求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法

矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效.     

一种求解约束优化问题的新粒子群算法

结合外点法具有局部搜索能力强、处理约束条件简单的特点,把违反约束的粒子用外点法处理以满足约束设计出一种新的粒子群算法求解约束优化问题.实验结果表明,新算法性能优于现有其它算法,是一种通用、高效、稳健的智能算法.它兼顾粒子群算法和外点法的优点,既有较快的收敛速度,又能以非常大概率求得约束优化问题的全局最优解,同时还提高了解的精度.     

一种用于BP网络优化的并行模拟退火遗传算法

针对模拟退火算法和遗传算法存在的不足,提出了并行模拟退火遗传算法,并用于3层BP神经网络优化。在适应度函数中引入模拟退火机制,采用排序、最优保存策略选择算子、启发式交叉和多点非均匀变异改进遗传算子,利用模拟退火算法产生新解增加搜索方向,并结合并行进化思想对经典遗传算法进行改进。通过对英文字母识别的仿真实验,表明该方法全局搜索能力、局部搜索能力和收敛速度都优于经典遗传算法。     

BP神经网络的优化算法研究

BP学习算法通常具有收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点;遗传算法是全局优化算法,具有较强的全局搜索性能,但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题,且在进化后期搜索效率较低;模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力,能抑制遗传算法的早熟现象.因此,本文在BP算法结合遗传算法的同时,再加入模拟退火算法,可以有效地缓解遗传算法的选择压力.     

基于模拟退火的混合遗传算法研究

针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足,在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证,该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。     

文化基因算法在多约束背包问题中的应用

文化基因算法是一种启发式算法,与一些经典数学方法相比,更适于求解多约束背包问题.文化基因算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,针对多约束问题,提出采用贪婪策略通过违反度排序的方法处理多约束条件,全局搜索采用遗传算法,局部搜索采用模拟退火策略,解决具有多约束条件的0-1背包问题.通过对几个实例的求解,表明文化基因算法与标准遗传算法相比,具有更优的搜索性能.     

雷达干扰资源优化分配模型和算法研究北大核心CSCD

针对敌方多目标雷达,如何合理有效的分配干扰资源,取得最佳干扰效益的问题,建立干扰资源优化分配模型。考虑到实际作战环境下的约束条件和干扰需求,对于约束条件增多时,传统算法求解速度慢。因此,提出一种将模拟退火算法应用到遗传算法中,以提高遗传算法局部搜索性能,增强遗传算法进化能力的遗传模拟退火算法。在每次进化产生下一代种群个体需经过模拟退火算法改进,并在每次迭代结束之前进行降温操作保证遗传算法和模拟退火算法具有相同的收敛方向和速度。仿真结果表明,与模拟退火算法比较,该方法具有较好的搜索最优解速度和可靠性。上述方法提供的分配方案对提高雷达干扰智能决策系统有一定的作用。     

离散非线性规划问题的改进遗传算法

针对实际离散非线性规划问题,分析了离散与连续变量优化问题和求解方法的不同及特性．根据离散变量与遗传算法的特点,将单纯形搜索与算术交叉思想相结合,提出离散单纯形交叉算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优．同时,设计了离散变异算子,使遗传算子真正在离散空同中进行搜索．基于梯度下降思想提出离散修复算子,提高算法对非线性约束的处理能力．实际离散非线性规划问题的应用研究验证了方法的有效性．     

基于改进粒子群算法的航班降落调度问题研究

航班降落调度是多约束的整数规划问题,也是组合优化中的典型NP难题之一.针对传统粒子群算法易陷入局部最优和求解组合优化问题能力不强的缺点,提出改进策略.改进的算法通过禁忌搜索策略生成初始粒子群以满足航班调度多约束的限制,引入遗传算法的交叉变异等操作以增强粒子群间信息交流能力,重新定义惯性权重和加速度因子,以增强粒子的多样性和收敛性,加入进化交叉算子以增强粒子的局部寻优能力.通过与修补遗传算法、罚函数遗传算法进行对比,经多次运行后的结果表明,提出的改进算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增强,同时也验证了算法的可行性和有效性.     

求解约束优化问题的一种复合形遗传算法

研究约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.现有的约束优化进化算法,通常的解决办法是将等式约束条件转化为成对的不等式约束条件来处理,转换会使得可行域的拓扑结构变化显著,直接影响了算法性能和解的精度.为解决上述问题,提出了一种改进的处理约束优化问题的新算法.新算法将约束优化问题转化为多目标优化问题,把复合形法嵌入到遗传算法中,通过将全局搜索和局部搜索机制有机地结合,利用遗传算法全局性好和复合形法快速高效的特点,以加快最优解的搜索进程.仿真结果表明,方法既有复合形法快速高效的特点,又有遗传算法全局性好的特点.与标准遗传算法相比,方法具有良好的求解约束优化性能和精度效果.     

基于约束区域神经网络的动态遗传算法

提出一种基于约束区域神经网络的动态遗传算法,将遗传算法的全局搜索和约束区域神经网络模型的局部搜索结合了起来.利用动态遗传算法确定神经网络模型的初始点,同时使用神经网络确定动态遗传算法的适应度函数.该算法具有一定的理论意义和生物意义.与标准的遗传算法相比,缩小了搜索规模,可获得不定二次规划问题更好的近似最优解.     

一种可自适应调节参数的改进遗传算法

针对遗传算法在复杂问题应用中收敛速度十分缓慢的不足，本文引入收敛性因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节，提出了可自适应调节参数的改进遗传算法．该算法很好地增强了遗传算法的全局搜索能力，提高了收敛速度．通过比较几个优化实例，验证了本文算法的有效性．     

一种结合混沌搜索的自适应遗传算法

自适应遗传算法(AGA)是一种有效的全局优化概率搜索算法.把混沌优化算法引入到AGA中,提出了一种结合混沌搜索的自适应遗传算法(AGACCS).该算法保持了AGA的所有特点,进一步改善了AGA的全局寻优能力并有效防止局部收敛现象,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真函数结果表明,该算法的性能优于AGA.     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性，但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷，通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中，减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来，提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法，从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明：新提出的算法明显快于基本蚁群算法，佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法，以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

多交叉混沌选择反向小生境遗传算法

为提高小生境遗传算法的全局以及局部搜索能力,提出一种多交叉混沌选择反向小生境遗传算法。利用分段线性混沌映射函数生成一组混沌数序列,在每次进行交叉操作前,依据序列中对应元素的数值大小选择不同的交叉算子进行操作,通过小生境遗传算法产生较优的子代种群。针对子代种群,应用反向搜索策略获得反向种群,在子代种群和反向种群中进行精英选择得到最终新种群,以进一步加强算法的局部寻优能力。仿真实验结果表明,该算法在最优解及均值方面好于小生境遗传算法,从而证明其可行性和优越性。     

和声搜索-分布估计混合算法求解多目标优化问题

针对和声搜索算法不能很好地求解多目标优化问题的缺陷,提出一种多目标和声搜索—分布估计混合算法(MHS-EDA)。该算法一方面利用分布估计的采样操作对和声记忆库内进行搜索,拓宽了和声记忆库内空间;另一方面对和声记忆库外进行外部档案搜索,实现群体间信息交换,从而提高了多目标和声算法的全局搜索能力。数值实验选取六个常用测试函数,并与多目标遗传算法、多目标分布估计算法、多目标和声搜索算法进行比较,测试结果表明提出的混合算法能够有效地解决多目标优化问题。     

基于Hénon映射的自适应克隆选择优化算法

免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这种分布特性会影响全局搜索能力和效率。而Tent映射也存在迭代易落入小周期循环的问题。针对免疫算法和混沌优化算法中存在的缺陷,该文用变尺度的搜索策略,提出了一种基于Hénon映射的自适应克隆选择的优化算法,数值仿真结果表明,该文提出的算法提高了局部搜索的能力及其计算效率,算法可行有效。     

免疫微粒群算法优化的水下机器人运动控制器

借鉴免疫算法基于浓度和适应度的抗体更新策略,提出一种改进微粒群局部搜索能力的免疫微粒群算法,并对其进行收敛性分析。该算法在满足收敛性的条件下,根据微粒浓度和适应度动态调整加速因子,保证了群的多样性和持续搜索能力。在与遗传算法、免疫遗传算法、基本微粒群等算法的仿真比较试验中,该算法不仅搜索到了最好的近优解,而且收敛速度最快。在无人潜水器仿真平台上的控制试验表明,基于免疫微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力。仿真结果证明了该算法的可行性。     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性,但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷,通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中,减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来,提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法,从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明:新提出的算法明显快于基本蚁群算法,佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法,以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

基于最优模式探测的改进遗传路径规划算法

针对复杂环境下传统遗传路径规划时可行路径修复困难、易于早熟收敛等不足,提出一种基于最优模式探测机制的改进遗传算法。该算法将中值插入修复与邻域搜索和路径点回退操作相结合增强路径修复效率;通过自适应截断变异提高空间探索能力;引入混杂多点交叉和模式优化策略改善算法的优化性能。仿真结果表明新方法的有效性。