基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

基于万有引力思想的遗传算子

借鉴万有引力搜索算法和局部搜索思想,对遗传算法中的算术交叉和非均匀变异算子进行了改进,将万有引力搜索和混沌搜索引入新算子.新算子能够充分利用最优个体信息,兼具有全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算子不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度.     

运用变异算子随机搜索求解全局优化问题

通过改进遗传算法,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法．该法以变异算子作为唯一的遗传算子,利用生物变异原理进行局部搜索,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术．它具有较强的局部搜索能力,可在有限时间内取得较好解．仿真实验证明,本算法在求解全局优化问题上的有效性,并表明其局部收敛能力与求解结果均优于传统遗传算法．     

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.     

改进遗传算法在工程优化中的应用

标准遗传算法在求解无约束优化问题时得到了成功的应用 ,但是多数的工程实例为约束优化问题.目前引入惩罚函数思想的遗传算法是解决约束 优化问题最常用的方法,但是使用此方法时参数的设定较为困难.从避免这个困难和提 高算法本身性能的角度出发,构造了一种新的算法.首先对非可行个体进行修正,把约 束优化问题转化为无约束优化问题;其次,采用了扩大搜索空间选择较优个体的交叉算子, 增强了全局搜索能力;最后,在部分较优个体附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通过对2个工程优化实例的求解说明了算法的有效性.     

基于局部搜索机制快速求解TSP问题的自适应遗传算法

提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法.基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生.仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取

为有效地对受噪声影响的图像进行分割,引入了一种基于改进型遗传算法的局部动态阈值选取算法.该算法以灰度图的最大类间差作为适应度评价函数,将图像分割问题转化成一个最优化问题,利用遗传算法的全局优化的特点,在整个求解空间中搜索到最优分割图像的阈值.针对基本遗传算法的一些不足之处,利用小生境的思想,对其进行了一些优化.实验结果表明,基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取方法具有较强的鲁棒性.     

基于最速方向搜索的混合遗传算法

针对目标函数复杂求导困难或目标函数不可导的优化问题,给出了最速方向搜索方法,它在搜索过程不需要导数信息,克服了一些局部搜索算法需要求出导数的缺点.在此基础上提出了基于最速方向搜索的混合遗传算法,将最速方向搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.数值实验证明,改进后的遗传算法性能优于当前一些较好的优化算法.