改进自适应遗传算法在BP神经网络学习中的应用

针对遗传算法容易产生局值的问题,提出一种新的自适应遗传算法,改进遗传算子,通过比较两代之间的适应度评估值,选取适合的交叉率和变异率,保证了优秀个体进入下一代,而且避免了种群中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为0的情况.最后,将改进后的算法应用于库存控制模型,实验表明,改进后的自适应遗传算法能避免局值,提高网络的收敛速度,改善了网络的学习性能.     

用自适应遗传算法求解一类组合调度优化问题

针对JobShop组合调度优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在经典遗传算法的基础上增加了重构和局部寻优操作,构造了新的交叉和变异算子,自适应地确定交叉和变异概率,提高了算法的搜索效率.算例表明,该算法能有效求解JobShop调度等组合优化问题.     

结构优化设计中自适应遗传算法的研究

主要介绍了一种基于非连续设计变量的结构优化设计方法一遗传算法(Genetic Al-gorithms，GA)。首先对遗传算法的来源、基本过程进行了论述；为了提高遗传算法的收敛性能，同时考虑到交叉率和变异率的选取问题，引入一种基于个体适应度值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法，并通过算例表明自适应遗传算法是有效的。     

基于降半Γ分布函数的自适应遗传算法

针对遗传算法中交叉概率和变异概率难以选取的问题,提出一种新的自适应遗传算法:利用降半Γ分布函数对交叉概率和变异概率进行自适应调整,使这两个参数随基因串的适合度值而变化.仿真结果表明:该算法与传统遗传算法,常规自适应遗传算法相比,有效地克服了过早收敛问题,提高了搜索效率.     

改进自适应遗传算法的结构优化设计

介绍了离散变量的结构优化设计方法——遗传算法(Genetic Algorithms)的来源和运行参数。考虑到遗传算法在运算过程中表现出的缺点以及交叉率和变异率的选取对遗传算法的搜索能力和搜索效果的影响,同时为了提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行了改进,引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法。并通过算例表明这种改进自适应遗传算法较基本遗传算法是更有效的,提高了算法的运行效率和计算精度。     

微阵列肿瘤分类混合基因选择算法

集成自适应遗传算法和学习自动机,基于个体适应度值自适应调整交叉率和变异率。分析了时间复杂度,选择了Colon、ALL_AML和MLL三种不同的癌症数据集,运用AGALA算法进行特征选择,并与其他几种算法进行了对比。     

优进遗传算法及其在化工数据处理中的应用

针对常规遗传算法容易早熟、局部寻优能力差的弱点，提出一种优进遗传算法．该算法以一定的概率引入确定性操作，并采用空间重组的方式改进子代分布，以提高全局寻优的性能．采用的相关技术包括增加单纯形寻优算子、运用改进的交叉算子、自适应地调整交叉率和变异率等．该算法已成功应用于SO2催化氧化反应动力学模型的非线性参数估计、这种优进遗传算法不依赖于问题的具体领域，可应用于各种数据处理和优化领域．     

基于变异概率自适应调整的逆序遗传算法研究

提出一种改进的遗传算法，根据个体适应度不同对变异概率进行自适应调整，使群体中的优良模式不易被破坏，同时又保证了种群个体的多样性，从而提高了算法的搜索效率。算法中改变了交叉与变异的操作顺序，避免了个体适应度的重复计算，提高运行速度。仿真结果表明，该算法优于普通遗传算法。     

改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.     

一种结合混沌搜索的自适应遗传算法

在系统分析和研究自适应遗传算法特点的基础上,提出了一种新颖的混合软计算:结合混沌搜索的自适应遗传算法.一方面,算法将具有对初值敏感、易跳出局部极小、搜索速度快和计算精度高的混沌优化算法引入到自适应遗传算法中,以平衡其"开发"和"探测"之间的性能;另一方面,算法设定群体早熟收敛的量化计算公式和判定阈值,并引入了一组新的自适应交叉率和变异率的计算函数,从而有效防止了算法陷入局部最优的缺点.通过对4个基准测试函数的仿真计算,证明该算法能有效提高全局寻优的性能,且鲁棒性好.     

改进多种群遗传算法在墙土系统损伤识别中的应用

针对墙土系统损伤识别方法进行研究，提出了一种基于改进多种群遗传算法的墙土系统损伤识别方法。首先，建立了墙土系统动测简化模型，同时对土体发生损伤时墙土系统的特征方程进行理论分析，基于系统的特征方程构造目标函数；其次，对多种群遗传算法进行改进，改进的内容主要包括采用实数编码、采用自适应交叉概率、采用自适应变异概率；最后，利用改进多种群遗传算法分别进行了无噪声条件和噪声条件下的墙土系统损伤定位和定量研究。通过分析结果表明：无论对单处损伤还是多处损伤、单一损伤程度还是多损伤程度，按所提出的方法都能较好的识别出损伤位置和损伤程度，具有较强的抗噪声能力。因此，所提出的方法为墙土系统的损伤识别提供一种简单有效的途径。     

中央空调冷冻水系统设备节能优化方法

针对中央空调冷冻水系统运行能耗高、系统设备参数难以随负荷变化而动态调节的问题,采用一种结合穷举法的自适应并行人工免疫算法(Adaptive parallel artificial immune algorithm combined with exhaustive method, EM-APAIA)优化系统设备在不同负荷下的运行参数,以降低冷冻水系统的运行能耗。首先建立了系统内各设备的功耗模型,以所有设备功耗最小作为冷冻水系统的优化控制目标。其次,采用EM-APAIA对冷冻水供水温度、冷冻水泵的运行台数和转速比等运行参数进行优化。在该算法中,对初始化方式、移民算子和变异概率进行了改进以及引进穷举法机制,增强了算法对冷冻水系统设备运行参数的优化能力。最后对某一实际中央空调冷冻水系统进行了仿真实验。结果表明:与常规设置相比,使用EM-APAIA对系统内各设备运行参数优化后,系统总能耗降低14.8 %;同时相对于其他对比算法,该算法能得到更好的控制策略,且收敛速度快、稳定性强,可用于中央空调冷冻水系统内各设备的控制优化。     

求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计

针对标准遗传算法中交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变带来的局限性,以及M.Sr-invivas自适应遗传算法的缺点,提出了根据适应值集中程度,自适应地变化整个种群的Pc和Pm的一种改进的自适应遗传算法,文中系统地介绍了算法的改进及算法的流程,并将算法应用于求解JSP问题,最后用一个典型的测试例子,对本文设计的算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

遗传算法在矿井通风网络优化中的应用

建立了矿井通风系统网络优化的非线性规划数学模型,并用遗传算法来求解该优化模型.使用罚函数法对优化模型所包含的约束方程进行转化和处理,使之适用于遗传算法.罚函数的形式采用不可微精确罚函数,并在惩罚参数的选择上参考了模拟退火算法的一些优点,设计出一种动态罚函数.应用遗传算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.结果表明：优化后通风系统总能耗降低了7.78 kW,其下降幅度约为3%.     

自适应遗传算法在建筑结构优化中的应用

遗传算法易搜索到全局最优解，但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象. 基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上，针对其缺陷提出改进措施：利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群；采用最优个体储存、最差个体替换策略. 在改进遗传算法的基础上，又引入自适应的交叉、变异概率公式，幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法. 通过十五杆平面桁架的数值算例，自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比，验证自适应遗传算法的优越性能.     

基于遗传模糊高斯混合模型的训练方法

为了解决传统高斯混合模型GMM(Gaussian m ixture model)的训练方法对模型初值十分敏感、在实际训练中极易得到局部最优模型参数的问题,提出了一种GMM模型参数训练的新方法。将遗传算法与基于模糊聚类分析的GMM参数估计相结合,形成一种新的混合算法,对模型参数进行全局优化,提高了参数估计的准确性。采用自适应交叉和变异算子,同时利用模糊最小目标函数FMOF(FuzzyM inimum Objection Function)准则对模型参数进行重估,提高了算法的搜索效率,加快了算法的收敛速度。使用PKU-SRSC语音数据库进行了与文本无关的说话人辨认实验。实验表明,与传统的GMM训练方法和最大似然估计方法相比,本文方法可以得到更优的模型参数,同时识别率也有所提高。     

基于小生境遗传算法的离散变量结构优化设计

小生境技术的引入,提高了遗传算法处理多峰函数优化问题的能力。提出了基于隔离机制的自适应小生境技术,隔离小生境技术具有生物学基础,不仅能够有效地保证群体中解的多样性,而且具有很强的引导进化能力,针对简单遗传算法中的交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程,提出采用根据适应度调整交叉、变异概率并与小生境技术相结合的改进遗传算法。算例表明,该遗传算法对桁架结构的布局进行优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益。     

矿井通风网络分析的遗传算法

　Aim　To determine the global optimal solution for a mine ventilation network under given network topology and airway characteristics. Methods The genetic algorithm was used to find the global optimal solution of the network. Results A modified genetic algorithm is presented with its characteristics and principle. Instead of working on the conventional bit by bit operation, both the crossover and mutation operators are handled in real values by the proposed algorithms. To prevent the system from turning into a premature problem, the elitists from two groups of possible solutions are selected to reproduce the new populations. Conclusion The simulation results show that the method outperforms the conventional nonlinear programming approach whether from the viewpoint of the number of iterations required to find the optimum solutions or from the final solutions obtained.     

An adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation and its global convergence property

An adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation, which combines adaptive probabilities of crossover and mutation was proposed. By means of homogeneous finite Markov chains, it is proved that adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation and genetic algorithm with diversity-guided mutation converge to the global optimum if they maintain the best solutions, and the convergence of adaptive genetic algorithms with adaptive probabilities of crossover and mutation was studied. The performances of the above algorithms in optimizing several unimodal and multimodal functions were compared. The results show that for multimodal functions the average convergence generation of the adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation is about 900 less than that of adaptive genetic algorithm with adaptive probabilities and genetic algorithm with diversity-guided mutation, and the adaptive genetic algorithm with diversity-guided mutation does not lead to premature convergence. It is also shown that the better balance between overcoming premature convergence and quickening convergence speed can be gotten.