后严 ,沉淀值和硬度要早代严选 .     

用遗传算法求解飞行管理问题

对遗传算法的算子加以改进,并用改进后的遗传算法求解飞行管理问题,模拟结果表明该算法有效.     

一种改进的遗传算法

传统的遗传算法有两个严重的缺点,即不能有效地克服过早收敛现象,以及在进化后期搜索效率较低。模拟退火算法是基于金属退火的机理而建立起来的一种全局最优化方法,它能够以随机搜索技术从概率的意义上找到目标函数的全局最小点。本文将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出模拟退火遗传算法,实验结果表明,该算法在性能上有较大的提高。     

基于遗传算法的神经网络权值优化

针对BP算法学习效率低、收敛速度慢，以及易陷入局部最优等缺点，提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法——遗传算法(Genetic Algorithm)，并论述了它在BP神经网络中权值优化的问题。仿真结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的权值收敛速度快，并有效解决了BP算法易陷入局部最优的问题。     

A gene-pool based genetic algorithm for TSP

Based on the analysis of previous genetic algorithms (GAs) for TSP, a novel method called Ge- GA is proposed. It combines gene pool and GA so as to direct the evolution of the whole population. The core of Ge- GA is the construction of gene pool and how to apply it to GA. Different from standard GAs, Ge- GA aims to enhance the ability of exploration and exploitation by incorporating global search with local search. On one hand a local search called Ge- Lo-calSearch operator is proposed to improve the solution quality, on the other hand the modified Inver-Over operator called Ge- InverOver is considered as a global search mechanism to expand solution space of local minimal. Both of these operators are based on the gene pool. Our algorithm is applied to 11 well-known traveling salesman problems whose numbers of cities are from 70 to 1577 cities. The experiments results indicate that Ge- GA has great robustness for TSP. For each test instance, the average value of solution quality, found in accepted time, stays within 0. 001% from the optimum. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (70071042, 60073043, and 60133010) Biography: Yang Hui ( 1979-), female, Master candidate, research direction; evolutionary computation.     

求解带软时间窗的车辆路径问题的改进遗传算法

带软时让窗的车辆路径问题(VRPSTW)是在基本的车辆路径问题(VRP)上增加了时间窗约束条件的一种更化形式，是一个典型的NP-难问题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制，构造一个改进的遗传算法来求解VRPSTW，并将求解结果与其他遗传算法比较。比较结果显示，该算法具有较好的性能。