改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题．现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法．同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法．将这两种优化算法应用于函数优化，并对优化结果进行了对比分析．比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性，但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好．     

自适应遗传算法在建筑结构优化中的应用

遗传算法易搜索到全局最优解，但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象．基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上，针对其缺陷提出改进措施：利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群；采用最优个体储存、最差个体替换策略．在改进遗传算法的基础上，又引入自适应的交叉、变异概率公式，幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法．通过十五杆平面桁架的数值算例，自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比，验证自适应遗传算法的优越性能．     

遗传算法原理及在结构优化设计中的应用

简要介绍了遗传算法的基本原理和特点，接着将遗传算法与传统优化算法作了比较，然后介绍了遗传算法在实际应用中的改进方法和在工程结构优化中的应用现状，并用一个三杆桁架的算例来说明遗传算法的优越性，最后提出遗传算法存在的主要问题和总结展望。     

自适应遗传算法在建筑结构优化中的应用

遗传算法易搜索到全局最优解，但局部寻优能力差且易发生早熟、随机漫游现象. 基于对本文所采用的基本遗传算法的原理和实施过程介绍的基础上，针对其缺陷提出改进措施：利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群；采用最优个体储存、最差个体替换策略. 在改进遗传算法的基础上，又引入自适应的交叉、变异概率公式，幅度系数调节交叉率、变异率形成自适应遗传算法. 通过十五杆平面桁架的数值算例，自适应遗传算法的优化结果、优化进程与基本遗传算法、改进遗传算法进行了对比，验证自适应遗传算法的优越性能.     

一种用于函数优化的改进混合遗传算法

传统的优化算法对于复杂的函数往往不能取得满意的结果，而遗传算法作为一种全局搜索策略，较传统的优化算法更加优越。对遗传算法的杂交、交异算子进行了改进，并加入单纯形算子。通过对函数求最优值的测试，证明这种改进使遗传算法的收敛速度加快、解的质量也更好。     

解空间种群均匀化自适应遗传算法的应用

提出了一种新型解空间种群均匀的自适应遗传算法，并采用随机方法对初始种群加以改进，使初始种群均匀分布于解空间之中.在优化进程中，引入自适应算法，使交叉的变异算子具有自适应性；将自适应调节机制引入适应值函数中，使适应值函数同样具有自适应性.为证实所提出的改进遗传算法的可行性和有效性，对几种典型的多峰值函数进行了寻优测试.优化测试结果与解析解及标准遗传算法优化结果相对比，证明改进遗传算法的全局搜索能力和收敛性都远优于标准遗传算法.     

一种改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大等缺点，引入一种新的遗传算子——单亲遗传算子，用于对标准遗传算法的改进。包含单亲遗传算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，进而对框架结构的多种工况进行优化设计的结果进行了对比验证，结果表明：改进遗传算法比标准遗传算法有好得多的收敛特性，迭代次数明显减少，优化设计结果也远好于标准遗传算法。     

基于遗传算法的组合优化方法在整体式冲压发动机导弹一体化设计中的应用

应用标准遗传算法进行了整体式冲压发动机导弹的优化设计，根据优化结果分析了标准遗传算法的计算特性。并将其与局部搜索性能良好的算法——复合形法进行结合，提出一种基于遗传算法的组合优化方法。计算结果表明，改进后的方法明显地提高计算效率，改善优化结果。     

基于改进遗传算法的离散变量结构优化设计

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,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法的缺陷,提出了一种改进的遗传算法。算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的。     

自适应分层遗传算法在函数优化中的应用

通过分析基本遗传算法在函数优化中的应用，研究其不收敛和收敛慢的原因，并在此基础上提出了自适应分层遗传算法。通过实验，证明了改进算法的优越性。     

改进分层遗传算法在斜拉桥主梁损伤识别中的应用

标准遗传算法在解决像斜拉桥这类复杂结构的损伤识别问题时会出现提前收敛,即所谓“早熟”的现象。为了避免此现象的发生,提高损伤识别的效率与精度,提出一种基于改进分层遗传算法的斜拉桥主梁损伤识别方法。采用索力变化作为优化目标函数,将3种具有不同遗传算子的标准遗传算法与变量微调和灾变策略相结合,形成了一种具有灾变特性的分层遗传算法,以实验室独塔斜拉桥模型作为研究对象进行了数值仿真,结果表明：改进的分层遗传算法成功的避免了标准遗传算法“早熟”现象的发生,能快速有效的完成斜拉桥主梁各种损伤的识别;同时对此方法进行抗噪性分析发现,该方法具有良好的抗噪能力。     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

提出了一种新的改进遗传算法优化的神经网络PID控制器。该方法设计了基于性能指标的适应度函数、自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法,从而有效地抑制了早熟和维持种群多样性,保证了得到的优化参数为最优参数。该方法为非线性被控对象的控制提供了一种最优参数控制器设计途径。仿真结果证明:利用改进遗传算法设计的控制紧闭环性能优越,鲁棒性强。     

Fuzzy adaptive genetic algorithm based on auto-regulating fuzzy rules

There are defects such as the low convergence rate and premature phenomenon on the performance of simple genetic algorithms (SGA) as the values of crossover probability (P _c) and mutation probability (P _m) are fixed. To solve the problems, the fuzzy control method and the genetic algorithms were systematically integrated to create a kind of improved fuzzy adaptive genetic algorithm (FAGA) based on the auto-regulating fuzzy rules (ARFR-FAGA). By using the fuzzy control method, the values of P _c and P _m were adjusted according to the evolutional process, and the fuzzy rules were optimized by another genetic algorithm. Experimental results in solving the function optimization problems demonstrate that the convergence rate and solution quality of ARFR-FAGA exceed those of SGA, AGA and fuzzy adaptive genetic algorithm based on expertise (EFAGA) obviously in the global search.     

采用混合遗传算法的敏捷卫星自主观测任务规划

为改进敏捷卫星观测大规模地面目标点时传统的遗传算法求解效率低下的问题,提高智能优化算法的求解效率,改进了传统的遗传算法,提出了禁忌退火遗传混合算法。首先,考虑到航天器在观测地面目标点的过程中所面临的时间约束、姿态轨道动力学约束等多种约束条件,建立了相应的适应度函数。所提出的适应度函数能够兼顾高观测收益与低观测能耗,反应了实际工程问题的观测需求。随后,为改进传统遗传算法的变异过程,提出了禁忌退火变异方法。这一变异方法在个体变异寻优的过程中,引入了禁忌搜索方法与Metropolis法则,提高了算法搜寻到全局最优解的概率,加快了算法的收敛速度。研究结果表明,与传统的遗传算法相比,禁忌退火遗传混合算法节省了约40%的算法运行时间,该算法的运行效率也高于退火遗传算法、禁忌遗传算法等其他种类改进的遗传算法,从而验证了禁忌退火遗传混合算法求解敏捷观测卫星任务规划问题的高效性。     

静载和疲劳荷载共同作用下结构可靠性优化设计

通过对静载和疲劳载荷共同作用下结构系统的可靠性分析,得到了结构系统可靠性指标的计算式,并将可靠性指标作为约束函数建立优化模型,对结构的重量进行优化.采用改进的遗传算法进行结构优化设计,通过对编码方式和遗传算子的改进,使收敛性能大大改善,提高了局部搜索能力.算例表明,改进的遗传算法是一种解决静载和疲劳荷载共同作用的高效结构优化方法.     

一种快速实现多峰值函数优化的改进遗传算法

针对基本遗传算法具有的收敛早熟、局部搜索能力差等缺点,提出了一种快速实现多峰值函数优化的改进算法。该算法包含并行小生境技术、可疑峰值点判断、引入局部搜索参数等策略,并采用C语言成功编写了通用程序。数值算例表明：该改进算法能有效防止早熟收敛,明显提高遗传算法的收敛效率,快速搜索到目标函数的所有最优点。该算法对求解多峰值函数优化问题具有普适性。     

轮式车辆转向机构的遗传算法优化设计

在对车辆前轮转向机构进行运动分析的基础上,给出了参数优化设计的数学模型,提出了一种改进的遗传算法,并利用Matlab遗传算法工具箱对转向机构进行了优化设计,得到了满意的设计参数.讨论了遗传算法的一些关键技术:如改进的二进制编码方法.基于惩罚项的适应度计算,遗传算子的构造,以及遗传终止法则等.计算结果表明:与复合形法相比,遗传算法使目标函数值减少了6.6%,取得了较好的优化效果.从而更有利于减小转向车轮的滑移量和轮胎的磨损量,同时也验证了遗传算法解决多约束、多变量类型优化问题的可行性和优越性.     

基于改进遗传算法的结构可靠度计算

针对传统的遗传算法容易产生早熟收敛现象以及局部搜索能力较差等缺陷,结合鱼群算法中具有加快寻优速度的追尾行为和克服局部极值能力较好的聚群行为对其进行改进。将改进后的遗传算法应用到框架结构的可靠度分析中,并以门式框架结构为例,建立了以单元截面积、外荷载为设计变量,可靠度指标为目标函数的优化模型。分别采用JC法与改进遗传算法对门式框架结构的可靠度指标进行对比计算,两种算法在同一验算点不同荷载值下的可靠度指标的计算结果相近,但改进后的遗传算法在分析过程中受到的约束条件较少,简单高效。     

基于小生境遗传算法的离散变量结构优化设计

小生境技术的引入,提高了遗传算法处理多峰函数优化问题的能力。提出了基于隔离机制的自适应小生境技术,隔离小生境技术具有生物学基础,不仅能够有效地保证群体中解的多样性,而且具有很强的引导进化能力,针对简单遗传算法中的交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程,提出采用根据适应度调整交叉、变异概率并与小生境技术相结合的改进遗传算法。算例表明,该遗传算法对桁架结构的布局进行优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益。     

基于遗传算法的陶瓷配方优化设计

为优化陶瓷配方,以绝对误差为目标函数建立了陶瓷配方优化模型,并采用标准遗传算法进行了配方设计.针对标准遗传算法中出现的早熟、运行效率低等问题,从种群设定、编码方式、操作算子等方面对算法进行了改进.经100次的配方实验表明,改进遗传算法配方精度的绝对误差仅约为0.1,显著优于标准遗传算法.