基于小生境的混沌变异差分进化算法

针对高维复杂函数的优化问题,提出了基于小生境的混沌变异差分进化算法（CNDE）。算法结合小生境策略,使子种群高效独立地进行搜索,并引入混沌变异进行精细的遍历搜索,在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率因子从而使搜索的初始阶段提高种群多样性,而在搜索后期加强局部搜索能力。对3种经典函数的测试表明,新算法不仅具有很强的全局搜索能力,而且能有效避免早熟收敛问题。     

面向多模态函数优化的自适应小生境遗传算法

为了解决小生境遗传算法不能准确识别小生境的缺陷,以及算法无法有效平衡快速收敛和保持种群多样性的冲突问题,提出一种自适应小生境遗传算法.在算法中,设计一种改进的小生境识别方法来确定小生境范围,引入用于度量种群多样性的小生境熵概念,并利用小生境熵自适应调整进化参数的取值.同时,改进选择、交叉策略,在识别的小生境基础上将交叉分为境外交叉和境内交叉,用于提高算法的全局搜索能力和局部收敛速度.实验表明,算法对于解决多模态函数优化问题具有收敛速度快和计算量小等优点,能够有效避免遗传漂移现象.     

具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法*

为提高遗传算法的局部和全局搜索能力,提出了一种具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法（CLSDPGA）。CLSDPGA中,一个作为探测种群,另一个作为开发种群。两个种群按照不同交叉概率和变异概率进行进化,每个种群每进化一代后就对其最优解进行混沌局部搜索。若搜索到更优的解,则取代原最优解直至搜索到预设的混沌次数,同时两个种群之间每10代进行一次移民操作。六个Benchmark函数的实验结果证明,CLSDPGA比另一种自适应局部搜索策略的遗传算法（a-hGA2）具有更好的寻优能力。     

DNA遗传算法的QoS多播路由优化

针对网络中的QoS多播路由问题,提出一种基于DNA的混合遗传算法,以遗传算法为框架,采用DNA编码方式,对交叉算子和变异算子进行改进,同时把小生境技术和模拟退火融入框架中,使小生境中的个体独立进行模拟退火操作,达到维护种群多样性和增强局部搜索能力的目的。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于加权二叉树的自适应遗传算法研究

为改进传统遗传算法局部搜索能力较差、收敛速度慢等缺点,提出一种基于加权二叉树的遗传算法.通过构建遗传基因二叉树,对种群染色体进行编码,根据子代基因的适应值挑选优秀基因替换弱势基因,采用蚁群信息素对不同的遗传基因进行加权操作,依权重择优进行交叉操作,利用自适应排序选择最优解,并通过对比实验对该算法和基本遗传算法进行了全方位的比较.试验结果表明该算法大大提高了遗传算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度.     

高效的自适应小生境遗传-模拟退火混合算法

为克服遗传算法易陷入局部极值这一缺陷,提出一种融合小生境、自适应和模拟退火技术的混合算法。共享机制小生境技术与基于排序的适应度分配维持种群的多样性,使算法具有一定的鲁棒性;交叉、变异概率的自适应化保护优良个体,促使劣等个体加速进化,改进的交叉和变异策略可扩展算法搜索范围;嵌入式模拟退火模块能够有效利用记录的种群进化信息,锁定搜索范围,促进个体向高适应度方向发展,进一步摆脱早熟收敛。仿真结果表明,该算法具备良好的全局搜索能力和稳健性。     

基于混沌免疫遗传优化的粒子滤波重采样

针对粒子滤波算法中粒子多样性退化问题,提出一种利用混沌免疫遗传算法进行重采样的粒子滤波改进方法。该算法利用混沌的局部寻优加快搜索速度;通过免疫原理的浓度计算及加入新的混沌序列来增加种群的多样性,提高全局搜索能力,避免早熟收敛。实验结果表明该方法与基于免疫遗传算法的重采样相比较,具有更好的全局寻优能力和更快的收敛速度。     

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。     

基于共享机制的自适应混合遗传算法

共享机制小生境遗传算法常由于保持算法种群的多样性而减缓了全局收敛速度.针对共享机制的这个缺陷,提出了一种基于共享机制的自适应混合遗传算法.将熵的概念引入共享机制,提出了用以度量种群多样性的小生境熵的概念;构造了小生境半径和进化参数(交叉、变异概率)的自适应计算方法;设计了用于增强算法局部搜索寻优能力的扩展突变算子.最后实验表明,该算法对于解决多模态函数优化问题具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够有效避免早熟收敛.     

非线性方程组求解的一种新方法

针对现有的非线性方程组求解方法不能同时收敛到所有解的问题,提出了一种混合小生境遗传算法的求解新方法.采用确定性拥挤小生境创造出种群的小生境进化环境,克服遗传算法的遗传漂移现象,维持种群的多样性,使算法能同时收敛到多个解;以拟牛顿算法作为遗传算法的局部搜索算子进行精确搜索,进一步提高算法收敛速度和精度.选择了几组典型的多解非线性方程组进行了求解验证,结果表明所设计的混合小生境遗传算法能在解的定义域内同时收敛到所有解,收敛速度快、精度高,是求解非线性方程组全局解的一种有效方法.     

基于混沌局部搜索的双种群遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差和早熟收敛的问题,提出一种基于混沌局部搜索的双种群遗传算法.将2个种群分别作为探测种群和开发种群,按不同交叉概率和变异概率进化.种群每进化一代即对其最优解做混沌局部搜索,若搜索到更优解,则取代原最优解,直至搜索到预设的混沌次数,同时2个种群之间每进化10代进行一次移民操作.在6个Benchma...     

基于梯度信息指导交叉的遗传算法

针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效地保证了交叉操作的目的性和可行性。四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度。     

基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。实验证明：与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

Genetic algorithm for the one-commodity pickup-and-delivery traveling salesman problem

In this paper, we proposed a genetic algorithm for the one-commodity pickup-and-delivery traveling salesman problem. In the proposed algorithm, we designed a new tour constructing heuristic to generate the initial population, and proposed a novel pheromone-based crossover operator that utilizes both local and global information to construct offspring. In addition, a local search procedure was embedded into the genetic algorithm to accelerate convergence. The proposed genetic algorithm was tested on benchmark instances with up to 500 customers, and the computational results show that it gives a faster and better convergence than existing heuristics.     

基于遗传交叉和多混沌策略改进的粒子群优化算法

为有效改进基本PSO算法的搜索能力,提出了一种基于遗传交叉和多混沌方式改进的粒子群算法。该算法为获得比当前群体更优的最优解,采用了以下四种措施：其一,对当前群体中的最优解和每个粒子最优解进行遗传交叉操作;其二,用混沌系统动态地调整PSO算法的惯性权重;其三,对整个解空间进行混沌全局搜索;最后,对当前群体中最优解进行多维和单维的混沌局部搜索。仿真实验结果表明：与其它三种算法相比,提出的算法在解决8个整数和混合整数非线性规划问题时不仅收敛速度最快,而且具有100%的成功率。     

改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题

对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的“早熟”问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。     

有约束的登机门分配问题混合遗传算法

为解决机场航班对登机门有约束的分配问题,提出一种遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法。设计一种编码方法,采用一个向量作为一种登机门分配方案,向量的元素位置表示飞机,元素表示分配给该航班的登机门,同时设计了与编码相应的不需再修正的杂交和变异算子。为了增加算法的局部搜索能力,且尽量不增加计算的复杂度,将模拟退火算法和遗传算法并行作用于相应的子群,并探讨该算法的收敛性。模拟实验结果表明,该算法在计算结果与稳定性方面均优于其他算法。     

货架分配问题的一个有效混合遗传算法

针对货架分配问题提出了一个遗传算法与模拟退火算法及一个局部搜索算法混合的算法。首先,设计了一种比较直观的编码方法,用一个矩阵作为一种货架分配方案。第二,设计了与编码相应的杂交和变异算子,并且杂交、变异都能生成可行解,不需要对解进行修正。第三,为了能够生成好的初始种群,定义了一个阀值,这个阀值不仅反映了解的适应值的信息,而且还反映解的结构的信息。第四,为了增加算法的局部搜索能力,同时又尽量不增加计算的复杂度,让模拟退火算法和一种局部搜索算法并行作用于相应的子群。通过大量的数据模拟实验及与其他的几种算法模拟结果进行比较,实验显示,该算法不论是计算结果还是算法的稳定性都优于其他算法。     

新型混沌遗传算法在多约束QoS路由的应用

针对多约束QoS路由优化问题,提出一种新型混沌遗传算法。算法采用节点序号编码,混沌优化初始化种群,以及能防止产生无效路径的交叉变异策略。利用混沌变量的随机性、遍历性特点有效增加初始种群的多样性,改善了遗传算法早熟的不足。仿真实验证明,该算法适用于较大规模的网络,且具有收敛速度快和稳定性高的优点,是一种解决多约束QoS路由问题的可行、高效的方法。