基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化

提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明：改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。     

改进的自适应遗传算法及其工程应用

引进小生境技术、种群迁移以及增加杂交个体之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进,从而建立了改进的自适应遗传算法,改善了传统的遗传算法局部收敛和早熟的现象,大大加快了全局搜索的速度以及搜索全局最优解的概率.工程实例表明:提出的改进自适应遗传算法应用于岩土工程的位移反分析具有搜索速度快、精度高等优点;同时对初始种群的形成方式、种群规模以及最大杂交概率、最大变异概率进行了参数分析.     

基于生物入侵思想的自适应遗传算法优化

为了改进遗传算法的性能,针对标准遗传算法存在的早收敛及稳定性差的缺点,分析这一问题的原因及应对措施。选择使用基于生物入侵思想的自适应遗传算法进行优化,根据种群的实际情况对交叉概率、变异概率及入侵概率进行动态调整,使算法具有更好的鲁棒性。通过对标准遗传算法、自适应遗传算法、改进的自适应遗传算法和基于生物入侵思想的自适应遗传算法进行仿真验证得知,优化后的算法具有更好的适应度曲线,表明其能够有效的克服不成熟收敛,具有更快的收敛速度及更好的的稳定性。     

基于可靠度指标的小概率失效结构优化

针对实际工程中具有隐式功能函数的小概率失效结构的可靠度计算与优化问题,提出一种适用于小概率结构可靠度计算与结构优化设计的方法。该方法首先采用径向基神经网络构建结构的隐式功能函数;其次,引入自适应随机变量对遗传算法进行改进,遗传算法根据可靠度的几何意义搜索可靠度指标最优解及验算点,以此求解可靠度指标;最后,以引入自适应随机变量的遗传算法为主程序,径向基神经网络构建优化变量与结构可靠度之间的隐式关系供主程序调用,对工程结构进行优化,并以矮寨大桥钢桁架为例进行实例验证。研究结果表明:引入的自适应随机变量明显改善了遗传算法初始种群的质量,加快遗传算法收敛速度;根据可靠度的几何意义,采用引用自适应随机变量的遗传算法搜索钢桁架(小概率失效结构)可靠度的方法与蒙特卡洛法计算结果相对偏差仅为0.33%;引入自适应随机变量的遗传算法收敛速度、计算精度明显提高,证明该方法具有鲁棒性强、计算速度快、适用性强、精度高等优点。通过2个优化模型对钢桁架进行了优化,优化结果表明:设计时应适当增加钢桁架腹杆的面积与截面高度,减小纵横梁的截面面积;在钢桁架可靠度指标一定的前提下,质量较优化前减少14.2%;钢桁架设计质量一定的前提下,可靠度指标由4.821 2提高至5.912 4。     

基于最小误差逼近的轮廓特征点提取

针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取,提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法.该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分,并最大限度地减小逼近误差.使得在给定特征点数目情况下,多边形逼近误差为最小.在给定逼近误差的情况下,特征点数目为最少.对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义.     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞 ,将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差 ;变异参数 (包括变异概率、变异位数 )初值与标准遗传算法 (SGA)相近 ;随着发育停滞代数的增长 ,增大变异参数 ;当有更优个体产生时 ,变异参数恢复到初值 ,种群发育停滞代数置 0 ;随种群发育停滞代数再次增长 ,变异参数再次增大 ,如此反复 ,直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时 ,提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’sF6函数 )对该算法进行测试 ,结果表明 ,与SGA及自适应遗传算法相比 ,该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解 ,且具有较高的收敛速度     

一种改进的人脸特征点定位方法

人脸特征点自动定位方法在人脸识别、三维人脸模型重建等方面都有重要作用.三维人脸模型重建对下巴特征点精度要求很高.采用一种结合遗传算法和活动外表模型(AAM)的人脸特征点定位方法(GA-AAM),对AAM算法在下巴轮廓提取中的不能精确收敛问题作了改进.对于用实时AAM算法做特征点粗定位得到的结果,在AAM的代价函数中引入代表特征点处的边缘信息,进一步采用遗传算法作优化.实验结果表明该方法对下巴特征点的精确收敛十分有效.     

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。     

自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法.     

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用改进的自适应遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.采用浮点数编码遗传算法,引入自适应交叉率和变异率、非均匀变异算子,以TDOA方式进行最佳坐标搜索.仿真结果表明,在保证种群数量的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其他算法精度更高.