关于优化的一种算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

一种改进的全局优化遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。     

基于纯数值函数优化的一种混合遗传算法

通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法.实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法.     

一种求解非线性函数优化问题的混合遗传算法

结合单纯形法的混合遗传算法是将单纯形操作替代原来的交叉算子,并采用最优群体保留策略,算法可以很小的群体规模实现兼顾全局搜索和局部搜索的均衡搜索,大幅度提高搜索精度和效率,算法不需要梯度信息,不需进行编码操作,非常适合求解非线性函数优化问题。     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

求解背包问题的一种改进粒子群优化算法

针对0—1背包问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。在物品规模增大时,该算法能够有效寻找全局最优解,提高背包的空间利用率,降低背包的空置率。通过仿真实验表明,改进的粒子群优化算法在背包问题求解中具有更好的收敛性和稳定性。     

基于共轭梯度法的函数优化混合遗传算法

综合遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的局部搜索能力,提出了一种混合算法,该算法具有全局最优性和收敛性。同时,数值仿真表明算法是有效的。     

一种优化的细菌觅食算法用以解决全局最优化问题

细菌觅食算法是一种新的智能计算方法,已经被用于解决最优化问题。本文将遗传算法中的交叉,变异操作引入到细菌觅食算法中,加速优化进程,并用于解决函数全局优化问题。先利用测试函数对算法的性能进行了研究,再将该算法对比遗传算法求解测试函数的全局最优值。仿真结果说明,优化后的细菌觅食算法非常有效,能很好解决全局优化问题。     

一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷，提出了一种改进型的混合遗传算法，它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法，并使之相互结合，经编程实践证明，这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时，局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法，并在实际应用中取得了较好的效果。     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

一种求解TSP问题的混合遗传算法

解旅行商问题(TSP)局部寻优较好的算子有opt的各种形式(2-opt,3-opt等)以及Lin-Kernighan(LK)。然而,opt的各种形式的局部搜索算子都难较精细地对个体邻域进行搜索;LK的复杂性高,通常较少使用。鉴于此,本文将单点插入算子(SI)、交换算子(Swap)引入TSP问题的局部搜索,并结合2-opt,组成了一种局部搜索算子集合。同时,将上述算子集合嵌入遗传算法,从而形成混合遗传算法,用于求解TSP问题。通过对国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试,对比5种算法解的质量,结果证明该混合遗传算法是有效性的。     

一种遗传蚁群融合算法的函数优化求解问题

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,可直接对结构对象进行操作,但是如果兼顾收敛速度和解的品质两个指标,单纯的遗传算法未必表现出原理本身的优越性。针对上述问题,提出一种新的遗传蚁群融合算法,利用蚁群算法的正反馈机制,来提高遗传算法运行的速度和效率,从而更好更快的解决函数优化求解问题。     

求解一类无约束优化的混合遗传算法

目的 求解一类无约束优化问题。方法 结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快，而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点，给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果 算例表明所设计的算法是有效的。结论 算法可以提高局部搜索能力，提高解的精确度，搜索速度。     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法（NHA）。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

采用混合遗传算法的建筑结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了建筑结构优化模型。并提出一种离散变毓结构优化设计的进退搜索算法与标准遗传算法结合成混合遗传算法,既发挥了进退搜索算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点。算例结果表明,这种混合遗传算法收敛快、精度高,优于标准遗传算法和进退搜索算法：是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计。     

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.     

一种新的连续优化的混合遗传算法

为了解决标准遗传算法早熟和精确度不高的问题,文章把改进的遗传算法与复形法相结合,给出了一种新的混合遗传算法.并在Matlab7.0环境中通过数值实验验证了此算法的高效性和灵活性.     

混合遗传算法的研究现状

简要介绍了遗传算法的产生机理和基本结构,并着重介绍了混合遗传算法的研究现状。