基于改进遗传算法的弹药运输车辆调度问题研究

建立了弹药运输车辆调度问题的数学模型,针对传统遗传算法求解该问题具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出了一种改进的遗传算法予以求解。在改进算法中引入一种基于信息素的遗传交叉算子,该算子能利用以信息素形式保存的全局信息,从而提高收敛速度;算法中的变异算子采用Relocation、Exchange、2-opt＊及2-opt 4种启发式搜索算法,尽可能扩大搜索范围。算例分析表明了所提改进遗传算法求解弹药运输车辆调度问题的有效性和可行性。     

用自适应遗传算法求解一类组合调度优化问题

针对JobShop组合调度优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在经典遗传算法的基础上增加了重构和局部寻优操作,构造了新的交叉和变异算子,自适应地确定交叉和变异概率,提高了算法的搜索效率.算例表明,该算法能有效求解JobShop调度等组合优化问题.     

改进的遗传算法在给水管网优化设计中的应用

讨论了应用改进的遗传算法求解管线确定情况下的管径优选问题。通过引入启发式的选择、交叉和变异算子,提高了遗传算法的求解效率,改善了求解结果的品质。实例计算表明,应用改进的遗传算法求解出的年折算费用值比常规的界限流量法的求解结果低8．08％。     

改进遗传算法的液压锚杆钻机冲击机构的优化设计

改进了遗传算法的适应度、交叉算子及变异算子,即依据统计规律求概率适应度;对交叉算子的改进,将在随机配对交叉基础上引入人工干预思想;在处理变异算子时引入了人工诱变的思想.采用这种改进的遗传算法优化液压锚杆钻机冲击结构的设计参数.通过优化设计计算结果表明,该改进方法在钻机其他结构理想设计的情况下能使钻机的工作效率从70.8%提高到75.6%,同时这种改进遗传算法也为钻机的其他结构优化设计提供了一种很好的优化方法.     

一种改进的自然数编码遗传算法在非满载时间窗车辆优化调度问题中的应用

用改进的一种顺序交叉算子代替实数编码遗传算法中的标准顺序交叉算子,应用于时间窗车辆调度优化问题的求解,克服了标准顺序交叉算子在求解该问题时局部寻优能力的不足.一组仿真实验结果表明,改进的顺序交叉算子具有很好的局部寻优能力,改进的算法求解时间窗VSP问题收敛性明显好于标准遗传算法.     

基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简方法

针对遗传算法在全局优化问题中出现的早熟收敛和后期收敛速度较慢的现象,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简方法。该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,优化了各个个体被选择的概率。实验表明,该方法能够明显地改善全局寻优能力,并大大加快了收敛速度。     

改进遗传算法及其在倒立摆控制中应用研究

针对标准遗传算法寻优时存在的个体多样性不足、搜索速度迟缓、容易陷入局优的问题,使用自适应调整的交叉算子和变异算子对其进行改进,并利用改进的遗传算法对直线一级倒立摆模型实现稳定控制的关键参数进行寻优。在Python3.8软件上对寻优过程进行仿真,仿真结果表明,改进的遗传算法可以更好的平衡全局搜索和局部寻优能力,在实验中展现了良好的效果。     

基于改进免疫算法的带模糊需求车辆调度问题

通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制,构造了一个改进的免疫算法,并对算法的交叉操作加以改进,成功地将这种算法应用于带模糊需求的物流配送车辆调度的求解过程中,将求解结果与遗传算法比较,结果表明,该算法可以较好地求解VSPFD问题.     

关于进化遗传算法的几点改进

分析了进化遗传算法存在的缺陷,即当解在边界上时,求解精度不高,同时,变异算子过于复杂,实际应用时容易出错.提出了新的交叉算子和变异算子。计算结果表明,新方法成功地解决了进化遗传算法存在的问题,且计算效率高。     

优进遗传算法及其在化工数据处理中的应用

针对常规遗传算法容易早熟、局部寻优能力差的弱点，提出一种优进遗传算法．该算法以一定的概率引入确定性操作，并采用空间重组的方式改进子代分布，以提高全局寻优的性能．采用的相关技术包括增加单纯形寻优算子、运用改进的交叉算子、自适应地调整交叉率和变异率等．该算法已成功应用于SO2催化氧化反应动力学模型的非线性参数估计、这种优进遗传算法不依赖于问题的具体领域，可应用于各种数据处理和优化领域．     

一种求解N皇后问题的优化组合遗传算法

基于遗传算子优化组合思想,采用二进制编码方式,选择矩阵遗传算子和布尔遗传算子组合应用对N皇后问题求解,避免了常规遗传算法的杂交率和变异率选取.从N皇后问题的约束条件角度,构造适应度评价函数,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,本文算法具有良好的搜索效率和求解质量,运行一次在收敛代数内可以搜索到多个解,当皇后数N较大时,搜索到解的效率越明显好于常规遗传算法.     

遗传优化神经网络的一种改进算法

提出一种搜索算子．结合自适应交叉和变异算子,构成了遗传优化神经网络的一种改进算法。将这种算法用于一个算例的计算。与遗传优化BP算法相比较,发现遗传优化BP算法出现了网络瘫痪问题,改进算法则取得了较好的运算结果。     

改进激素算法求解置换流水车间调度问题

遗传算法中由于激素调节的选择、交叉以及变异算子存在较大目标函数值失调的问题,提出了基于改进激素浓度计算法的自适应遗传算法(IHCCM-IAGA)。IHCCM-IAGA采用基于工件排列的编码方式,并利用反向学习法初始化种群,提高了初始解的质量;针对两点交叉(TPX)算子存在冗余度高、效率低等问题,提出了改进型TPX (ITPX),并引入优良基因库及免疫因子,实现两种交叉方式,同时监控整个进化过程,避免了优质染色体的丢失;设计了多种扰动保持丰富的多样性结构以及相关的局部搜索算法组合成变异算子,建立种群湮灭算子,并设置湮灭因子来引导变异算子中的局部搜索。将IHCCM-IAGA应用于置换流水车间调度问题中,并进行该问题标准算例的各项测试,结果表明IHCCM-IAGA切实有效。     

一类指派问题的数学模型与算法研究

通过建立一个多目标整数规划模型来描述火车站列检任务分配问题;用遗传算法求得了模型的满意解.研究结果表明改进后的交叉和变异算子显著提高了算法的有效性.     

移动IP中基于遗传算法的优化路由算法

提出了移动IP中带网络负载平衡的路由问题,通过建立网络模型,采用基于矩阵编码的改进遗传算法解决问题.遗传算法采用以矩阵编码为基础的交叉算子和变异算子,并使用排序选择算法作为选择算子.给出了改进算法的复杂度,从理论上证明了该算法的收敛性.仿真结果表明该算法具有很好的收敛性,并给出了在不同种群数(20～50)和交叉概率(0～75%)下最优解在一定值附近.采用此路由选择策略能够使移动IP网络中的网络带宽得到合理分配,优化了网络的性能.     

一种改进的基于遗传算法的多跑道到达飞机调度

为解决具有多条跑道的大型机场在交通高峰期的飞机调度问题,提出了用遗传算法解决多跑道到达飞机调度的方法。算法以所有飞机的排列次序作为个体编码,在此基础上设计了交叉和变异算子。解码时首先确定各飞机的降落跑道,然后用改进的移动方法解决同一跑道上飞机之间的冲突并插入空闲时间,从而确定降落次序和时间。模拟结果表明,该方法能帮助管制员做出高效的飞机调度决策。     

利用遗传贪婪混合算法求解背包问题

采用遗传贪婪混合算法解决背包问题,提出利用补偿算子来解决算法较早收敛于局部最优解的思想,有效抑制算法的早熟收敛。在算法的交叉操作中加入确定性策略,在算法的变异操作中加入非确定性策略,以确保算法具有更好的收敛性能。实验结果表明,该算法性能较佳,可以满足解决背包问题的需要。     

改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.