小生境遗传算法的改进

为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.     

一种模糊控制小生境遗传算法的应用研究

基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存.遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法.最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性.     

自适应遗传算法

自适应遗传算法采用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率代替固定的适应度函数、交叉概率及变异概率,与基本遗传算法相比,结果证明改进的遗传算法显著提高了收敛性能,并且具有很强的自适应能力.     

基于小生境遗传算法的约束滤波器优化设计

为了对战场图像进行实时处理,抑制噪声,改善图像质量,需要对图像进行平滑滤波。考虑了一类具有频域等式约束的FIR滤波器Minmax设计问题,引入小生境技术自适应遗传算法来得到最优化滤波器的一组参数,并且对滤波器的阶数N进行了优化。设计实例表明,基于小生境技术自适应遗传算法是有效的,具有很好的扩展性,可用来设计最优约束FIR滤波器,实现对图像的平滑滤波。     

基于自适应交叉和变异概率的遗传算法收敛性研究

交叉概率pc和变异概率pm在整个进化进程中保持不变,是导致算法性能下降的重要原因。为了提高算法的性能,文章提出了自适应交叉概率公式和自适应变异概率公式,并在非线性排序选择情况下,证明了所提出的自适应交叉和自适应变异概率公式是收敛到全局最优解的。     

基于自适应遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优,并将结果与常用的PID参数寻优方法进行比较,仿真实验结果表明,在PID参数的寻优问题中,自适应遗传算法采用自动改变变异概率的方法,提高了控制系统的自适应性。     

基于自适应遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优,并将结果与常用的PID参数寻优方法进行比较,仿真实验结果表明,在PID参数的寻优问题中,自适应遗传算法采用自动改变变异概率的方法,提高了控制系统的自适应性.     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。     

自适应概率问题的空间遗传算法的研究

求解约束条件下的高度和分配的最优解是一个ＮＰ难题,因此提出了一种基于自适应概率参数模型的问题空间跗算法,它较好地解决并发进行硬件资源调度与分配问题,使得在给定的输出控制数据流图中找到使目标函数最小的位置。最后以求解方程中的资源调度为例,用实验验证了该算法的有效性。     

一种改善遗传算法早熟现象的方法

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因．通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子，并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象．最后给出了算例，说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用．     

基于生态遗传算法的冲击地压预测模型

针对传统方法预测冲击地压存在的弊端,采用遗传算法设计的模糊神经网络做为预测模型,为避免传统遗传算法"早熟"问题而使用生态遗传算法对该模糊神经网络进行训练,选择Matlab7.01在PC机上实现该网络模型,并比较BP算法、传统遗传算法以及生态遗传算法这三种算法所训练的网络性能.仿真和实验结果显示生态遗传算法使网络具有良好的收敛性能,提高了冲击地压预测的准确性.     

用遗传算法求解旅行商问题时遗传算子的设计

阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤,重点介绍了利用遗传算法在解决旅行商问题时采用的交叉和变异算子的设计与实现.     

利用遗传算法优化线性二次型调节器(LQR)

利用遗传算法对线性二次型调节器（ＬＱＲ）进行优化设计,以寻找最优控制指标中状态变量与输入变量加权矩阵的最优解．仿真结果表明,利用此方法不仅可以得到满足要求的全局最优解,而且该方法的简便易行也是传统设计中依靠人工调节所无法比拟的．     

基于小生境遗传算法的自动组卷

通过对当前自动组卷方法的分析,将小生境技术引入到遗传算法自动组卷中,以期望解决遗传算法组卷的早熟问题,提出一种基于小生境遗传算法的组卷方法.该方法采用功能段结构的整数编码方式,可以克服常规采用二进制编码搜索空间过大和编码长度过长的缺点,提高求解速度和精度,同时减少迭代次数加快算法收敛.在组卷模型中以题型、题量和分值为基础,在形成初始种群和进化的过程中始终保持题型、题量和分值不变,从而简化优化目标.试验结果显示,该方法能有效限制种群中相似个体的过多复制,从而维持群体的多样性,抑制出现早熟现象,改进遗传算法在自动组卷中应用的效率,其运行时间更短,误差更小.     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

具有自适应交换率和变异率的遗传算法

简单遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部上等缺陷。针对这些,本文设计出随相对遗传代数呈双曲线下降的自适应换率,并提出与父串间的相对欧氏距离成反比、随相对遗传代数指数下降的自适应异率。实例验证表明,具有自适应交换和变异率的遗传算法在收敛速度和获得全局最优解的概率两个方面都有很大的提高。     

关中地区城市生态位研究

目的探索区域内城市间的竞争程度及变化情况。方法运用生态学中生态位及生态位重叠模型计算城市生态位宽度和重叠度。结果以关中地区为研究范围,根据2004年39个工业行业产值数据,计算出关中地区4城市生态位宽度和生态位重叠度。结论 (1)关中地区4个城市生态位宽度形成3个类别,分别为西安、宝鸡、咸阳、铜川,其中,西安市生态位宽度最大,所占据的资源空间最多,其余两种类型生态位宽度逐渐减小,所占据的资源空间逐渐减少;(2)关中地区4个城市生态竞争缓和,竞争中形成西安市处于优势地位,宝鸡、咸阳次之,铜川位居最后;(3)西安和咸阳、西安和宝鸡、咸阳和铜川城市生态位重叠值较高,互为可能的竞争对手。     

模糊生态位再探

基于模糊超体积生态位,探索了多维生态位度量与一维生态位度量的联系,简化了模糊超体积生态位的度量公式,并与常用的生态位度量公式作了比较.结果表明当物种利用的各个资源类型独立时,多维生态位重叠往往大于各维生态位重叠的乘积;模糊超体积生态位的度量公式分别与Simpson指数和Schoener公式的形式相近;有助于完善生态位理论的应用.     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.