一种结合Tabu搜索的自适应遗传算法研究

针对标准遗传算法（SGA）在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,提出了一种TS-AGA算法。新算法通过将禁忌搜索（TS）和自适应遗传算法（AGA）相结合。以自适应遗传算法（AGA）为基础,用遗传算法进行全局搜索,用禁忌搜索法（TS）作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优。测试函数仿真结果表明,新算法能很好的抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法。     

基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究

针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试用例自动生成算法。用混沌序列搜索产生初始种群,使所有测试用例在局部区域中再次寻找最优值,从而避免过早收敛,改进搜索最佳值的能力。仿真实验表明该混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力。     

改进遗传算法在图像边缘检测中的应用

由于经典的边缘检测算法都存在着一定应用范围的局限性,为此提出了一种改进遗传算法.借助费用函数的边缘检测方法,将遗传算法应用到图像边缘检测中.提出了一种新的染色体编码方案,省去了传统的解码过程,同时该算法融入禁忌搜索算法,其局部搜索能力较标准遗传算法有很大提高.实验结果表明,利用该算法进行图像边缘检测,稳定性好、收敛速度快,能较快地收敛到全局最优解或近似全局最优解,且能有效避免局部最优.     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

电力系统PMU最优配置问题的混合优化算法

针对电力系统潮流计算方程直接可解的PMU最优配置问题,提出了一种引入小生境技术的遗传禁忌搜索混合算法。混合优化算法以小生境遗传算法为主体,避免传统遗传算法“早熟”和解的多样性不足的问题;结合禁忌搜索思想,使用TSR算子进行交叉操作,解决传统遗传算法局部搜索能力较差和收敛速度有待提高的问题。用该算法与其他两种传统算法进行了对比验证,结果表明该混合算法不仅能寻得全局最优解,而且提供了解的多样性,提高了优化效率,具有广阔的应用前景。     

结合禁忌搜索的改进粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法的全局搜索和局部开采能力,提出一种结合禁忌搜索(TS)的改进粒子群优化算法。在搜索过程中,以线性递增的概率对最优粒子实施随机扰动,在全局搜索收敛到一定程度后,引入TS算法进行局部搜索,使算法快速收敛到全局最优解。分析结果表明,该算法收敛精度较高,能有效克服早熟收敛问题。     

求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。     

一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

基于混沌“微变异”自适应遗传算法

遗传算法可以较好地解决复杂的组合优化问题,但也存在两方面不足:一是搜索效率比其他优化算法低;二是容易过早收敛,陷入局部最优.对此,提出一种混沌“微变异”遗传算法.利用混沌优化算法具有随机性和遍历性的特点,解决遗传算法容易陷入局部最优解的早熟问题,使得新算法同时具有较强的局部搜索能力和完成全局寻找最优解的能力.同时,对遗传算法的选择算子增加了混沌扰动,对交叉算子和变异算子进行自适应调整,对适应度函数进行改进,使遗传算法整体性能得到提高.最后,通过经典函数验证表明,混沌“微变异”遗传算法比一般的混沌遗传算法和经典遗传算法的进化速度更快,搜索精度更高.     

一种求解旅行商问题的改进遗传算法

针对基本遗传算法存在容易"早熟",无法全局收敛的现象,设计了一种新交叉算子和变异算子,并在遗传算子构造中引入贪心控制策略.新算子的引入丰富了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力.实例仿真表明,改进遗传算法在迭代陷入局部最优时,能在较短的时间内跳出局部最优,继续寻找全局最优解.     

基于SA的改进遗传算法的测试数据生成研究

测试数据的自动生成研究是软件测试的一个焦点问题,测试数据的自动生成可以提高测试工作效率,节约测试成本.考虑遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)各自优缺点,提出遗传/模拟退火(GASA)混合算法的策略,在标准的GA中融入SA,在GA的局部搜索中引入SA,SA的随机状态受限于遗传优化算法的结果,GA的种群更新是由SA的退温算法和随机状态产生函数来控制,从而得到最优解.GA-SA算法取长补短,提高了算法的全局和局部搜索能力,能避免GA过早收敛,提高了算法搜索最优解的能力.实验结果表明,GASA算法寻找最优解所需的迭代次数明显优于标准GA.     

An effective hybrid particle swarm optimization algorithm for multi-objective flexible job-shop scheduling problem

Flexible job-shop scheduling problem (FJSP) is an extension of the classical job-shop scheduling problem. Although the traditional optimization algorithms could obtain preferable results in solving the mono-objective FJSP. However, they are very difficult to solve multi-objective FJSP very well. In this paper, a particle swarm optimization (PSO) algorithm and a tabu search (TS) algorithm are combined to solve the multi-objective FJSP with several conflicting and incommensurable objectives. PSO which integrates local search and global search scheme possesses high search efficiency. And, TS is a meta-heuristic which is designed for finding a near optimal solution of combinatorial optimization problems. Through reasonably hybridizing the two optimization algorithms, an effective hybrid approach for the multi-objective FJSP has been proposed. The computational results have proved that the proposed hybrid algorithm is an efficient and effective approach to solve the multi-objective FJSP, especially for the problems on a large scale.     

基于遗传和禁忌搜索混合的软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法（GA）和禁忌搜索（TS）各自优缺点的基础上,提出采用遗传/禁忌混合算法（GATS）的策略,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现。实验结果表明,GATS具有多出发点和记忆功能强、爬山能力强的优势,能够克服GA爬山能力差、TS单点出发的弱点。最后与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,证明GATS更有优势,得到的划分结果也更优秀。     

基于遗传和禁忌搜索算法求解车间调度优化问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的混合动态优化调度算法,并用实例对该算法进行了仿真研究。结果表明,此算法有很好收敛精度,是可行的,并且能够在扰动发生后提供新的调度计划,与传统的调度算法相比较,体现了明显的优越性。     

A tabu search method for geometric primitive extraction

In this paper, we propose a novel method for extracting the geometric primitives from geometric data, which is essentially an optimization problem. Specifically, we use tabu search to solve geometric primitive extraction problem. To the best of our knowledge, it is the first attempt that tabu search is used in computer vision. Our tabu search (TS) has a number of advantages: (1) TS avoids entrapment in local minima and continues the search to give a near-optimal final solution; (2) TS is very general and conceptually much simpler than either simulated annealing (SA) or genetic algorithm (GA); (3) TS has no special space requirement and is very easy to implement (the entire procedure only occupies a few lines of code); (4) our TS-based method can successfully extract some geometric primitives which are specially difficult for the traditional methods such as Hough Transform (HT) and Robust Statistics (RS). TS is a flexible framework of a variety of strategies originating from artificial intelligence and is therefore open to further improvement.     

基于混沌搜索的自适应差分进化算法

提出一种基于混沌搜索的自适应差分进化算法（CADE）,该算法在计算过程中自适应地调整交叉率,在搜索初期保持种群多样性的同时增强算法的全局收敛性。具有较强局部遍历搜索性能的混沌搜索的引入使得算法具有较好的求解精度,增加搜索到全局最优解的概率。对几种典型的测试函数对CADE进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟收敛,具有良好的全局收敛性。     

BP神经网络的优化算法研究

BP学习算法通常具有收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点;遗传算法是全局优化算法,具有较强的全局搜索性能,但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题,且在进化后期搜索效率较低;模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力,能抑制遗传算法的早熟现象.因此,本文在BP算法结合遗传算法的同时,再加入模拟退火算法,可以有效地缓解遗传算法的选择压力.     

基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法

针对蝙蝠算法个体越界、易早熟收敛的问题，提出一种基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法。新算法将飞越解空间边界的个体拉回解空间内，利用越界重置策略重新分配位置。通过高斯变异策略控制个体的搜索范围，使种群以最优解为中心向四周呈放射状搜索，增强了算法的局部搜索和全局寻优能力。蝙蝠算法在靠近目标解时响度和脉冲发射频率更新不协调，影响了算法的持续进化能力,通过线性渐变策略保证响度和脉冲发射频率的变化与算法持续进化相适应。研究了在解空间不同位置关系的情况下新算法和对比算法的优化能力，并结合实验数据对算法收敛稳定性进行分析。实验结果表明，提出的新算法具有较好的收敛速度和精度，其全局寻优能力和高维问题优化能力体现了很好的鲁棒性。     

基于图染色问题的混合优化算法

为了提高图染色算法的寻优能力和收敛速度,结合禁忌搜索算法和遗传算法的优缺点,提出了一种混合优化算法（GA-HM）。该算法利用遗传算法生成初始解,将染色元素分到不同的色集中,然后通过禁忌算法进行变领域搜索来更新顶点染色。实验结果表明,GA-HM对求解相同的目标解具有更好的全局最优性和收敛性。