一种改进的整数编码遗传算法在车辆路径优化问题中的应用

针对基于路径组合编码的遗传算法应用于求解VRP问题时，顺序交叉算子局部寻优能力不足的缺陷，引入一种进化逆转算子，改进了遗传算法求解VRP问题时的局部搜索能力。设计的两组仿真试验结果显示，进化逆转算子的局部寻优能力很强，用它改进的遗传算法求解VRP问题的结果表明，算法的收敛性明显好于标准遗传算法。     

基于TriBA结构和改进迁徙策略的并行遗传算法

为了提高并行遗传算法解决大规模问题的寻优效率,本文基于粗粒度并行遗传算法模型,提出了一种基于TriBA结构和改进迁徙策略的并行遗传算法,给出了TriBA并行遗传算法的分配策略和迁徙方式,并将改进的迁徙策略引入评价算子,通过评价算子,反映当前种群的局部收敛程度,当收敛程度满足设定的评价算子时,进行迁徙操作,并使用并行计算机对基于TriBA拓扑结构和改进迁徙策略的并行遗传算法进行模拟仿真.仿真结果表明,改进后的迁徙策略的并行遗传算法的寻优效率比传统迁徙策略的并行算法效率更高.该算法有效地提高了算法的寻优速度,增强了算法的寻优稳定性.     

改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

基于改进遗传算法的连续函数优化

为了进一步避免连续函数优化过程中的早熟收敛和搜索迟钝,在简单遗传算法基础上提出了划分寻优区间、基于排序和最佳保留的轮盘赌选择算子,可以用来提高遗传算法的运行效率和收敛速度,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果;同时采用择优交叉算子和二元变异算子,这样既保证了种群的收敛性,又可在陷入局部最优时为种群引入新基因。仿真实验表明,与简单遗传算法相比,改进后的遗传算法能有效地提高遗传算法的收敛速度和避免陷入局部最优。     

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.     

基于万有引力思想的遗传算子

借鉴万有引力搜索算法和局部搜索思想,对遗传算法中的算术交叉和非均匀变异算子进行了改进,将万有引力搜索和混沌搜索引入新算子.新算子能够充分利用最优个体信息,兼具有全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算子不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度.     

基于改进遗传算法和BP神经网络的矿井通风风速预测

矿井通风风速的准确预测对提高矿井安全性具有重要意义。为提高矿井通风风速预测的准确度,提出一种基于改进遗传算法和BP神经网络的矿井通风风速预测方法。该方法采用前向神经网络建立矿井通风风速预测模型,将排序选择策略和概率生存策略相结合,从而代替传统选择算子,得到一种改进遗传算法。采用改进遗传算法对网络最优权值和阈值进行全局搜索,在此基础上,再利用BP算法进行局部寻优,从而得到网络的权值和阈值。采用矿井工作面的数据作为实验数据进行仿真预测,并与已有的几种模型进行比较,仿真结果表明,该模型提高了矿井通风风速的预测精度。     

配电网重构的改进多种群遗传算法

将改进的多种群遗传算法(multiple population GA,MPGA)应用于配电网重构。该算法引入不同控制参数的多种群协同进化模式,并且能根据进化程度自适应的改变操作算子,具有良好的全局和局部搜索能力,克服了遗传算法未成熟收敛等问题。种群间通过移民算子共享进化信息。采用人工选择精华种群保存最优个体。根据配电网网络特点,提出了基于基本环路的整数编码方法,减少了变量维数。人工定义寻优过程中不满足配电网络辐射状及无孤岛的运行要求的不可行解一个低适应值,保证搜索范围的连续性。基于matlab遗传算法工具箱,对IEEE16节点和IEEE 33节点2个不同规模测试系统编程仿真计算,证实了算法快速稳定的全局寻优能力。     

一种提高局部搜索能力的混合遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力弱的缺陷,提出了一种改进的混合遗传算法。根据遗传的不同阶段分为两个不同的群体——竞争群体和适应性群体,提出相关的遗传算子——繁殖因子。将运筹学中的单纯形法应用于遗传算法中,增强了遗传算法的局部搜索能力。对复杂函数的寻优实验验证了混合遗传算法的有效性,并通过与传统SGA的实算结果对比,更进一步说明了算法的改进效果。     

一种改进的GA+BP模糊逻辑系统混合学习算法

分析了遗传算法(GeneticAlgorithm)和BP算法在模糊逻辑系统参数寻优问题上的优缺点,提出一种基于改进的GA+BP模糊逻辑系统混合学习算法。该算法克服了由于学习率选取不当对整个遗传进化过程造成的不利影响,改进了遗传算子具体操作步骤,并对当前最优个体采用最优保留策略。充分利用了杂交、变异选择算子在全变量空间以较大概率搜索全局解的特点,以及在解点附近BP算子快速、精确地收敛的特点。仿真实验表明,改进算法与原算法相比,在满足同样精度的条件下,具有较快的收敛速度。     

基于精英保留策略与爆炸算子的改进遗传算法

针对标准遗传算法(standard genetic algorithm,SGA)应用于数值优化存在收敛缓慢、易陷入局部优解和精度低等问题,提出一种具有爆炸算子的改进遗传算法(FGA)。引入爆炸算子(fire algorithm,FA),通过局部最优解集爆炸产生新个体以弥补SGA算法寻优过程中种群多样性不足的缺陷, 从而提高算法在解析域的全局搜索能力;加入精英保留策略使每代中的最优个体都能得以保留,避免交叉和变异操作遗失全局最优解。为验证算法的优化性能,选用4个经典测试函数对SGA与FGA这2种算法的优化性能进行对比,算例结果表明,本文所提算法具有更好的全局搜索能力、收敛性能以及计算精度。     

运用变异算子随机搜索求解全局优化问题

通过改进遗传算法,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法．该法以变异算子作为唯一的遗传算子,利用生物变异原理进行局部搜索,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术．它具有较强的局部搜索能力,可在有限时间内取得较好解．仿真实验证明,本算法在求解全局优化问题上的有效性,并表明其局部收敛能力与求解结果均优于传统遗传算法．     

趋优算子和Levy Flight混合的粒子群优化算法

针对Levy Flight粒子群优化算法（LFPSO）普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法（ILFPSO）,即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,将既有一定全局搜索能力又有较强局部搜索能力的趋优算子与改进的Levy Flight有机融合,以便更好地平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,对速度边界动态调整,有利于搜索前期找到全局最优点和搜索后期找到局部最优解。28个benchmark函数优化仿真结果表明,与4种最先进的PSO改进算法LFPSO、ELPSO、SRPSO和RLPSO相比,ILFPSO更具有竞争性的优化性能、更好的普适性和更快的运行速度。     

基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略及其应用

为了提高遗传算法的局部搜索能力,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,通过分析2者的优势和不足,提出了一种将2者混合使用的求解优化问题的方法．本算法用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,得到满意的计算结果．同时,为抑制早熟现象,避免收敛到局部最优点,提出了一种应对策略．实验结果表明,该算法在计算速度和计算结果方面都有改进．     

改进遗传算法求解基于MPN混流制造车间调度问题

大规模混流制造系统存在规模大、资源约束多的特点, 造成在作业调度时产生维数灾难, 从而产生搜索求解难的问题。本文针对此类问题, 在基于(Manufacturing Petri Net, MPN)模型的基础上, 提出一种改进遗传算法进行求解。首先, 重新定义了染色体的结构, 并采用染色体安排段压缩求解的搜索空间。其次, 在染色体交叉环节用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)优化机制引导染色体优化方向, 在染色体变异环节用模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm, SAA)的机制防止遗传算法的过早收敛。然后, 在每一次种群迭代后对当前最优个体采用邻域搜索机制尝试拔高最优个体的适应度。实验数据表明, 改进遗传算法在求解的最优性方面有了较大改进。     

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。     

离散变量结构优化的改进组合型遗传算法

对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法.     

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。     

工程结构优化设计的改进混合遗传算法

根据工程实际以及规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等问题,采用一种新的遗传算子即单亲遗传算子对遗传算法进行了改进,并提出了离散变量结构优化设计的三等分割算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。优化设计结果表明:改进混合遗传算法的收敛特性得到了很好的改善,既具有三等分割算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又具有遗传算法全局性好的特点,是高效、理想的工程结构优化设计方法。     

A New Genetic Algorithm Based on Niche Technique and Local Search Method

The genetic algorithm has been widely used in many fields as an easy robust global search and optimization method. In this paper, a new genetic algorithm based on niche technique and local search method is presented under the consideration of inadequacies of the simple genetic algorithm. In order to prove the adaptability and validity of the improved genetic algorithm, algorithm problems of multimodal functions with equal peaks, unequal peaks and complicated peak distribution are discussed. The simulation results show that compared to other niching methods, this improved genetic algorithm has obvious potential on many respects, such as convergence speed, solution accuracy, ability of global optimization, etc.