基于梯度优化的自适应小生境遗传算法

针对基本遗传算法全局搜索能力差和收敛速度慢,且在求解多峰函数时仅能得到部分最优解的缺点,提出一种基于梯度优化的自适应小生境算法。该算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,有效地保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,加快了收敛速度,应用改进的梯度优化算子保证进化向最优解方向靠近,提高了计算峰值的精确度。对Shubert函数的仿真试验证明,该算法能改善全局搜索能力,加快算法收敛速度并提高计算精度。     

用于智能组卷的自适应小生境复合遗传算法

传统遗传算法的选择策略缺乏多样性保护机制,易出现早熟收敛。为解决智能组卷问题,采取小生境技术完成遗传操作中的种群进化机制。利用个体浓度的大小,设置自适应变异算子,保证种群多样性,防止种群陷入局部收敛;增加阈值以保证算法在接近最优解时回归到自适应遗传算法,简化算法计算量,加快算法的收敛速度。本文提出一种自适应与小生境技术复合遗传算法,来均衡算法的全局搜索和局部快速开发能力。最后,实例验证了所提算法的有效性。     

基于个体优化的自适应小生境遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题,提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算法。在自适应小生境的基础上,利用进化过程中相邻个体的信息产生的试探点标记的算法进化方向,缩短邻域搜索的区间,提高算法的局部搜索能力。对复杂多峰问题进行的优化实验结果证明,该算法能快速可靠地收敛到全局最优解,其收敛速度和解精度均优于简单遗传算法和其他小生境算法。     

基于分裂算子的遗传算法和自适应遗传算法

针对遗传算法所存在的早熟和收敛速度慢等问题,基于低等生物的分裂生殖现象,提出了分裂算子的概念,并将该算子引入到传统遗传算法和自适应遗传算法中,对这两种遗传算法进行了改进。通过一系列多峰函数测试实验,将改进算法分别与基本遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明引入分裂算子后的遗传算法和自适应遗传算法不仅有效地收敛到全局最优解,而且提高了收敛速度。     

自适应梯度小生境混合优化算法

通过对梯度法和小生境遗传算法优缺点的分析,提出了一种自适应梯度小生境混合优化算法。小生境算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,应用自适应变步长梯度算法的快速寻优特点来减少运行的时间,优化极值精度,加快了收敛速度。对Shubert函数的仿真试验,证明该算法能明显的改善全局搜索能力,加快算法收敛速度。     

基于小生境技术和聚类分析的人工免疫算法

针对标准人工免疫算法存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于小生境技术和聚类分析的改进的人工免疫算法。首先运用嵌入进化标记的小生境技术对初始种群进化，“排挤机制”有效地保持种群的多样性，防止了早熟，而标记种群的进化方向则加快了算法的收敛速度。其次聚类方法的应用使得在各极值点附近形成了聚类区域，在不同的聚类区域运用人工免疫的趋同算子和异化算子分别进行粗搜索和细搜索，以保证全局寻优的速度和精度。仿真结果表明，该改进算法较之标准免疫算法，有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。     

一种快速收敛的遗传算法

为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾，提出了一种新的快速收敛的改进遗传算法。该改进算法设计了与个体适应度相关的变异算子，以及与早熟情况、进化代数和个体适应度有关的移民算法。实例验证表明，该改进遗传算法在收敛速度和获取全局最优解的概率两个方面都有很大的提高。     

引入进化梯度的改进小生境遗传算法

针对基本遗传算法易于早熟及局部寻优能力较差等不足,提出了一种引入进化梯度的改进小生境混合遗传算法(GNGA)。利用进化梯度信息调整个体向更优解进化,并根据进化代数自适应调整实数编码个体的交叉量和变异量,增强了局部寻优能力和解的精度。基于排挤的小生境算法的引入,保持了种群的个体多样性以克服早熟。在Shubert函数上的仿真结果表明,与小生境遗传算法相比该算法能有效提高解的精度及收敛速度,找到更多最优解。     

改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用*

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值,搜索效率低,不稳定等特点,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度、和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

一种基于隔离自适应算子的遗传算法研究

本文首先介绍了遗传算法的理论知识,阐述了基本遗传算法的优点及不足之处。然后在小生境遗传算法的基 础上,引入了隔离技术以及自适应算子,形成了一种基于隔离技术以及梯度算子的小生境遗传算法。理论及实践均表明,新的 改进的遗传算法在实际问题的解决中确实优于基本小生境遗传算法。     

一种用于智能组卷的自适应小生境遗传算法

在采用遗传算法进行智能组卷的过程中,常出现选择策略缺乏多样性保护机制的现象,易出现早熟收敛。为解决智能组卷的早熟收敛问题,提出一种自适应小生境遗传算法。采用小生境技术可提高个体的选择概率,增加个体的多样性选择机率;在保证算法收敛速度的情况下,给出一种一致变异算子,同时调节个体的变异概率和变异范围,提高种群多样性。最后,通过具体实例验证了该算法在较短的组卷时间内,可以实现全局寻优的结果,从而证明该算法的有效性。自适应小生境遗传算法在智能组卷中的应用具有实际意义。     

A new hybrid genetic algorithm for job shop scheduling problem

Job shop scheduling problem is a typical NP-hard problem. To solve the job shop scheduling problem more effectively, some genetic operators were designed in this paper. In order to increase the diversity of the population, a mixed selection operator based on the fitness value and the concentration value was given. To make full use of the characteristics of the problem itself, new crossover operator based on the machine and mutation operator based on the critical path were specifically designed. To find the critical path, a new algorithm to find the critical path from schedule was presented. Furthermore, a local search operator was designed, which can improve the local search ability of GA greatly. Based on all these, a hybrid genetic algorithm was proposed and its convergence was proved. The computer simulations were made on a set of benchmark problems and the results demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm.     

遗传算法中的交叉算子的述评

交叉算子是遗传算法中的一种重要算子,对遗传算法中较成熟的交叉算子进行了简单介绍,在此基础上结合文献内容,从理论应用以及作用机理等几个方面对遗传算法中改进的交叉算子进行了分析和讨论,可以发现改进后的交叉算子能在一定程度上克服传统遗传算法的缺点,提高其搜索效率和精度,有效避免过早收敛。进一步提出遗传算法中交叉算子的未来研究方向,为今后遗传算法的应用和发展奠定了基础。     

柔性多面体搜索算法在遗传算法中的综合应用研究

首先分析了柔性多面体搜索算法和基本遗传算法两者结合的基础，提出了柔性多面体方向进化算子和柔性多面体交叉算子，以这两个新的遗传操作算子和柔性多面体搜索算法为基础，提出了两种新的混合遗传算法FP-HGA(Ⅰ)、FP-HGA(Ⅱ).在FP-HGA(Ⅰ)中，嵌入了柔性多面体方向进化算子和柔性多面体搜索算法；在FP-HGA(Ⅱ)中，嵌入了柔性多面体交叉算子，用FP-HGA(Ⅰ)、FP-HGA(Ⅱ)及SGA(Simple Genetic Algorithm)来求解Rosenbrock测试函数的最小值，FP-HGA(Ⅰ)和FPHGA(Ⅱ)算法和SGA算法的计算结果表明该混合遗传算法在收敛速度和精度方面均得到很大提高．     

一种改进的小生境遗传聚类算法

传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子,并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差。因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。     

基于学习算子的自学习遗传算法设计

遗传算子是影响遗传算法优化效果的重要因素。针对目前遗传算法研究中忽视个体能动性，没有充分利用进化经验信息的不足，提出反映个体学习能力的学习算子。给出了以个体适应度的变化方向和速度为依据的学习算子设计方法及其计算过程。在此基础上与现有的改进遗传算子结合，提出一种新的改进遗传算法-自学习遗传算法，分析了自学习遗传算法与自适应遗传算法之间在原理上的区别。以一个弹道导弹射程优化问题为算例对算法进行了性能测试，结果表明，在采用相同的改进遗传算子的条件下，学习算子能够以较低的代价提高遗传算法的收敛速度，并获得更好的最终优化结果。     

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。     

改进的小生境混合遗传算法在函数优化上的应用

为了提高经典小生境遗传算法的收敛性能,加强局部寻优能力,设计了一种新的小生境混合遗传算法.通过判断算法的在线性能指标Xe(s),将模拟退火算法巧妙地融入算法的后期,并针对小生境遗传算法的特点选用格雷码编码,同时设计了自适应的遗传交叉算子.用一个Shubert多峰值函数对改进的算法进行验证,结果表明:新算法的收敛性能和进化效率得到提高,局部寻优能力也有加强.     

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.