基于熵的小生境蚁群算法及其应用

为克服基本蚁群算法易“早熟“的缺陷,将小生境算法和信息熵相结合,提出了基于信息熵的小生境蚁群算法。该算法采用小生境算法对蚁群算法的后期进行局部搜索并以信息熵作为开始和结束的判断依据。求解旅行商问题及房地产投资组合优化问题的结果表明其优于基本蚁群算法,该算法具有广阔的应用前景。     

小生境遗传算法在机械优化设计中的应用

针对在机械设计中经常遇到的多个变量、多个局部极值的参数优化设计问题,提出了应用小生境遗传算法求解多峰值函数全局最优化解的途径。对小生境遗传算法的基本构造模型和实现技术给出了全面的描述。最后,以曲柄摇杆机构的优化设计为算例,验证了该算法的有效性。     

小生境遗传算法在机械优化设计中的应用

针对在机械设计中经常遇到的多个变量、多个局部极值的参数优化设计问题，提出了应用小生境遗传算法求解多峰值函数全局最优化解的途径。对小生境遗传算法的基本构造模型和实现技术给出了全面的描述。最后，以曲柄摇杆机构的优化设计为算例，验证了该算法的有效性。     

基于自适应小生境遗传算法的物流配送路径优化研究

针对遗传算法具有早熟的缺点和小生境遗传算法比遗传算法更费时的问题,将自适应小生境技术引人遗传算法,构建自适应小生境遗传算法,用以解决带时间窗的车辆路径优化问题.实验结果表明该算法具有更好的搜索能力和收敛速度,能有效地调和种群多样性与算法耗时的矛盾,解决物流配送车辆路径优化的问题.     

基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。     

基于小生境的菌群算法的改进

将进化论中的小生境技术与菌群优化算法结合,提出了小生境菌群算法,通过细菌之间的距离找到具有相似距离的例子个体组成小生境种群,利用菌群优化算法在该种群里模拟细菌的行为,所有细菌经过小生境群体的进化后,找到最优的个体存入到下一代菌群中,直到找到满意的适应值。该算法克服了菌群算法收敛效率低,容易收敛到其他极值点的问题。用Shubert函数验证了该算法的性能,并与原算法进行了比较,通过更多的优化函数说明了该组合算法可以获得较好的解,极大地提高了收敛成功率,且代价较小。     

基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法（NCNPSO-IAR）。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明：该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。     

基于小生境遗传模拟退火算法的不规则件优化排样

针对二维不规则图形零件在排样区域上的最优排列问题,将排样和制造工艺联系起来,先将多边形各边向外扩充,为零件预留加工余量;然后采用遗传模拟退火算法与小生境技术相结合,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,再用基于"最低水平线与填充算法相结合"策略的启发式排样算法实现二维不规则件自动排样,得到了满意的优化排样结果。     

基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

混合遗传模拟退火算法求解背包问题

提出了一种混合遗传模拟退火算法求解背包问题,该算法应用改进的模拟退火算法作为局部搜索,提高算法的搜索效率,采用同时考虑解的质量和种群多样性的种群更新策略,保持种群的多样性,仿真实验结果表明该算法是有效的.     

一种基于小生境的负相关神经网络集成算法

提出了一种基于小生境的负相关神经网络集成算法.所提方法结合了负相关学习和进化算法,采用同时训练的方式对多个神经网络进行训练,不仅能使网络之间产生有效的差异度,而且能促进网络之间的交互性和合作性.此外,在进化过程中引入了一种改进的小生境技术,能更有效地维持网络种群的多样性,从而保证神经网络集成的差异度.所提方法在6个分类数据集上进行了测试,并且与一些相关神经网络集成方法进行对比.实验结果表明所提方法能得到一个有效的神经网络集成.     

A New Method for Evolving Artificial Neural Networks Using Genetic Algorithm

1 Introduction The artificieavlolutionof neuralnetworks using geneticalgorithmshas shown greatpromise in com - plexreinforcementlearningtasks[1],so there have been many neuroevolution(NE ) algorithms. In traditional NE approaches,a topologyischosen forthe…     

基于遗传模拟退火算法的最大功率点跟踪研究

通过分析太阳能光伏发电系统的工作特征和现有的最大功率点跟踪(MPPT)方法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的光伏发电系统MPPT方法.该算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过将局部搜索过程引入遗传算法,从而使两种算法的搜索能力得到互相补充.针对某光伏发电系统的MPPT问题,通过仿真,将遗传模拟退火算法和遗传算法进行比较.仿真结果显示,遗传模拟退火算法和传统的遗传算法相比,能更快速、精确地跟踪到光伏系统的最大功率点.     

基于模拟退火法由脑磁图推断电流偶极子参数

利用非线性反演问题中所采用的模拟退火算法,建立了基于脑磁图反演脑内作为磁源的电流偶极子的模型。并根据单偶极子源的仿真实验数据,进行了反演计算,得到了较为理想的结果,有关利用这种模型对多偶极子源的反演计算,尚有待进一步研究。     

求解背包问题的病毒协同进化粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于病毒进化理论的改进离散粒子群算法:病毒协同进化粒子群算法.在粒子群中引入生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作的思想,病毒采用与粒子等长的编码方式,执行反向代换、结合等操作,利用病毒的水平感染和垂直传播能力较好地维持个体的多样性和对解空间的局部搜索能力.通过解决背包问题对算法进行验证,仿真表明所提算法搜索性能优于遗传算法、模拟退火及标准粒子群等其他算法.该算法能有效求解背包问题等NP难题.     

一种新的自适应退火遗传算法

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性。基于典型算例的仿真结果验证了该算法对高维复杂函数最优化的有效性和高效性,其性能明显优于传统遗传退火算法、改进的进化规划方法。     

基于链式遗传——模拟退火算法的配电网络重构

以网损最小为目标函数,节点电压、网络辐射性和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。针对各种单一算法的局限性,提出了一种基于链式遗传-模拟退火算法。该算法将环境压力映射为待优化问题,进化链（食物链）上每条染色体（个体）则对应问题的一个候选解,通过模拟退火Metropolis取舍准则控制算法搜索最优方案的进程。最后,在IEEE16节点系统上验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于链式遗传-模拟退火混合算法的电网扩展规划

将模拟退火机制引入到食物链生态进化算法,提出了链式遗传-模拟退火混合算法（CAGSAH）,对种群执行并行退火操作,弥补食物链生态进化算法爬山能力不足,提高算法全局寻优能力。给出了链式遗传-模拟退火混合算法的详细计算流程,并将其应用到求解电网扩展规划问题,实际计算结果显示链式遗传-模拟退火混合算法在搜索效率及收敛性能上明显优于食物链生态进化算法。