基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法①

针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点,从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度,分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进,并将二者组合应用,构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法,避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取,保证了算法的全局收敛性。实验结果表明,该算法具有更好的整体搜索性能。对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。     

一种基于矩阵遗传算子的优化组合遗传算法

针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码具有对搜索空间表示精细、容易位值计算的特点,提出矩阵遗传算子,实现群体性对样本空间探索,从而增强遗传算法的全局搜索性能,与具有良好局部搜索性能的遗传算子组合应用,构造了基于矩阵遗传算子的优化组合遗传算法,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,该算法具有更好的整体寻优能力,对利用基于二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义.     

扩散遗传算法及其应用研究

针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。     

一种求解图着色问题的优化组合遗传算法①

图着色算法是一种典型的NP-完全问题。在逆序算子、对偶算子和矩阵遗传算子的性能研究基础上,采用自然数与二进制相互转换的编码方案,应用图着色问题的约束条件建立适应度评价函数,将具有良好局部搜索性能的矩阵遗传算子与具有良好局部搜索性能的逆序与对偶组合算子优化组合应用,构造了一种用于求解图着色问题的优化组合遗传算法,保证了算法的全局收敛性。与基本遗传算法相比较,实验结果表明,该算法对图着色问题有较好的求解性能。     

基于阀值逆序算子的优化组合遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差的缺点，模拟生物染色体中基因排列的有序性，对阀值逆序算子进行了研究，它与传统逆序算子相比，能较好地提高群体性能提高，减少了对种群多样性的破坏，改善了遗传算法的局部搜索性能，与具有全局搜索性能好的遗传算子组合，弥补了阀值逆序算子对全局搜索性能的影响，构造了一种基于阀值逆序算子的优化组合遗传算法。从理论上证明了该算法的收敛性，实验结果表明，该优化组合算法具有更好的寻优能力，对应用串型编码的遗传算法解决一般的优化问题时，具有很好的借鉴意义，阀值可根据求解问题特征和局部搜索强度而选定。     

应用布尔遗传算子求解N皇后问题

应用回溯法求解规模较大的N皇后问题时,时间开销巨大。从提出布尔遗传算子角度,增强遗传算法局部搜索性能,与具有良好全局搜索性能的矩阵遗传算子组合应用,对N皇后问题求解。采用自然数和二进制互换的编码方式,应用N皇后的约束条件构造适应度函数,保证了算法的全局收敛性。通过与回溯法和相关遗传算法比较,实验证实了该方法应用于求解N皇后问题,具有良好的搜索效率和求解质量。     

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.     

一种整数编码的改进遗传算法

遗传算法作为一种优秀的寻优算法,编码策略是其基础。因二进制编码和实数编码均存在一定的不足,该文提出一种整数编码的最优化遗传算法。为了提高收敛效率和避免算法的早熟收敛,该文采用了截断选择机制和混合杂交、邻近变异等操作算子,并引入邻域搜索技术来提高算法的局部搜索能力。仿真计算表明了该算法具有令人满意的全局最优性能和统计稳定性。     

基于蜂群遗传算法的0-1背包问题

针对0-1背包问题,本文提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。该算法包括两个种群,一个主要用于全局搜索,另一个主要用于局部搜索;每个个体采用二进制编码;采用最优个体交叉策略;对当前解的处理措施是将还未装入背包且性价比最好的物品装进背包,直至不能装为止;不符合约束条件的解采用诱变因子指导变异处理;遗传算子包括单点交叉算子、简单变异算子、主动进化算子和抑制算子。本算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛的特性,快速地并行搜索,有效地克服了经典遗传算法容易陷入局部最优问题。数值实验表明,该算法在求解0-1背包问题中取得了较好的效果,同样可以应用于其它的组合优化问题。     

遗传算法的一种新颖编码研究

提出了一种新的基于N进制分部编码算子的遗传算法．该编码算子首先将每个基因值用N进制的浮点数表示，然后将其分为整数部分和小数部分，分别重新编码组成染色体；相应的选择、交叉、变异算子采用符号编码的思想，充分利用N进制浮点数的特点进行设计．在遗传算法开始阶段，该编码算子进行整数部分和小数部分的遗传操作，使得遗传算法在早期具有很强的全局搜索能力，避免陷入局部极值；在后期进行小数部分的遗传操作，使得遗传在后期具有很强的局部搜索能力，能够很快地搜索到全局极值．通过理论分析，证明了N进制分部编码算子与传统的浮点数编码和二进制编码算子相比具有优越性，并通过典型函数的仿真进行了验证．     

A Novel Genetic Algorithm and its Application in Fuzzy Variable Structure Control of Fuel Cell

A novel genetic algorithm (GA) is proposed; a ranking genetic algorithm with improved crossover operator. The whole colony is divided into several sub-colonies, and each sub-colony is called a family, which is represented by its best individual. This algorithm includes two levels of structure: the family level and the harmonizing level. The families are parallel during the process of evolution. The harmonizing level ranks all families based on their fitness values, and transports the best individual of the first-rank family to low-grade families so as to accelerate their evolution. Two levels of competition are constructed; one among individuals of a family, and the other among families. The competition within a family is accomplished by a genetic algorithm with improved crossover operator. A family's mutation probability is determined by its relative competitive power. In this way, a rapid and global convergence to the optimum goal is obtained. The GA crossover operator is improved for the case of floating point operations. The improved crossover operator can generate child individuals at random within the space of the supercube, which enhances the space searching rate and precision. Finally, the proposed novel GA is applied to the fuzzy-variable structure control (FVSC) system of a molten carbonate fuel cell (MCFC). The simulation results are satisfying.     

一种维持种群多样性的遗传算法变异算子的研究

本文针对二进制编码遗传算法中，由于传统变异算子随机地选取基因位置而对搜索全局最优的不利影响，分析了变异位置对种群多样性的影响．提出了一种新的维持种群多样性的变异算子，其变异概率和变异位置由种群基因位的多样度和个体适应度值自适应决定．经变异后优秀的个体得以保存，且在种群中每一基因坐上两种基因的比例控制在期望的范围内．本文最后用实验验证了该算于维持种群多样性的有效性．     

基于进化稳定策略的遗传算法

为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在借鉴生物学中"进化稳定策略"的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,提出了基于进化稳定策略的遗传算法.该算法的核心在于,稳定参数控制下的突变算子的构造,通过稳定参数的设定来稳定种群中最优个体的数目,并有目标地对最优个体进行突变操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的.仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.这将使GA在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景.     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性,但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷,通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中,减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来,提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法,从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明:新提出的算法明显快于基本蚁群算法,佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法,以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

一种两级混合遗传算法的结构与性能

遗传算法的搜索能力很强,但容易陷入早熟。在遗传算法的基础上,提出一种将二级遗传算法混合使用的新算法。新算法用第一阶段的遗传搜索进行全解空间的搜索,第一阶段的搜索结果经过范围缩减策略后,为第二阶段的遗传搜索提供一个改善了的搜索空间,使第二阶段的搜索能够有效地接近全局最优点,克服了早熟现象。通过实例,与其它改进遗传算法相比,新算法在收敛精度上有所提高。     

基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法

为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。