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1.
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混沌实码遗传算法在水质模型参数优选中的应用 被引次数：1
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杨晓华 郦建强《水电能源科学》,2006年第24卷第5期
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为提高遗传算法在水质模型参数优选中的计算精度和全局优化能力,利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在实码遗传算法初始群体中引进50%的混沌变量和50%的均匀随机变量,采用混沌变异,用进化得到的优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解水质模型参数优选的一种新方法———混沌实码遗传算法(CRGA)。应用该方法对1~10个变量的非线性、多峰值测试函数进行了仿真。在收敛速度和全局优化方面,CRGA好于现有的标准二进制编码遗传算法和改进的遗传算法。将CRGA用于求解有关河流横向扩散系数的实际水质模型的参数优选问题,与实编码遗传算法、标准二进制编码遗传算法、传统直线图解法相比,CRGA精度高、收敛速度快。
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2.
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单纯形遗传优化算法在陶瓷配方中应用
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程翔 章镇 肖绚《中国陶瓷》,2011年第7期
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采用了遗传算法对Nelder-Mead单纯形法进行优化,提出了单纯形遗传优化算法,利用遗传算法的变异操作来增强单纯形法的全局搜索能力,并解决标准遗传算法局部搜索能力较弱的问题。将该算法应用于陶瓷配方设计,与单纯形法运算的结果进行了对比,实验结果验证了该算法的优越性。
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3.
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基于改进混合遗传算法的永磁无刷直流电动机调速系统的优化设计
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龙驹《微特电机》,2008年第36卷第1期
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以永磁无刷直流电动机作为被控对象,运用一种改进的混合遗传算法对其速度控制器的参数进行了优化设计,该算法针对常规遗传算法搜索效率低和早熟收敛的缺点,通过将单纯形法与自适应遗传算法相组合形成了一种全局优化算法,并进行仿真分析和验证,证实了采用该算法确能起到更好优化调速性能的目的.
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4.
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阵列天线波束赋形的混合遗传算法优化
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周海进 刘其中 李建峰 孙保华《微波学报》,2008年第24卷第Z1期
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本文提出了一种应用于阵列天线波束赋形优化的混合遗传算法.该算法将简化的步长加速法作为一个局部搜索算子,融入到基于实数编码的遗传算法中.局部搜索算子的引入,使得新算法同时具有了传统遗传算法在全局搜索时的鲁棒性和步长加速法在局部搜索中搜索较快的优点.文中分别利用该算法对16元直线阵列进行了平顶波束和余割平方波束赋形优化,仿真结果表明了该算法在阵列天线波束赋形优化问题上的应用是有效的.
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5.
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粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用 被引次数：9
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江燕 胡铁松 桂发亮 武夏宁 曾志炫《武汉大学学报(工学版)》,2006年第39卷第4期
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对粒子群算法进行了详细描述和分析,并将其应用于新安江模型的参数优选中.对于人工生成的理想水文资料,采用粒子群算法优化新安江模型,可以使全部参数收敛到真值;对于实测的水文资料,通过与单纯形混合加速遗传算法(SAGA)和单纯多边形进化算法(SCE-UA)进行比较,可以看出,粒子群算法全局收敛性能较好,计算效率和精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法.
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6.
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基于混合遗传算法的转台PID控制寻优
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杨明《微计算机信息》,2008年第24卷第4期
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结合转台控制系统的PID参数整定与优化问题,提出了一种遗传算法与单纯形法相结合的混合遗传算法.它结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法优秀的局部搜索能力,提高了搜索速度与精度.仿真结果表明这种方法对于PID控制参数寻优具有较好的收敛性与稳定性.
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7.
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基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化 被引次数：38
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谭涛亮 张尧《电网技术》,2004年第28卷第11期
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为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交.用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力.
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8.
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基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法①
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帅训波 马书南 邵艳伟 王建忠《计算机系统应用》,2010年第19卷第5期
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针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾，应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点，从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度，分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进，并将二者组合应用，构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法，避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取，保证了算法的全局收敛性。实验结果表明，该算法具有更好的整体搜索性能，对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。
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9.
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基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法① 被引次数：1
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帅训波 马书南 邵艳伟 王建忠《计算机系统应用》,2010年第19卷第7期
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针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾，应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点，从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度，分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进，并将二者组合应用，构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法，避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取，保证了算法的全局收敛性。实验结果表明，该算法具有更好的整体搜索性能。对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。
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10.
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混沌高效遗传算法在马斯京根模型参数优选中的应用 被引次数：1
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杨晓华 郦建强《水力发电学报》,2008年第27卷第2期
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本文利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性，通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作，在变量的定义域内投放混沌初始群体，用优秀个体群来逐步缩小搜索空间，提出了求解马斯京根模型参数优选问题的一种新方法——混沌高效遗传算法（CHEGA）。应用该方法对5个经典非线性测试函数进行了仿真，在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法。并将CHEGA用于求解实际马斯京根水文模型参数优选问题。与实编码加速遗传算法、传统非线性规划方法等相比，CHEGA可以遍历到整个区域的内部和边界，较好的保持了种群的多样性，精度高、收敛速度快，对求解实际水文模型参数优选问题非常有效。
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11.
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一种基于混合编码的遗传算法 被引次数：3
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闻新超 周琳霞 牛凯《电子技术》,2003年第30卷第1期
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文章提出了一种混合编码的遗传算法。该算法有机地将二进制编码和浮点数编码结合起来 ,并针对不同的编码方法设计相应的交叉、变异算子。混合编码方法既有二进制编码全局搜索能力强、简单、易操作的优点 ,又具有浮点数编码局部搜索能力强、精度高、稳定性好、运算速度快的优点。使算法不易陷入早熟收敛且局部搜索能力强 ,收敛速度快。文章对一系列典型函数进行了优化计算 ,试验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性强
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12.
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改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用 被引次数：2
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李娜 王祥三 梅亚东 赵微《武汉大学学报(工学版)》,2007年第40卷第5期
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为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.
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13.
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一种基于矩阵遗传算子的优化组合遗传算法 被引次数：5
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帅训波 马书南 周相广 欧阳永林《小型微型计算机系统》,2009年第30卷第5期
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针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码具有对搜索空间表示精细、容易位值计算的特点,提出矩阵遗传算子,实现群体性对样本空间探索,从而增强遗传算法的全局搜索性能,与具有良好局部搜索性能的遗传算子组合应用,构造了基于矩阵遗传算子的优化组合遗传算法,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,该算法具有更好的整体寻优能力,对利用基于二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义.
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14.
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一种改进的混合遗传算法
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李业丽 陆利坤 杜峰《北京印刷学院学报》,2008年第16卷第2期
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为了去除图像噪声,实现滤波器的参数优化,对混合遗传算法进行改进,通过启发式搜索策略,实现了一种改进的自适应混合遗传算法,混合遗传算法在训练过程中采用小生境技术维持种群的多样性避免早熟收敛,采用单纯形算法提高对局部区域的搜索能力,加速搜索到全局最优点.采用该算法对滤波器的参数进行优化,较为有效、快速地获得了优化参数,优化后的滤波器可以较好地实现图像噪声去除.
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15.
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基于遗传单纯形神经网络的大坝变形监控模型
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闫滨 周晶 高真伟《水力发电学报》,2007年第26卷第4期
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本文针对遗传算法局部搜索能力差的缺陷，把单纯形法嵌入到遗传算法中构成复合遗传算法，建立了基于遗传单纯形神经网络的大坝变形监控模型。实例研究表明，该模型较遗传神经网络模型、BP模型收敛性能好，具有较高的预报精度、较快的训练速度和较强的泛化能力，用于大坝变形预测有效可行，具有良好的应用前景。
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16.
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加速混合遗传算法在搜索边坡最危险滑动面中的应用 被引次数：1
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万文 曹平 冯涛《岩石力学与工程学报》,2006年第25卷第Z1期
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基于简化Janbu条分法,提出一种加速混合遗传算法,在无需对边坡最危险滑动面的几何形状进行假设的前提下,自由搜索最危险任意形状滑动面,并计算其对应的最小安全系数。该方法是通过把无约束优化的Powell算法作为一个与遗传算法的选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到改进的实数编码遗传算法中而得到的,它同时具有两种方法的优点:(1)有较强的自适应能力,使得收敛速度加快;(2)还有可能搜索到最优化问题的全局最优解。首先通过一算例验证加速混合遗传算法的准确性,然后应用于一工程实例。与现场勘察结果对照表明,加速混合遗传算法搜索到的最危险滑动面与实际情况吻合得很好,优于简单遗传算法。
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17.
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基于遗传算法的模式搜索法求解地下水管理模型
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周念清 陈剑桥 江思珉《勘察科学技术》,2011年第1期
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为改善遗传算法局部寻优精度较差的固有缺陷,该文引入一种新的基于遗传算法的模式搜索法求解地下水管理模型。首先通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,提高遗传算法的收敛性,进行全局搜索得到全局近似最优解,在此基础上采用局部寻优类算法模式搜索法进一步改善优化结果,最后将该混合优化方法用于求解一个地下水管理的基准问题。计算结果表明,基于改进遗传算法的模式搜索法,改善了单一遗传算法局部寻优精度较差的缺陷,在地下水管理模型的优化求解中具有较好的应用前景。
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18.
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一种物流配送车辆路径智能优化算法研究
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赵若彤《计算机与数字工程》,2013年第41卷第4期
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针对遗传算法局部搜索能力不足,运行效率较低的缺点,论文提出将最速下降法与遗传算法相结合构成混合遗传算法.通过对物流配送车辆路径的特点分析,建立了物流配送车辆路径优化问题数学模型,利用改进的混合遗传算法对模型进行求解.仿真实验结果表明,混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以较好地克服遗传算法局部搜索能力方面的不足和最速下降法在全局搜索能力方面的不足,得到质量较高的解.
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19.
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机械产品曳引系统的优化设计方法
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田仁 冯毅雄 谭建荣 李中凯《浙江大学学报(工学版)》,2009年第43卷第2期
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针对机械产品曳引系统的性能优化,应用非支配排序遗传算法（NSGA II）求解曳引性能的三目标优化问题,即最大曳引效率、最小曳引功率和最小制动力矩.根据曳引性能优化模型中设计变量分为连续值和离散值的特点,引入浮点数与二进制数混合编码策略.通过改进NSGA II的二进制交叉、变异规则,保证了设计变量的全局寻优能力和有效性,使得算法一次运行就能够求得分布均匀的Pareto最优解集.实验数据分析表明,采用混合编码策略,NSGA II算法较线性加权法和Pareto强度进化算法（SPEA）能够获得边界性和分布性更好的Pareto最优前沿.
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20.
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一种基于遗传算法-模式搜索法的无人机路径规划 被引次数：4
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袁麟博 章卫国 李广文《弹箭与制导学报》,2009年第29卷第3期
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为改善遗传算法局部寻优精度较差的固有缺陷,提出一种基于遗传算法-模式搜索法的无人机路径规划算法.采用简单的一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数.先用遗传算法全局搜索,得到全局近似最优路径,在此基础上使用局部寻优精度好的模式搜索法,得到精度更好的路径.仿真结果表明所提的遗传算法-模式搜索法改善了单一遗传算法局部寻优精度较差的缺陷,提高了路径规划的精度.
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