一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

一种连续探索型自适应遗传算法及其应用

对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计，提出了一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况，动态地调整遗传算子，维持种群的多样性，克服过早收敛并加快了搜索速度，得到高品质解。将该算法用于最短路径求取中，仿真结果证实是合理的和有效的。     

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．     

自适应搜索的改进遗传算法及其应用

提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法。在计算过程中，设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整，并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子，对变异算子进行改进，加速了算法的收敛性。为了验证算法的可行性和鲁棒性，对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解，并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题。计算结果表明，该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷，在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法。     

一种改进的遗传算法

采用实数编码的遗传算法 ,在基于适应值比例和最优保留策略结合的选择、数值交叉及一致变异的基础上对算法作了两方面的改进 ,即对交叉操作采用剔除无效个体和保留父代进入选择 ,在算法出现未成熟收敛的趋势时插入混沌序列 ,增加群体多样性 ,以判断算法搜索特性。对函数优化仿真结果显示 ,新方法提高了搜索精度 ,较好地克服了未成熟收敛现象 ,取得了较满意的优化效果。     

一种改进遗传算法

针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)存在的未成熟收敛现象,本文提出一种改进的遗传算法(IGA),该算法采用双变异算子,即正交变异和多位点变异两种变异算子联合作用,提高了算法的全局寻优能力。仿真实验表明,对遗传算法的改进是有效的,改进后的算法与标准遗传算法相比具有更高的全局收敛性,并在一定程度上克服了未成熟收敛。     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.     

基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计

对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析，重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响，提出了一种改进的自适应遗传算子的方法。该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度，所构造的遗传算子随适应值自动变化，对远离最优值的个体采用较大的遗传算子值，对接近最优值的个体采用较小遗传算子值，以提高得到全局最优解的概率。通过测试函数的求解，验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性。实算结果表明，在无刷直流电机的优化设计中，改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果，得到全局最优解的概率较改进前有明显提高。     

一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上 ,提出了通过划分种群 ,采用不同的自适应参数 ,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性 .新方法提高了搜索精度 ,较好地克服了未成熟收敛现象 ,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估 ,验证了新方法具有较满意的优化效果 .     

一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上,提出了通过划分种群,采用不同的自适应参数,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性.新方法提高了搜索精度,较好地克服了未成熟收敛现象,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估,验证了新方法具有较满意的优化效果.     

一种改进的自适应遗传算法

针对传统遗传算法容易早熟及收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的基于信息熵的遗传策略.该策略根据当前种群个体熵与种群熵的变化自适应调整遗传算子的各项参数,从而使得种群多样性得到保证,提高算法的全局搜索能力.试验结果表明了该方法在运行过程中能避免早熟的发生,在处理复杂问题时表现出较高的性能.     

改进的自适应遗传算法及应用

[目的]研究改善自适应遗传算法(Adaptive genetic algorithm,AGA)的早熟问题,并提升该算法优化的神经网络模型的预测性能.[方法]引入四分位间距替换自适应交叉和变异概率中的固定参数,首先给出了一种改进的自适应遗传算法(Modified adaptive genetic algorithm,MA...     

一种改进的基于成熟前收敛判断的自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的缺陷,提出了一种改进的具有成熟前收敛判断的自适应遗传算法。仿真实验表明,同传统的遗传算法和一般的自适应遗传算法相比,改进后的算法性能有了较明显的提高。     

一种改进的量子遗传算法研究

提出一种改进的量子遗传算法(IQGA)。在编码方面提出了一种根据所求问题精度动态确定量子染色体基因长度的编码方法,考虑了计算解的精度和搜索效率的平衡关系。探讨了量子旋转角度的动态调整及策略,使算子在不同的情形下实现粗搜索和细搜索的结合。通过对量子变异操作的组合实现异后在一个更大的邻域范围内进行搜索,确保算法在合理的计算代价内有潜能搜索到高精度的解。最后,用IQGA对选取的若干基准测试函数进行测试。测试结果表明,相对于已有文献算法数据来说由IQGA得到的最好解、最好解的平均值以及收敛代数等均更具优势。     

一种改进的混合遗传传算法

从约束最优化问题的混合遗传算法出发,针对混合遗传算法不足,提出有利方向概念,并用之对变异算子加以改进,同时用模拟退火思想对罚因子加以改进,用改进后的算法进行仿真试验,试验结果表明改进后的算法有效 .     

混沌的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种混沌自适应和声搜索算法(CAHS)。在该算法中,首先采用混沌策略初始化种群,然后采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息。如果算法停滞,则采用混沌变异机制。本文用5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(CAHS)比IHS和AHSPSO算法有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力。     

一种改进的自适应PDE去噪算法

讨论了经典的偏微分方程去噪模型——TV模型和四阶PDE去噪模型的优点与不足,提出一种改进的综合去噪模型。通过自适应的系数选择,将TV模型和四阶PDE去噪模型进行加权组合.数值试验结果表明,改进算法不仅保留了传统算法的优点,而且能有效提高去噪效果.