基于改进遗传算法的优化计算

针对经典遗传算法在优化计算中存在的弊端,提出改进遗传算法。该算法考虑了优化问题的全局性要求—结合区间压缩方法,而这往往比局部最优理论和方法困难的多;同时通过对变异算子改进,对遗传算法早熟收敛性方面得到有效控制,最后,给出算法的收敛性证明及收敛性准则。实验表明该算法是有效的。     

一种采用循环策略的改进模拟退火遗传算法

循环规律是生态学中一个重要的规律,而模拟退火遗传算法是一种能够有效改进遗传算法性能的方法。将循环策略与模拟退火遗传算法有机地结合起来,提出了一种采用循环策略的改进模拟退火遗传算法,并通过模式演化分析和收敛性分析证明算法的合理性。该算法不仅能够保证遗传算法的全局收敛性,而且还可以加快种群的进化速度并获得满意的全局最优解。     

基于Fisher准则的自适应图像分割算法

为了克服基本遗传算法收敛性差、易早熟的问题,针对阈值分割算法的实时性和准确性的要求,基于Fisher评价函数较强的分类效果和遗传算法的强大空间搜索能力,提出了改进的自适应分割算法,引入Fisher评价准则函数作为适应度函数,运用自适应的遗传算法确定图像分割的阈值,实现二者的有效融合,获得了比较满意的结果。实验表明,通过与已有的算法进行比较,改进的算法在分割效果和寻优效率上,都有了显著的改善。证明该优化算法的正确可靠性。     

基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割

自适应遗传算法是一种有效的寻优算法,本文首先对自适应遗传算法进行改进,提出分段自适应遗传算法,达到了防止早熟,加快寻优速度的目的。阈值分割是一种经典的图像分割算法,本文将利用改进的自适应遗传算法(分段自适应遗传算法)对图像分割。本文算法以最大类间方差比作为适应度函数,通过最佳阈值进行寻优,以信息熵和最大方差比作为评价标准对图像分割进行比较,实验证明基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割算法能够达到较好的分割效果。     

基于改进CMGA模糊规则优化及应用

针对压缩映射遗传算法(CMGA)操作效率太低,收敛至最优解迭代次数太多的问题,采用了近亲交叉回避策略改进压缩映射遗传算法,不但保证收敛到全局最优解,而且提高了算法的收敛速度和操作效率.为了能对具体被控对象的性能进行有选择性的控制,分析了ITAE积分性能指标作为目标函数的缺点,在目标函数中增加了超调量、控制量和上升时间等综合因素,得到了性能更好的目标函数,应用于改进压缩映射遗传算法的适应度函数,并把以上改进算法的模糊规则优化应用于地板采暖系统,与模糊控制、未改进的压缩映射遗传算法优化模糊控制进行比较,提高了系统的控制效率,简化了模糊控制器的设计难度.仿真结果证明该方法在地板采暖系统中的有效性.     

自适应遗传算法与分形图像压缩结合的新方法*

基于分形和分块迭代函数系统的特点,提出了一种改进的求解全局最优自相似分块的自适应遗传算法。算法中对父块个体的搜索空间采用格雷编码方法;定义子块与父块的最小匹配误差为适应度函数;提出改进遗传算法的线性自适应交叉和变异概率;采取优秀保护策略进行选择。实验结果表明,该方法在同类图像保证解压质量和压缩比的同时能明显缩短压缩时间,有效提高搜索效率。     

基于遗传算法的自适应聚类与MQAM星座识别

提出了一种基于星座聚类的MQAM调制识别新方法，运用一种改进的基于遗传算法的自适应聚类算法对MQAM星座进行重构和识别。该自适应聚类算法利用遗传算法的高效全局搜索特性，克服了模糊C-均值算法对初始聚类中心和样本输入次序敏感等不足，结合聚类有效性分析实现了聚类中心数目的自适应调整。仿真结果表明，基于该聚类算法的MQAM信号调制阶数识别方法是有效的。     

基于改进遗传算法的电气设备仓库货位优化

货位分配问题是自动化立体仓库优化的关键。针对传统遗传算法难以收敛至全局最优解的问题,提出了一种改进遗传算法的电气设备仓库货位优化方法。该方法根据优化目标构建了数学模型,使用拉丁超立方抽样法对算法初始化环节进行优化;为了克服遗传算法的局部搜索能力差和收敛速度慢问题,使用改进自适应交叉变异及逆转操作和模拟退火操作构成改进模拟退火遗传算法。实验结果表明,相比于传统遗传算法的求解结果,改进算法显著提高了对目标函数的优化,并且其收敛性和稳定性更佳,该算法在实际工程应用中提出了有效的解决方案。     

基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类

为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法（即免疫遗传算法）来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

一类自适应泛函网络循环结构与算法

Banach压缩映射原理不仅在泛函分析中占有举足轻重的地位,同时也是数值分析中求解代数方程、常微分方程解存在唯一性,以及数学分析中积分方程求解的重要理论依据。它是数学和工程计算中最常用的方法之一。基于Banach压缩映射原理,提出一种自适应泛函网络循环结构和算法,通过训练该结构使其逼近于目标函数的不动点。通过算例分析表明,该算法具有计算精度高、收敛速度快等特点。所获结果对于神经计算方法的研究具有参考价值。     

基于改进自适应遗传算法的智能组卷算法

传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率低和组卷质量不高等缺陷。为了解决该问题,提出一种基于正弦形式自适应遗传算子的改进遗传算法的组卷算法,理论分析和实验结果表明,与基本遗传算法和自适应遗传算法相比,改进的遗传算法更能满足组卷的实际需求,在全局搜索性能、收敛速度和组卷成功率较基本遗传算法和自适应遗传算法有显著提高,证明了改进算法的有效性和优越性。     

一种新的改进遗传算法及其应用

研究并提出了一种基于模式的改进遗传算法,该算法加强了好的模式对群体的影响,在收敛速度和防止陷入局部最优解取得了平衡.在一个经典测试函数的仿真实验中,与基本遗传算法(SGA)和自适应遗传算法(AGA)相比,该改进遗传算法表现了良好的效果.     

求解VRP问题的一种基于交叉算子的改进型遗传算法

采用基于自然数编码染色体、改进型交叉算子并增加内外扰动策略,构造出一种改进型遗传算法。详细介绍了此算法的基本原理,并进行了代表性算例实验与结果分析。实验表明,该算法收敛速度快,有效地遏制了早熟收敛,防止了进化过程中最优解的退化,改善了遗传算法的性能,提高了算法优化效率,是求解车辆路径问题的一种有效算法。     

应用遗传算法进行阵列天线方向图综合

采用一种用于区间控制的遗传算法,该算法采用基于排序的十进制编码,并对遗传参数和遗传操作进行改进,较大地提高搜索效率,较好地克服早熟现象.它用于优化阵列天线方向图在个个给定入射波角度区间上的旁瓣电平.良好的计算实例表明遗传算法是解决此类问题的有效工具.     

适合盲提取的自适应遗传算法

对盲分离问题中存在收敛速度慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺点进行了研究,提出了一种基于改进自适应遗传算法的快速盲提取算法。在负熵判据的基础上,建立了最小化独立信号边缘熵准则。以盲提取目标优化函数为基础,对遗传算法的关键技术进行了改进,同时提出一种适合盲信号提取的适应度函数和防止算法局部收敛的监测策略,使算法能够自动跳出局部最优,快速地收敛于全局最优解。以改进的自适应遗传算法作为寻优算法,快速地实现了瞬时混合信号的盲提取。仿真实验表明,该算法性能稳定、收敛速度快,得到了全局最优解,有效地实现了信号盲提取。     

改进遗传算法在自动组卷中的应用研究

为了避免遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等弱点,根据群体适应值的分布特点,采用了基于小生境的改进自适应遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。     

云计算环境下利用改进遗传算法结合二次编码的大规模资源调度方法

针对传统遗传算法无法满足多用户下的大规模云计算环境下的资源调度问题,提出利用改进遗传算法结合二次编码的方法解决大规模资源调度。首先,在选择复制阶段,采用基于最小任务完成时间和匹配程度的双适应度函数,对种群以双重标准进行筛选。然后,对算法的交叉变异概率进行了自适应优化,使其自适应能力进一步提高,保证了算法尽快向最优解收敛。同时引入的收敛终止条件保证了算法尽快跳出循环。最后,在CloudSim平台上对改进遗传算法（IGA）进行了分析,实验结果表明,提出的改进遗传算法能够很好地适用于大规模资源调度,且结果优于其他几种较新的对比算法。     

用于函数式自动生成的改进遗传算法

针对编码和优化对象的特点,提出了一种改进的遗传算法.算法中采用了基于最优保持的父子竞争的选择和交叉机制;提出了对整个种群进行自适应变异和对优良个体大变异的双变异法;引入了滤除相似个体的过滤操作.通过对测试函数的拟合试验,算法的收敛频率和收敛速度都好于其它的改进遗传算法.与其它拟合方法的拟合结果比较,用该算法拟合得到的拟合函数有着较高的拟合精度,说明该方法有着较高的拟合效率.     

一种基于距离测度的自适应遗传算法

为了提高基于距离测度的自适应遗传退火算法的收敛概率和收敛速度，提出了一种改进的算法，定义基于距离密集度和适应度的自适应变异概率，采用改进的算术交叉操作和模拟退火操作，并在群体趋于一致时保留最优个体，重新产生其他新个体。利用改进的距离测度实数编码遗传算法对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算，结果表明该算法收敛概率较高，收敛速度快，是一种有效的算法。     

基于分裂算子的遗传算法和自适应遗传算法

针对遗传算法所存在的早熟和收敛速度慢等问题,基于低等生物的分裂生殖现象,提出了分裂算子的概念,并将该算子引入到传统遗传算法和自适应遗传算法中,对这两种遗传算法进行了改进。通过一系列多峰函数测试实验,将改进算法分别与基本遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明引入分裂算子后的遗传算法和自适应遗传算法不仅有效地收敛到全局最优解,而且提高了收敛速度。