基于粒子群算法的遗传算法研究

针对传统遗传算法存在的早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于粒子群算法的遗传算法,其原理是用粒子群算法来构造变异算子和进行种群分割.通过对三个典型多峰值函数的优化来评估算法性能.实验结果表明,该算法能很好地保持种群的多样性和克服早熟现象,显著提高遗传算法的收敛速度.     

基于小生境的GEP新算法

为了克服传统基因表达式编程在演化后期容易丢失群体多样性的缺陷,避免出现早熟收敛,提出基于小生境的基因表达式编程新算法.将相同适应值的个体组成一个小生境,如果相同适应值的个体数量超过小生境容量x,则将超出的个体放入演化池中进行重新初始化.实验结果表明,使用这种基于小生境的基因表达式编程新算法能在整个演化过程中保持丰富的群体多样性,并能够更有效地避免算法的早熟收敛,更准确地求出问题的最优解.     

一种基于密度聚类的小生境差分进化算法

针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷,提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快的特点,首先初始化一个没有子种群的全局种群,再在全局种群中采用DE/rand/2/bin进行迭代搜索,并对其中的个体进行聚类,当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个小生境子种群,然后在各子种群中采用改进的DE/best/2/bin进行迭代搜索并重新进行聚类,从而提高进化过程中种群的多样性,增强算法跳出局部最优的能力。仿真实验表明,该方法能显著提高算法的收敛速度和全局搜索能力,有效避免早熟收敛。     

基于复合形法的聚类遗传算法

针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法。通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法（NCGA）。该算法使用FORTRAN语言进行编程,通过使用三种复杂的测试函数对其性能进行测试,并与自适应遗传算法（AGA）进行了性能比较,还分析了初始种群的优劣对算法性能的影响。测试结果表明：对于遗传算法的改进效果明显,在遗传算法中融入复合形操作能明显增强遗传算法的局部搜索能力,且聚类技术使得遗传算法的全局搜索能力得到显著增强,反向学习操作的添加能增强算法的稳定性。改进后的遗传算法的性能明显好于传统的遗传算法。     

基于聚类分析的增强型蚁群算法

针对蚁群算法存在的早熟收敛、搜索时间长等不足,提出一种增强型蚁群算法.该算法构建了一优解池,保存到当前迭代为止获得的若干优解,并提出一种基于邻域的聚类算法,通过对优解池中的元素聚类,捕获不同的优解分布区域.该算法交替使用不同簇中的优解更新信息素,兼顾考虑了搜索的强化性和分散性.针对典型的旅行商问题进行仿真实验,结果表明该算法获得的解质量高于已有的蚁群算法.     

基于递阶和小生境的离散分段遗传算法

为了解决简单遗传算法过早收敛的问题,并进一步改善简单遗传算法的寻优质量,在分析递阶遗传算法和小生境遗传算法的基础上,提出了离散分段遗传算法.该方法在微观上,采用了递阶遗传算法的递阶编码方式和小生境的选择思想.宏观上,通过分层多级寻优操作来适当加快遗传算法的寻优速度.该算法非常适合解决多峰值优化问题,同时也能够有效地修复早熟现象的影响,加快收敛速度.实验表明该方法在性能方面明显优于简单遗传算法.     

基于小生境技术和聚类分析的人工免疫算法

针对标准人工免疫算法存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于小生境技术和聚类分析的改进的人工免疫算法。首先运用嵌入进化标记的小生境技术对初始种群进化,“排挤机制”有效地保持种群的多样性,防止了早熟,而标记种群的进化方向则加快了算法的收敛速度。其次聚类方法的应用使得在各极值点附近形成了聚类区域,在不同的聚类区域运用人工免疫的趋同算子和异化算子分别进行粗搜索和细搜索,以保证全局寻优的速度和精度。仿真结果表明,该改进算法较之标准免疫算法,有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。     

基于自适应小生境遗传算法的图像复原

传统的小生境遗传算法收敛太慢,且容易陷入局部最优,对小生境算法做出以下三点改进：一是将解空间划分为多层区域,每层使用不同的距离因子;二是采用差值编码方式,使得算法更易收敛;三是使用伪并行加速算法,改进经典的邻居模型为镜像邻居模型。实验表明改进算法的PSNR比常用的遗传算法以及小生境算法高0.2~0.3 dB,且运算时间仅有它们的40%~50%。     

基于小生境的正弦遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足，借助最优保留策略对遗传算法中的变异算子进行改进，把生物学的基因突变的概念引入遗传算法中，提高了种群的多样性和全局收敛性能，避免了在进行过程中产生早熟现象。在此基础上，提出了一种小生境正弦遗传算法，并进行实例研究。结果表明，该算法不但可以有效地克服标准遗传算法缺陷，而且稳定性也得到提高。     

一种改进的抑制早熟收敛的模糊遗传算法

针对遗传算法中的早熟收敛现象,提出一种改进的模糊遗传算法。该算法将群体适应度均方差和种群的进化代数作为模糊逻辑控制器判断早熟收敛的标准,并根据判断结果对优劣不等的个体采取相应的进化方法,即当种群正常进化时对个体执行“惩强扶弱”的措施以保持种群多样性,一旦发生早熟收敛或有早熟收敛的趋势则对劣质个体进行局部灾变,以恢复种群的进化能力。实验结果表明,与标准遗传算法、自适应遗传算法和模糊遗传算法相比,改进的模糊遗传算法能够更好地维持种群多样性,抑制早熟收敛。     

基于单纯形的小生境混合遗传算法

总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小生境中采用受限单纯形搜索产生优秀个体,从而构成基于单纯形的小生境混合遗传算法SimplexNich-HGA.最后用SimplexNiche-HGA、单纯形混合遗传算法Simplex-HGA 以及基本遗传算法SGA求函数Rosenbrock的极值,并进一步用SimplexNiche-HGA和Simplex-HGA 求多峰值函数Shubert的极值,验证算法的正确性和求多峰值函数的极值的效率.     

基于素描的遗传算法

传统遗传算法容易陷入局部最优解，本文借鉴美术中“素描”的思想，对传统的遗传算法进行了改进，提出了基于素描的新型遗传算法．该算法模拟人的素描行为，构造参数控制下的选择算子，再通过参数的调节来选择个体，并依据最优个体对选择算子进行修正，以达到动态调整群体进化过程中的种群多样性和收敛速度之间的矛盾，从而有效地避免了传统遗传算法中早熟现象，显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度．这将使GA在众多实际的优化问题上将具有更广泛的应用前景．仿真结果表明，该算法正确有效，且性能优于现有的其它方法．     

一种改进的小生境遗传聚类算法

传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子,并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差。因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。     

基于小生境遗传算法的贝叶斯网络结构学习算法研究*

在数据缺失的情况下讨论一种贝叶斯网络的结构学习算法.该算法结合了小生境遗传算法和EM算法,最后通过试验说明了该算法的有效性.     

基于聚类小生境遗传算法的DNA编码优化

DNA编码优化问题是DNA计算中的核心问题。分析DNA编码优化的约束条件,在单链DNA序列集合上引入h距离,将聚类小生境技术应用于小种群遗传算法的构造,对DNA编码优化问题进行求解。基于h距离定义DNA序列间的相似函数,将碱基字母编码为4进制整数、DNA编码序列作为个体编码为4进制整数向量、种群编码为4进制整数矩阵,基于模4算术运算,构造相应的遗传算子,并给出DNA编码序列的具体计算结果。实验结果表明,与现有DNA编码序列优化结果相比,该算法可得到更好的DNA编码序列且计算效率较高。     

基于小生境遗传算法的多维传感器动态解耦方法

多维传感器的动态耦合是指某一方向的动态输出信号中,含有其他方向输入量的影响,该项误差是影响传感器测量精度的一个重要因素.基于小生境遗传算法,提出了多维传感器动态解耦方法.该方法利用传递函数矩阵分析法的解耦思想,可以根据多维传感器的标定数据,应用系统辨识方法和小生境遗传算法直接求解解耦网络并进行优化,克服了原经典方法中对传感器模型精确已知的要求,具有一定的鲁棒性.仿真结果证明了该方法的正确性和有效性.     

基于遗传算法的聚类分析

遗传算法是一种模拟自然进化的优化搜索算法,它仅依靠适应度函数就可以搜索最优解.介绍了一种基于遗传算法的聚类分析方法,采用浮点数编码方式对聚类的中心进行编码,并用特征向量与相应聚类中心的欧氏距离的和来判断聚类划分的质量,通过选择、交叉和变异操作对聚类中心的编码进行优化,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验结果显示,该方...     

基于混沌局部搜索的双种群遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差和早熟收敛的问题,提出一种基于混沌局部搜索的双种群遗传算法.将2个种群分别作为探测种群和开发种群,按不同交叉概率和变异概率进化.种群每进化一代即对其最优解做混沌局部搜索,若搜索到更优解,则取代原最优解,直至搜索到预设的混沌次数,同时2个种群之间每进化10代进行一次移民操作.在6个Benchma...     

自适应梯度小生境混合优化算法

通过对梯度法和小生境遗传算法优缺点的分析,提出了一种自适应梯度小生境混合优化算法。小生境算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,应用自适应变步长梯度算法的快速寻优特点来减少运行的时间,优化极值精度,加快了收敛速度。对Shubert函数的仿真试验,证明该算法能明显的改善全局搜索能力,加快算法收敛速度。