用于全局优化的混合正交遗传算法

为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。     

基于模拟退火的混合遗传算法研究

针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足,在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证,该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。     

基于改进遗传算法的带时间窗车辆路径问题研究

该文以最小化配送时间为目标,研究带时间窗的车辆路径问题,建立整数规划模型。为了加快遗传算法的收敛速度和寻优能力,提出一种改进遗法算法IGALS(Improved Genetic Algorithm with Local Search)。改进算法借用精英保留策略,采用点交叉和段交叉算子结合的交叉算子;提出路段允许延迟时间概念,并以此为依据使用局部搜索策略进一步提高解的质量。通过Solomon标准算例测试,验证了改进算法(IGALS)较简单遗传算法(GA)具有更好的全局寻优能力和更快的收敛速度。     

基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类研究

遗传算法具有良好的全局搜索能力,但有过早收敛和过慢结束的缺点。K-Means算法具有很强的局部搜索能力,但算法有对初始聚类中心敏感而易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了基于K-Means变异算子的混合遗传算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与遗传算法的全局寻优搜索能力相结合,在遗传算法中引入K-Means变异算子,采用符号编码、自适应变异、最优个体保留策略的混合遗传算法。仿真实验表明,该算法有效克服了遗传算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果。     

一种多策略结合的改进文化算法

为了更有效地抑制文化遗传算法的早熟收敛现象和提高收敛速度,提出了一种多策略结合的文化遗传算法。该算法在信念空间,使用与文化算法不同的接受函数、影响函数和更新函数,在群体空间,针对种群采取多种群化,并采用自适应的交叉变异操作且多种群之间加入竞争机制的遗传算法,这样使得改进后的算法具有更强的全局寻优能力和局部寻优能力,有效避免陷入局部最优,抑制了早熟收敛,提高了收敛效率。用上述算法对几个典型函数进行优化,实验证明了多种群自适应的文化遗传算法的有效性和可行性,新的算法不易陷入早熟收敛,此外全局搜索能力和局部搜索能力得到有效平衡,收敛率高。     

基于遗传算法和直接搜索策略的PID整定研究

该文在详细分析遗传算法和直接搜索法优缺点的基础上提出了一种基于遗传算法和直接搜索策略的混合优化算法。该算法既具有遗传算法的全局寻优能力,又具有直接搜索法的局部寻优能力。可大大提高寻优的精度和速度。该混合算法先用遗传算法对给定区域进行全局的粗略搜索,然后用直接搜索法对其中部分较优个体进行局部的精细搜索。应用于PID自整定的仿真实验表明：该算法可节约绝大部分的进化代数,极大地提高寻优的速度,同时,PID整定的参数一致性好,具有比遗传退火策略更一致的寻优精度。     

基于改进遗传算法的配电网主馈线分段开关配置

本文以分段开关接入配电网主馈线后系统的可靠性成本和效益为目标建立相应的数学模型。针对遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺点,采用基于自适应模拟退火改进的遗传算法进行分段优化,引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法。将遗传算法的全局搜索能力强与模拟退火算法局部搜索能力强的特点结合起来,提高算法局部寻优能力,更快接近全局最优解,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度。     

基于模拟退火遗传算法的空瓶图像分割

针对空瓶检测的特点,把遗传算法和模拟退火算法引入到空瓶图像分割算法中,提出了一种利用遗传算法搜索最优分割阈值方法.该方法具有遗传算法的全局寻优能力和模拟退火算法较强的局部搜索能力,能够有效、简单地进行图像分割,可以满足实时检测系统中精度和速度的要求.     

一种基于有性繁殖的遗传算法

为了更有效地抑制标准遗传算法 (SGA)中的早熟收敛现象和提高收敛速度 ,提出了一种基于有性繁殖的遗传算法 .该算法借鉴了自然界最常见的有性繁殖现象 ,首先将每个个体编码为配对的双染色体码串 ,并增加性别染色体编码 ,以建立遗传个体的性别特征 ;然后 ,通过建立有性遗传进化算子来对不同性别的个体赋予不同的进化控制参数 ,以使得雄性个体具有较强的全局探索能力 ,而使雌性个体具有较强的局部快速寻优能力 ,最后通过建立对应的有性遗传交叉、变异算子 ,使得这种基于有性繁殖的遗传算法具有更强的全局寻优能力和快速收敛能力 .用该算法对一系列典型函数和其他优化问题进行了优化计算试验 ,结果证明 ,该算法不易陷入早熟收敛 ,且全局搜索能力和局部搜索能力平衡较好 ,收敛速度快 ,同时也验证了这种基于有性繁殖的遗传算法的有效性和优良性能 .     

遗传算法在0/1背包问题中的应用及研究

遗传算法作为一种优胜劣汰的自然规律,可应用于人工智能、机器学习等多个方面。本文将遗传算法应用于0/1背包问题,首先介绍简单遗传算法,通过实验数据分析遗传算法在搜索范围、收敛速度和精度等方面的不足,进而基于贪心算法、适应度函数及遗传算子,修正可行解和不可行解,逐步改进遗传算法,防止算法陷于局部最优,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。最后通过实验数据,比较简单遗传算法和改进遗传算法的实验结果,证明改进遗传算法在0/1背包问题应用中的精确性和高效性。     

An enhanced GA technique for system training and prognostics

The commonly used genetic algorithm (GA)-based methods have some shortcomings in applications such as time-consuming and slow convergence. A novel enhanced genetic algorithm (EGA) technique is developed in this paper to overcome these problems in classical GA methods so as to provide a more efficient technique for system training and optimization. Two approaches are proposed in the EGA technique: Firstly, a novel group-based branch crossover operator is suggested to thoroughly explore local space and speed up convergence. Secondly, an enhanced MPT (Makinen-Periaux-Toivanen) mutation operator is proposed to promote global search capability. The effectiveness of the developed EGA is verified by simulations based on a series of benchmark test problems. The EGA technique is also implemented to train a neural-fuzzy predictor for real-time gear system monitoring. Test results show that the branch crossover operator and enhanced MPT mutation operator can effectively improve the convergence speed and global search capability. The EGA technique outperforms other related GA methods with respect to convergence speed and global search capability.     

基于遗传算法优化神经网络的多用户检测

利用遗传算法全局搜索能力强和反向传播(BP)算法局部搜索速度快的特点,采取两段式训练方法,既避免陷入局部最小,又加快收敛速度。提出基于遗传算法优化神经网络权值的多用户检测算法。采用实数编码方式,将传统神经网络的能量函数作为适应度函数,选择算子选用轮盘赌算子,交叉算子选用单点交叉算子,变异算子选用正态变异算子。仿真结果表明,该算法的误码率、信干比和信道跟踪能力等方面的性能与传统前馈神经网络多用户检测算法相比均有一定的改善。     

免疫遗传算法在TSP求解中的应用

基本遗传算法保持群体多样性的能力较差，所以经常在问题求解的过程中得到局部最优解。根据生物的免疫原理提出的一种改进算法——免疫遗传算法。免疫遗传算法主要体现了生物免疫系统中的基因重组、免疫记忆、隔离小生境和免疫元动态等特性，这些特性改进基本遗传算法的群体多样性保持能力。最后结合旅行商问题（TSP）的优化介绍了具体实现方法，实验结果表明该免疫遗传算法有较好的性能。     

一种改进的混沌优化算法

为了克服遗传算法的早熟现象以及混沌优化的搜索时间过长的缺点,将遗传算法、混沌优化和变尺度方法相结合,提出了一种改进的混沌优化算法.该算法利用混沌的随机性、遍历性和规律性来避免陷入局部极小值,从而也克服了遗传算法中的早熟现象,同时引入了变尺度方法提高该算法的搜索速度.本文还给出了算法的收敛性分析.对典型测试函数的仿真结果表明此算法优于变尺度混沌优化和遗传算法.     

柔性多面体在遗传算法中的应用研究(I)

文章提出了一种柔性多面体的方向进化算子,并在基本遗传算法中嵌入柔性多面体搜索算法,从而构成了一种基于柔性多面体的新的混合遗传算法(flexiblepolyhedronhybridgeneticalgorithm,FP_HGA)。方向进化算子紧跟基本遗传算法的变异操作之后,其作用是使适应度较低的个体向适应度较高的个体进化;柔性多面体局部搜索算法作用是对当前代所有新个体在进入到下一代之前,使它移动到局部最优点。并用FP_HGA来求解Rosenbrock测试函数的最小值,FP_HGA算法和SGA(SimpleGeneticAlgorithm,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。     

基于人类繁殖现象的遗传算法研究

标准遗传算法（SGA）只是对自然界遗传进化过程的比较简单的模拟,较少考虑人类特有的繁殖方式。提出一种基于人类繁殖现象的遗传算法（HRGA）,该算法的遗传算子包括选择算子、助长算子、交叉算子和变异算子,遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体的年龄和个体间的亲缘关系两种特征,在允许的年龄范围内,异性个体进行严格的远缘繁殖,从而克服了标准遗传算法容易出现的早熟收敛现象,提高了算法的收敛速度。通过对函数最优化问题的求解试验,证明了该算法具有很强的跳出局部收敛的能力,其全局收敛速度和最优解的质量明显高于标准遗传算法,同时也证明了该算法的有效性。     

基于改进遗传算法的PID参数寻优与控制器设计

相比传统的调节方法,遗传算法具有更好的鲁棒性、最优性,能较好的实现参数的自动化调节。对标准遗传算法（SGA）进行了分析、研究,并在SGA的基础上进行了改进。改进的遗传算法从提高全局搜索性能和加快收敛速度出发,提出了改进的选择算子、交叉算子和变异算子,仿真结果表明,改进的遗传算法的全局搜索性能和收敛速度远远优于标准遗传算法。     

Bearing parameter identification of rotor–bearing system using clustering-based hybrid evolutionary algorithm

A new bearing parameter identification methodology based on global optimization scheme using measured unbalance response of rotor–bearing system is proposed. A new hybrid evolutionary algorithm which is a clustering-based hybrid evolutionary algorithm (CHEA), is proposed for global optimization scheme to improve the convergence speed and global search ability. Clustering of individuals by using a neural network is introduced to evaluate the degree of mature of genetic evolution. After clustering-based genetic algorithm (GA), local search is carried out for each cluster to judge the convexity of each cluster. Finally, random search is adapted for extrasearching to find a potential global candidate, which could be missed in GA and local search. The proposed methodology can identify not only unknown bearing parameters but also unbalance information of disk by simply setting them as unknown parameters. Numerical example and experimental results were used to verify the effectiveness of the proposed methodology.     

一种改进的遗传算法及其在PID控制中的应用

针对经典遗传算法收敛速度慢、易于早熟、局部寻优能力差等缺点，提出了一种改进的遗传算法，并将其应用于PID参数寻优。该算法既具有经典遗传算法的全局寻优能力，又具有局部寻优能力；同时，它又能有效地抑制早熟，保证得到的优化参数为最优。仿真结果表明，基于此遗传算法寻优设计的PID控制器可以极大地提高寻优的速度，鲁棒性强，具有很好的动态品质和稳定性。     

一种自适应拟牛顿-状态转移混合智能优化算法及应用

针对基本状态转移算法在某些复杂高维函数寻优后期表现出收敛慢、精度低的问题,引入局部搜索拟牛顿算子,构造一种混合状态转移算法,以弥补状态转移算法后期搜索效率低和拟牛顿法对初始点敏感的不足,保证算法能够快速收敛到全局或精度较高的近似最优解.混合算法采用自适应调用策略,判断算法收敛到全局最优附近的时机,并在此时调用拟牛顿算子,最大程度上发挥其局部搜索能力强的优势.在算法收敛到全局最优或者近似最优解附近时,不再进行无用的拟牛顿局部搜索,节省计算资源.通过对典型测试函数的仿真与无线传感器网络定位问题的求解,验证了混合智能优化算法的有效性,且与其他群智能算法相比,混合算法具有更高的收敛速度与精度.