求解TSP的改进遗传算法

遗传算法是求解旅行商问题的一种全局优化概率搜索算法方法,文中针对遗传算法较快的找到最优解并防止"早熟"收敛问题,提出了一种新的分级方法,该方法在各级中以群体当前最优个体替代各级中的最差个体,并在各级中采用自适应变异概率,改进后的遗传算法不但有效的维持了群体的多样性,而且提高了收敛速度,最后实验表明,改进的算法是可行和有效的.     

兼顾最优个体的模拟退火分层遗传算法

针对传统分层遗传算法存在"发散"、收敛速度慢和最优解易丢失等缺陷,本文提出了一种改进的分层遗传算法,采用基于模拟退火思想的底层交叉和变异算子,避免底层算法的"发散"、提高收敛速度;设计了一种兼顾最优个体的高层选择算子,防止最优个体丢失。求解SAT问题的比较实验结果表明:求解成功率与收敛速度等算法性能均有较大提升。     

一种改进的微种群遗传算法

 采用种群隔离机制、算术交叉、杰出者保留策略等对微种群遗传算法进行了改进。减少了重启动次数,增强了两次重启动之间遗传优化过程的全局和局部搜索能力,使算法在尽可能保有模式识别信息的前提下进行智能搜索;采用了实数编码,减少了编码和解码过程中的计算开销;引入了自适应随机变异算子,使之在不增加循环次数的前提下,增加了利用现有种群已经获得的遗传信息进行有效搜索的次数;引入了异种机制,有效提高了微种群遗传算法收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度。最后,标准测试函数的测试结果证明了这一改进的微种群遗传算法能够用远低于标准遗传算法的计算代价获得更佳的优化效果。     

一种改进的车间调度算法

为了解决考虑生产总成本的车间调度问题,对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成本的车间调度问题进行了研究,提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的编码、初始化、选择、交叉和变异操作,通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在收敛速度和最优解值上的优越性。     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

基于小生境遗传算法的多峰函数全局优化研究

针对基本遗传算法在求解多峰函数时很难找到全部最优解的问题，研究了基于淘汰相似结构机制的小生境遗传算法。用该算法对两个典型多峰函数求解的测试结果表明，该算法较之基本遗传算法有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。     

利用优化的遗传算法解决饲料配方设计问题

 利用改进和优化传统遗传算法的选择策略、搜索空间,自适应调整交叉率和变异率提高了计算效率,并在遗传进化过程中用优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解饲料配方设计问题的一种改进方法(GA+).应用该方法对3个经典非线性测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的遗传算法.结果表明,GA+较好地保持了种群的多样性,精度高、收敛速度快,对求解饲料配方设计问题非常有效.     

基于改进遗传算法的露天采矿优化

首先针对露天采矿优化问题的实际情况,建立了优化数学模型,并将原问题的约束条件转化为目标函数的组成部分,使之便于利用遗传算法求解.针对遗传算法的局限性,实施了最优保留策略,并改进了选择、交叉和变异操作,使该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.最后,通过实际算例说明,该优化方法有效、实用.     

一种求解排样问题的遗传算法收敛性分析

遗传算法已经被广泛用于求解排样问题,但是在算法不收敛的情况下,很难有效地找到满意解.因此,在用遗传算法求解排样问题时,有必要研究其算法的收敛性.对求解圆形件排样问题的混合遗传算法,采用概率论的方法,证明了该遗传算法理论上完全收敛于全局最优解.该结论可以进一步应用到其它形状零件的排样问题,并给出了遗传算法求解排样问题的收敛性条件.     

改进遗传算法求解VRPSTW问题

为求解物流配送过程中基于单配送中心的软时间窗车辆调度问题（VRPSTW）,本文在传统遗传算法的基础上,引入了并行计算与阶段性进化的思想,提出了求解VRPSTW问题的改进遗传算法.验证实验表明,本文提出的改进遗传算法在求解模型时快速地得到了最优解,收敛速度明显优于传统的遗传算法.     

一种新的改进遗传算法在等距型面检测中的应用

设计了一种新的遗传算法用来测量等距型面的廓形参数和误差.标准遗传算法的控制参数为常数,将变异概率设计为随遗传代数变化的函数,设计了改进的遗传算法,并进行了实例计算.计算结果表明,该改进的遗传算法可以很好地解决等距型面的检测问题.     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

基于双层启发式遗传算法的三维装箱问题

三维装箱问题是一类组合优化问题,多用于物流运输业的货物装载,具有重要的实践意义。它的最优解受多种条件因素的影响,求解形式复杂且计算量较大,所以常用启发式算法来解决。以空间分割为原则的启发式算法融入遗传算法中并结合二层规划的思想,提出一种基于双层启发式遗传的三维装箱算法。通过双层启发式遗传策略分别对可行解进行广度和深度的搜索来提高寻优效率,从而得到最优的三维装箱方案。在此基础上利用具体算例进行运算和分析,证明该算法在空间利用率和稳定性上都有较好的效果,同时装箱方案可以依托计算机技术进行三维可视化,可为三维装箱问题的信息可视化提供理论依据。     

低功耗片上网络映射的遗传及蚂蚁融合算法

针对带宽和时延约束下的低功耗片上网络映射问题,提出了基于遗传和蚂蚁算法融合的映射算法.该算法利用遗传算法的快速搜索能力,获得若干优化解,并按照这些优化解的最优顺序给蚂蚁路径赋初值,以初始化蚂蚁算法的信息素分布.然后,借助具有交叉和变异操作的蚂蚁算法,充分利用蚂蚁算法的正反馈特性,搜索低功耗映射问题的更优解.该算法具有收敛速度快、优化效果好的特点,可用于求解大规模片上网络映射问题.实验结果表明:当系统规模扩大时,该算法在搜索时间方面明显优于遗传类算法和蚂蚁类算法,如系统规模为64处理单元时,搜索速度提高率最高可达220.3％,在较快收敛的同时,还保持了较好的优化效果,与蚂蚁类算法的差别可保持在9.1％以内.     

带外包的服饰运输调度问题的优化

由于服饰产品是一种时效性很强的商品,而且服饰产品在配送过程中可以外包给快递公司进行配送,对带外包和硬时间窗的服饰运输调度问题（Apparel products Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows and Outsourcing,AVRPHTWO）进行分析,并构建了AVRPHTWO、一般性VRP（Vehicle Routing Problem）和VRPSTW（Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows）的数学模型,通过对基本的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）进行改进,混沌搜索被引入人工鱼群算法来提高算法的全局收敛性,反馈策略用来指导人工鱼的移动,以此来提高收敛精度。应用混沌人工鱼群算法（chaotic artificial fish swarm algorithm,CAFSA）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对所建立的三种模型求解,通过对实验数据进行处理,证明了AVRPHTWO模型和混沌人工鱼群算法求解此类模型的有效性,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型简单时,遗传算法更优;问题模型复杂时,混沌人工鱼群算法更优。     

基于混合变邻域遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性作业车间调度的问题，以最大完工时间为目标建立数学模型，提出一种混合变邻域遗传算法。采用三种初始化方法保证初始解的质量，用遗传算法进行初步搜索，将搜索的结果通过迭代贪婪策略进一步搜索，以提高解的质量，再对关键路径进行邻域搜索，设计“跨机器工序搜索邻域”、“同机器工序搜索邻域”、“次优工序搜索邻域”三种邻域结构，加强局部搜索能力。引入迭代贪婪策略和改进的邻域结构可显著提高算法的稳定性与迭代速度。通过对国际通用的柔性作业车间调度基准算例进行测试，实验结果表明所提改进算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。     

基于一种自适应并行遗传算法的网格资源选择策略

网格是在某一单一时间,将网络中众多的计算机资源集中起来共同处理某个单一问题的.而如何有效地从众多的资源中选出多个较优秀的资源是一个NP问题.该文提出一种新的自适应的并行遗传算法（NAPGA）,并对网格资源的选择策略在C+MPI平台上进行了并行模拟.结果表明,该算法不仅有效地避免了过早收敛的现象,而且取得了比改进型的并行遗传算法(NIPGA)更优的搜索结果.最后对遗传算法的搜索和收敛规律进行了一些讨论.     

基于模型预测控制的快速路网匝道调节方法

探索了基于模型预测控制(MPC)的匝道调节方法.提出了匝道MPC调节的非线性动态时间离散最优控制模型及其解法.最优控制模型采用动态网络交通流模型作为过程模型,采用遗传算法求解.考察了匝道MPC调节的效果和鲁棒性,并将其效果与经典的ALINEA匝道调节方法相比.针对三起点三终点快速路网的仿真案例显示,匝道MPC调节能明显缓解拥堵,改善路网总体运行效率,较之ALINEA调节能够更连续平稳地调节交通流,在存在预测误差的情况下控制效果依然很好,其路网总耗时改善率明显高于ALINEA调节,具有很好的鲁棒性和应用前景.