基于小生境遗传算法的关联规则挖掘研究

在对传统遗传算法的早熟收敛和后期收敛速度慢等问题分析的基础上,提出了一种改进的小生境遗传算法模型。该模型针对传统遗传算法的不足,采用小生境方法代替传统遗传算法的选择方式,重点改进了遗传算子,能够有效调整种群规模,延迟早熟收敛现象,控制后期收敛速度,从而能够挖掘到尽可能多的有效关联规则。最后,以中医药的疾病配方为例,验证了此算法的可行性和有效性。     

基于小生境遗传算法的关联规则挖掘研究

在对传统遗传算法的早熟收敛和后期收敛速度慢等问题分析的基础上,提出了一种改进的小生境遗传算法模型.该模型针对传统遗传算法的不足,采用小生境方法代替传统遗传算法的选择方式,重点改进了遗传算子,能够有效调整种群规模,延迟早熟收敛现象,控制后期收敛速度,从而能够挖掘到尽可能多的有效关联规则.最后,以中医药的疾病配方为例,验证了此算法的可行性和有效性.     

自适应遗传算法在机械优化设计方面的应用

阐述了自适应遗传算法原理，以及它在某发动机气门弹簧的可靠性优化设计中的应用，通过测试，结果表明此算法的收敛性能优于标准遗传算法。     

一种基于自适应算子和移民策略相结合的遗传算法

针对简单遗传算法中容易出现的早熟性收敛问题,采用“自适应算子”和“移民策略”相结合的办法对简单遗传算法进行改进,并且采取了“加速迭代”的操作,最后通过对Schaffer函数的计算表明,本文改进的遗传算法在保证全局收敛的同时有效地避免了早熟性收敛的发生。     

CBD中采用改进遗传算法的实例修改

研究将遗传算法应用于 CBD(基于实例的设计 )中的实例修改环节 ,用于对相似实例的调整和修改。对于遗传算法在实例调整中应用的策略和方法进行研究和实现。针对应用普通遗传算法可能产生的不成熟收敛问题 ,采用多种群自适应遗传算法加以改进 ,从而解决该问题     

小生境遗传算法的多刚体系统动力学参数优化设计

在分析多刚体系统动力学参数优化问题特点的基础上,针对用传统优化方法和标准遗传算法求解这一类问题时存在的问题,提出了一种改进的小生境遗传算法。采用最优保存策略和高斯变异算子,保证算法的稳定收敛和提高算法在每个峰值附近的局部搜索能力。将该方法用于5自由度汽车悬架系统动力学参数优化设计问题,结果表明该方法在收敛速度和获得全局最优解方面部有很大提高。     

基于小生境技术的改进遗传算法研究

将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象。本文扼要分析了遗传算法的运行机制，提出一种基于小生境技术的改进遗传算法，应用种群中最佳个体的马尔可夫链模型从理论上论证了该技术维持种群多样度的有效性。对复杂函数的遗传优化仿真实验数据表明，改进的遗传算法不但具有良好的全局收敛可靠性，而且具有快的收敛速度。     

基于混合退火遗传算法的圆柱蜗杆传动模糊优化设计

针对基本遗传算法在优化设计中遇到的局部搜索能力不强、早熟收敛等问题,提出一种将模拟退火、Powell搜索方法与遗传算法相结合的混合遗传算法.在此基础上对普通圆柱蜗杆传动模糊优化设计进行了研究;数值计算表明,该混合退火遗传算法可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷,可以加速算法的收敛,具有良好的优化性能.并用该算法较好地解决了普通圆柱蜗杆传动的模糊优化设计.     

改进遗传算法及其在MATLAB中的应用

针对基本遗传算法存在的早熟和波动问题，对影响遗传算法精度、效率和稳定性的选择、交叉和变异三大遗传操作进行了分析，采用随机遍历、三点交叉和离散变异结合，既提高了收敛精度，也提高了收敛速度。经过使用MATLAB对两个测试函数进行计算，验证了改进算法的有效性。     

基于符号函数的自适应遗传算法的研究与应用

交叉概率和变异概率的选择是决定遗传算法行为和性能的关键,直接影响算法的收敛性.自适应遗传算法在前期收敛速度缓慢,而且容易陷入局部最优.针对此局限,本文提出了基于符号函数的自适应遗传算法,将交叉算子与变异算子控制在期望区间内变化,增强了全局搜索能力,提高了收敛速度.最后进行了仿真实验,通过比较两个优化实例,验证了本文所提出算法的有效性,且符合工程实际需要.