基于个体相似度的双种群遗传算法

针对标准遗传算法搜索精度低、容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于个体相似度的双种群遗传算法。将竞争算子和第二个种群引入标准遗传算法中,在主种群内部利用海明距离计算个体之间的相似度,进行种群内部竞争,保留"种子"个体,而与其相似的个体参与种群之间的交流,从而保持种群多样性。使用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,结果表明,该算法能有效抑制"早熟"现象,其全局搜索能力和搜索效果都有了明显的提高。     

基于种群相异度的改进遗传算法及应用

提出了一种基于种群相异度的改进遗传算法。该算法采用了启发式交叉策略，并且能够根据种群的相异度自适应地调节种群的交叉规模、变异规模以及变异个体中各个基因的变异率，从而能够避免种群早熟收敛，加快进化速度。将其应用于PID控制器的参数优化中，并与传统的遗传算法相比较，仿真结果证明了其有效性。     

一种改进的抑制早熟收敛的模糊遗传算法

针对遗传算法中的早熟收敛现象，提出一种改进的模糊遗传算法。该算法将群体适应度均方差和种群的进化代数作为模糊逻辑控制器判断早熟收敛的标准，并根据判断结果对优劣不等的个体采取相应的进化方法，即当种群正常进化时对个体执行“惩强扶弱”的措施以保持种群多样性，一旦发生早熟收敛或有早熟收敛的趋势则对劣质个体进行局部灾变，以恢复种群的进化能力。实验结果表明，与标准遗传算法、自适应遗传算法和模糊遗传算法相比，改进的模糊遗传算法能够更好地维持种群多样性，抑制早熟收敛。     

基于改进遗传算法的图像恢复方法

通过对遗传算法在进行图像恢复时存在的早熟现象的研究,指出了在图像恢复中早熟现象产生的原因是种群多样性的迅速减少引起的.针对应用遗传算法进行图像恢复时存在的局限性,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过加入随机种群弥补种群中减少的多样性,通过改进变异算予使算法加速向最优解收敛.实验结果表明,该算法不论以峰值信噪比为标准,还是以人的主观感觉判断,都明显优于简单遗传算法.而且,该方法能较好地抑制早熟现象,恢复效果对图像的模糊程度依赖性小,可以恢复严重模糊的图像.     

一种结合Tabu搜索的自适应遗传算法研究

针对标准遗传算法（SGA）在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,提出了一种TS-AGA算法。新算法通过将禁忌搜索（TS）和自适应遗传算法（AGA）相结合。以自适应遗传算法（AGA）为基础,用遗传算法进行全局搜索,用禁忌搜索法（TS）作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优。测试函数仿真结果表明,新算法能很好的抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法。     

基于克隆选择遗传算法的图像阈值分割

为了快速有效地得到图像的最佳阈值,基于人工免疫系统中的克隆选择原理,提出一种新的混合遗传算法,并将其应用于基于最大类间方差法的图像阈值分割问题.该算法用克隆选择代替标准遗传算法中的概率选择,根据抗体.抗原的亲和度对种群中的优良个体有选择的克隆增殖,并利用抗体浓度调节机制采抑制高浓度抗体、促进低浓度抗体,以保持种群中个体的多样性.从而避免了遗传算法陷入局部最优解,出现早熟收敛现象.仿真实验结果表明,该算法对多类图像的良好分割效果和较强的实用能力.     

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。     

一种基于种群多样度的实数编码并行遗传算法

为了改善遗传算法的收敛性能,提出了一种基于个体适应度的种群多样性度量函数,恰当地反映了遗传算法的进化阶段,预报了早熟收敛的趋势. 设计了基于种群多样度函数的迁移算子和交叉算子,并对交叉、变异概率等进行了动态调整,构成了具有多层迁移特点的实数编码并行遗传算法. 通过和其他优秀遗传算法对测试函数的验证比较,结果表明,该算法对于解决遗传算法中早熟、收敛速度慢等问题具有优越的性能.     

基于改进遗传算法的AGV路径规划

为解决基本遗传算法在规划AGV运行路径时存在早熟收敛的问题,对基本遗传算法进行改进优化。用模拟退火法进行种群选择,提高种群的差异性;改进交叉、变异算子自整定策略和精英策略,提高算法的收敛速度;在适应度函数中加入路径曲折度、路径繁忙度和车辆负重度等多个规划指标,使规划出的路径更符合实际。将优化后的算法与基本遗传算法进行比较,仿真结果表明,改进后算法在AGV路径规划中具有高效性。     

自适应遗传算法的改进与应用

针对遗传算法易出现早熟现象，通过对标准遗传算法和自适应遗传算法的分析研究，本文对自适应遗传算法进行了改进。即在保留以往自适应遗传算法优点的同时，设计了与种群个体分布及种群规模的波动情况相关的自适应遗传算子。实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快。     

An improved GA and a novel PSO-GA-based hybrid algorithm

Inspired by the natural features of the variable size of the population, we present a variable population-size genetic algorithm (VPGA) by introducing the “dying probability” for the individuals and the “war/disease process” for the population. Based on the VPGA and the particle swarm optimization (PSO) algorithms, a novel PSO-GA-based hybrid algorithm (PGHA) is also proposed in this paper. Simulation results show that both VPGA and PGHA are effective for the optimization problems.     

具有年龄结构的遗传算法

结合自然规律以及遗传算法的特点,提出了具有年龄结构的遗传算法的框架以及实现。该算法能够通过对个体基因不同年龄的不同操作,克服遗传算法中存在的主要问题即过早收敛问题。该算法有效地保持群体的多样性,使遗传算法顺利地收敛到全局最优值。通过实际的例子说明,这种方法克服过早收敛问题并且相对于简单遗传算法提高了收敛速度。     

具有年龄结构的遗传算法

该文提出了一种基于年龄结构的遗传算法。标准遗传算法(SGA)已经被成功地应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，该文结合自然规律和遗传算法的特点，提出了具有年龄结构的遗传算法的框架以及实现。通过对不同年龄个体的不同操作，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利地收敛到全局最优值。     

一种新的自适应免疫进化算法

根据生物免疫系统的免疫网络调节机理，提出了一种新的自适应免疫进化算法．该算法按照抗体激励水平进行选择操作；同时建立优秀抗体记忆库，并采用种群自适应调节策略，保持了进化抗体群的多样性．试验表明，该算法比标准遗传算法的收敛性能好，能有效避免遗传算法种群多样性保持能力不足和早收敛的缺点．     

一种基于多样性保持的遗传算法及其仿真

针对遗传算法存在的早熟收敛,为提高优化效果,提出了一种基于多样性保持的自适应遗传算法。首先引入了一种基于适应度方差的个体多样性度量指标,并利用指标对交叉概率进行自适应调整,以维持种群中的个体多样性。其次,通过计算各基因座上等位基因的基因多样性,自适应调整相应基因座上等位基因的变异概率,以增强基因多样性、抑制种群中的有效基因缺失,并进行仿真。仿真结果表明,算法具有不易陷入局部最优,解的精度较高,达到优化效果的要求。     

基于有性繁殖的遗传算法及其应用

该文提出了一种基于有性繁殖的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功地应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，该文结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于有性繁殖的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子，对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性。对运动模糊图像复原的测试，也证明了该方法的有效性。     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用

遗传算法以其具有自适应全局寻优和智能搜索技术,并且收敛性好的特性,能很好地满足自动组卷的要求,但简单遗传算法比较容易引起"未成熟收敛"和"搜索缓慢"等问题。本文提出自适应性的交叉和变异算子,能够降低多重约束目标,有效维持种群的多样性,避免产生局部最优解,改善未成熟收敛。