一种改进的混合遗传算法研究

标准遗传算法的求泛能力优于它的求精能力,在求解GA-困难问题时求解精度难以控制,本文由此提出了一种改进的ε-混合遗传算法。本算法在每代找出最优个体之后,以该最优个体为初始出发点在一个固定半径的区域内进行局部搜索,以搜索结果代替最差个体或其它个体,然后再进入下一代操作。算法大大提高了求解精度,同时也提高了稳定定性。     

一种求解优化问题的新型混合遗传算法

论文在标准遗传算法中引入新的交叉运算和变异运算,针对优化问题提出了一类新型混合遗传算法。具体算例验证了算法的有效性和相对于标准遗传算法及某些混合遗传算法的优越性。     

一种新型异构分布式混合遗传算法

本文结合混合遗传算法和异构分布式遗传算法两种思想提出了一种异构分布式混合遗传算法。实验表明,该算法在时间性能和优化性能上优于上述两种算法,并且提供了一种在最佳搜索空间的快速搜索和找到更好的最佳解的能力。     

混合遗传算法研究及其应用

为了求解基于智能制造环境所建立的生产规划模型，解决维数灾、局部解等问题，本文对遗传算法进行了研究，提出并设计了一种线性规划和遗传算法相结合的启发式优化方法，并对其应用作了进一步的探讨。     

基于混合遗传算法的数据挖掘

随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,人们需要对这些数据进行分析,从中发现有价值的信息。但是数据库管理系统本身却没有提供有效的工具和方法来利用这些数据,因此数据挖掘成为当今研究的热点。本文即以混合遗传算法为基础对数据挖掘中的算法问题进行系统研究。     

求解旅行商问题的一种混合遗传算法

文章针对组合优化中的旅行商问题,设计了将溶入最近邻算法思想的混合遗传算法。它的特点在于用具有最邻近结构的基因片段完成个体的替代;目的在于修正部分适应度偏低的染色体,提高群体的平均适应度。     

一种求解全局优化问题的新混合遗传算法

把简化的二次插值法融入实数编码遗传算法,构成适于求解全局优化问题的混合遗传算法,该混合算法可以较好解决遗传算法的早熟收敛问题,提高了收敛速度,改善了解的质量,并减少了计算量.由于该混合遗传算法对目标函数的性质没有要求,适合求解大规模问题和工程实际问题.通过对23个标准测试函数的仿真实验,并和已有算法的比较,结果表明本文提出的混合遗传算法是非常有效的.     

一种改进的实数编码混合遗传算法

为解决简单遗传算法的不成熟收敛和收敛速度慢的问题,针对实数编码遗传算法提出了初始种群的网格分布法,单步遗传操作后的最优个体保留策略,以及改进的动态交叉和自适应变异概率等,并应用上代最优个体替换当代最差个体的种群进化方法和近亲交叉回避机制等措施对其进行了综合改进。算例表明,该改进算法能有效实现全局优化,提高进化效率,对求解复杂的优化问题具有广泛的适应性。     

一种改进的遗传算法：GA-EO算法

针对基本遗传算法(GA)有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题,采用将极值优化(EO)算法与传统遗传算法相结合的方式,对基本遗传算法进行改进,提出了一种新的算法:GA-EO算法,并用实验证明了新算法的有效性。     

一种混合遗传算法及收敛性分析

为了改进遗传算法的局部搜索性能，通过在遗传算法中引入局部搜索技术，提出了一种新型混合算法。应用马尔克夫链理论证明了新算法的收敛性。实际应用结果表明了该算法的有效性。     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

组卷问题是一个多目标约束优化问题,采用集合论思想,将智能组卷的要求形式化,提出了一种基于改进遗传算法来进行智能组卷的方法.该算法针对传统智能算法组卷速度慢、成功率低的缺点,针对简单遗传算法的编码、遗传算子存在的问题进行了改进.实验结果表明,改进的算法在保证试题产生的质量前提下,提高了智能组卷的运行速度,具有较好的实用性.     

一种基于免疫原理的遗传算法

本文提出了一种免疫遗传算法（Ｉｍｍｕｎｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ,简称ＩＧＡ）。免疫遗传算法是根据生物的免疫原理提出的一种改进遗传算法法,该算法主要体现了生物免疫机制中的抗原识别、抗原记忆和抗体的抑制、促进,并结合货郎担（ＴＳＰ）优化问题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。     

免疫遗传算法的改进及其在模糊控制中的应用研究

本文对免疫遗传算法加以改进后，应用于多变量模糊控制器的模糊规则提取．研究结果表明：改进后免疫遗传算法既能有效克服用遗传算法筛选模糊规则造成的早熟现象，又能充分利用现有经验，对学习过程进行适当引导，加快收敛速度．     

基于单纯形算子的混合遗传算法

通过遗传算法（GA）与传统单纯形搜索法相结 合,并基于对遗传算法算子计算结构的调整,提出一种针对非线性规划问题的新算法——基 于单纯形算子的混合遗传算法（HGA）,仿真结果验证了这种新算法的有效性和合理性．     

作战指挥控制下利用改进遗传算法进行资源调度的方法

作战任务系统是调度指挥和协同控制的有机结合.系统的整体性、可靠性不仅取决于系统所利用的最优控制算法,还取决于战场资源的合理调度组合.融入相关约束条件及组合搭配方案能更好达到组织的协调控制.传统遗传算法存在早熟收敛、陷入局部最优等问题,对此提出聚类组合方式、关联作战因素的适应度函数及目标模型、二维关联编码方法等改进方法....     

一种基于混合遗传算法的聚类方法

针对遗传算法在聚类时存在的搜索速度慢和早熟的问题,将禁忌搜索的自适应优点引入遗传操作来改良其全局搜索性能,并采用带有权重的相似性度量方法,提出了一种基于混合遗传算法的聚类算法.通过与常用的聚类方法的实验结果比较,表明这种方法具有良好的聚类效果.     

一种改进的遗传量子算法及其应用

针对遗传量子算法(0QA)在优化连续多蜂函数时易出现早熟现象，本文提出一种改进的遗传量子算法(IGQA)，其核心是在量子门更新过程进行改进的基础上，引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。通过典型函数测试和FIR数字滤波器设计实例表明，IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法，具有比GQA更快的收敛速度和更好的全局寻优能力，能有效地克服早熟现象。     

一种新的改进遗传算法及其应用

研究并提出了一种基于模式的改进遗传算法,该算法加强了好的模式对群体的影响,在收敛速度和防止陷入局部最优解取得了平衡.在一个经典测试函数的仿真实验中,与基本遗传算法(SGA)和自适应遗传算法(AGA)相比,该改进遗传算法表现了良好的效果.     

改进型遗传算法及其在数据挖掘中的应用

文中在简单遗传算法的基础上，利用改进的算法进行关联规则的发现和数据库中特征项权重的发现，通过对农业气象数据库的实验，力求解决遗传算法中的早熟等问题。     

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法

在研究标准粒子群算法和遗传算法的基础上,介绍一种加入遗传选择,交叉算子以及变异算子的扩展算法,以提高粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并且算法具有较快的收敛能力。