自适应遗传优化BP网络的研究与应用

针对遗传算法易出现种群多样性被破坏、早熟收敛的问题,在Srinivas的自适应遗传算法(AGA)的基础上,引入种群多样性的度量参数,提出一种改进的自适应遗传算法(MAGA),利用种群多样性和适应度的变化趋势调整交叉和变异概率,继而提出基于MAGA优化BP(back-propagation)神经网络的流量分类方法(MAGA+BP),兼顾了MAGA和BP算法分别在搜索全局和局部最优解方面的优势. 在剑桥大学共享的网络流量数据上进行了仿真实验,结果表明,MAGA较好地维持了种群的多样性,克服了AGA早熟收敛的问题,搜索到最优解的适应度提高了10.17%, MAGA+BP方法对流量数据具有较好的分类效果.     

应用种群多样性二进制蛙跳算法实现机会频谱分配

针对NP-Hard认知无线电分配模型,提出了基于种群多样性的二进制蛙跳算法.传统蛙跳算法采用整数编码和相关的搜索方法,新算法采用种群文化倾向性,在二进制编码条件下实现了最优或次优解搜索.依据模式理论,以海明距为数学工具,定义了种群多样性参量作为早熟判别指标,当出现早熟时,在保留精英个体前提下进行种群重构,避免算法陷入局部最优.为了证明算法的有效性,进行了100种网络拓扑结构的对比实验,实验数据说明,新算法优于粒子群、遗传算法和量子遗传算法,针对3种适应度函数,其优胜率分别为100%、75%和100%.     

多线程并行紧致遗传算法的种群多样性研究

提出了一种新颖的多线程并行紧致遗传算法,该算法通过引入多线程机制来提高种群的多样性.基于连续优化问题的实验结果表明,所提出的多线程并行紧致遗传算法能够获得更好的种群多样性和取得更好的解质量.该算法同样可以应用到其他的演化计算领域.     

求解TSP问题的遗传算法改进研究

概述了遗传算法的基本原理及求解步骤。针对基本遗传算法在求解TSP(traveling salesman problem)问题时存在的收敛速度慢、种群多样性易遭到破坏、易收敛于局部最优解等问题,简要介绍了两阶段遗传算法、粗粒度遗传算法、混合遗传算法等几种算法对基本遗传算法所作的改进。分析了这几种改进遗传算法的基本原理、参数设置、遗传算子的操作方法。整理得出这些改进遗传算法在求解TSP问题时的操作步骤及它们存在的优缺点,最后提出了遗传算法未来在求解TSP问题时的发展趋势。     

改进的遗传算法在优化中的应用

针对遗传算法全局搜索能力强而局部搜索能力弱的问题，提出了一种改进的遗传算法，首先利用遗传算法得到定义域种群，综合处理定义域种群从而求出包含所求问题最优解的二进制模式，并映射为若干相应的实数定义域，缩小所求问题的定义域，再利用传统优化算法的强局部搜索能力，得出问题的全局最优解。     

基于可变种群遗传算法的MIMO直接盲多用户检测

本文研究了遗传算法在MIMO系统中直接盲多用户信号检测问题,通过分析遗传算法种群的构成对算法收敛速度和性能的影响,本文提出了一种基于可变种群的改进遗传算法,测试函数的计算表明,与传统的遗传算法相比,改进的算法能够以比较快的速度收敛到全局最优解,利用改进的算法对MIMO系统的直接盲多用户信号检测的仿真结果也进一步表明了算法的有效性。     

基于K-Means全局引导策略的多目标微粒群算法

提出了一种基于K-means全局引导策略的多目标微粒群算法(KMOPSO),通过K-means算法从归档集中选出K个均匀分布的非支配粒子作为全局最优引导,以保证种群中的粒子向整个Pareto前端移动,提高解的多样性. 用基于最近邻居的剪枝算法控制归档集规模,同时保证其中非支配解的多样性. 引入变异策略来加强算法的局部搜索能力,避免早熟收敛. 用5个经典函数进行了仿真测试,实验结果表明,该算法能有效地解决多目标优化问题,不但能收敛于Pareto最优前端,而且在解的多样性方面优于改进的非劣分类遗传算法和基于拥挤距离的多目标微粒群算法.     

一种基于信息熵的自适应遗传算法

为解决传统遗传算法容易早熟及收敛速度慢的缺陷,在分析了多样性的重要性后,提出了一种新的基于信息熵的遗传策略,该策略在保留最优个体的基础上,根据当前种群个体熵与种群熵的变化自适应调整遗传算子的各项参数,将种群的内部状态与遗传操作有机地结合起来,使得种群多样性得到保证,提高算法的全局搜索能力.试验结果表明了该方法在运行过程中能避免早熟的发生,在处理复杂问题时表现出较高的性能.     

基于均分法的小生境遗传算法

为了避免遗传算法种群中个体过早陷入局部最小,在以往随机初始种群的基础上提出一种均分法,使得初始种群随机平均地分为若干个子种群,形成小生境,这样既维持了种群的多样性,也使得种群中的个体不会过早出现早熟现象,更提高了算法的收敛速度.同时采用了自适应技术控制交叉和变异的概率,使得算法能更快速地找到最优解.仿真结果表明,与传统的遗传算法优化RBF网络相比较,新算法的迭代次数更少,精度更高,大大提高了收敛速度.     

Memetic算法求解多维背包问题

针对多维背包问题较难找到全局最优解的情况,提出了一种求解多维背包问题的Memetic算法,该算法主要由带反馈机制的禁忌局部搜索算法、交叉算子和种群更新策略组成.其中,种群更新策略需要同时考虑种群中解的质量与种群的多样性,以提高算法搜索的多样性.测试表明,该算法能够有效避免陷入局部最优解并找到比现有算法更好的结果.     

Fast direct position determination method based on the sharpening function genetic algorithm

The traditional DPD algorithm has a slowly-varying cost function near the peak, which makes it ineffective to get the optimization location result. To solve the problem, a fast direct position determination method based on the sharpening genetic algorithm is proposed in this paper. First, the algorithm constructs a sharpening function to sharpen the target function of DPD and enhances the algorithm selection ability. Then the algorithm combines with the initialization in the convergence process to increase the diversity of the population and preventes the algorithm into a local optimum. Finally, the algorithm realizes the fast estimation of the target's position. Simulation results show that the algorithm proposed can obtain a higher positioning accuracy than a fast DPD method based on the traditional genetic algorithm in the high SNR condition. Compared with ML-DPD, the computation can be reduced 3 orders of magnitude at 95％ probability and the computational efficiency is greatly improved.     

基于参数投影寻踪模型的三江平原土壤质量变化评价

将投影寻踪评价模型(PPE)应用到土壤质量变化评价中，利用改进的加速遗传算法(RAGA)优化投影方向(湿地土壤评价指标)，将多维数据指标转换到低维子空间，通过寻求最优投影方向及投影函数值来实现对土壤的分类与质量变化评价，避免了主观赋权的人为干扰，取得了较好效果，为土壤质量变化与等级评价研究提供一条新思路与方法。     

基于相似性遗传算法及其在JSP中的应用

提出一种基于个体相似性的改进算法, 当种群的多样性较好时,采用标准的交叉策略;当种群的多样性较差时,根据个体的相似性选择个体配对, 避免相同的个体配对交叉, 减少高度相似个体进行配对交叉的概率, 从而提高交叉操作的效率. 用该改进算法对基准作业车间调度问题（JSP）进行计算,仿真结果表明：该算法优于标准遗传算法.     

一种自适应遗传算法研究

首先提出一个刻画进化种群多样性的函数，考虑种群多样性与进化代数的关系，提出一个作用函数，在此基础上，提出一种自适应遗传算法，该 算法中交叉和变异操作的点数随种群多样性函数和作用函而变化，多峰值函数优化结果表明，该算法可以有效地解决早熟收敛问题，更易达到全局最优解。     

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.     

基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优值、进化后期收敛速度慢等问题,为提高蜂群的多样性和搜索的遍历性,该文在人工蜂群算法中引入混沌思想,提出了一种混沌人工蜂群算法,并将其应用到色彩图像量化当中.仿真结果表明混沌人工蜂群算法改善了人工蜂群算法摆脱局部最优值的能力,提高了算法的收敛速度和精度,同时量化后的图像也具有更高的信息熵,保...     

一种基于排挤机制的改进遗传算法

为解决遗传算法求解具有多个极值点的函数时容易出现的早熟的弱点,根据排挤机制,提出了一种改进的遗传算法。该算法采用分组选择的方式,首先按适应度大小进行分组,然后根据个体间相似度来淘汰种群中相似个体,以此维持种群的多样性,避免算法未成熟收敛。用典型函数对算法进行测试,结果表明该算法性能优于基本遗传算法。     

解空间种群均匀化自适应遗传算法的应用

提出了一种新型解空间种群均匀的自适应遗传算法，并采用随机方法对初始种群加以改进，使初始种群均匀分布于解空间之中.在优化进程中，引入自适应算法，使交叉的变异算子具有自适应性；将自适应调节机制引入适应值函数中，使适应值函数同样具有自适应性.为证实所提出的改进遗传算法的可行性和有效性，对几种典型的多峰值函数进行了寻优测试.优化测试结果与解析解及标准遗传算法优化结果相对比，证明改进遗传算法的全局搜索能力和收敛性都远优于标准遗传算法.     

A novel genetic algorithm preventing premature convergence by chaos operator

ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ(ＧＡｓ),ａｓａｋｉｎｄｏｆｓｅａｒｃｈｉｎｇａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ,ｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆｎａｔｕｒａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎ[1].Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｓａｖｉａｂｌｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒｓｅａｒｃｈｉｎｇａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｃｒｏｓｓａｄｉｖｅｒｓｅｄｏｍａｉｎｏｆｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓ.Ｈｏｗｅｖｅｒ,ｗｈｅｎａｐｐｌｙｉｎｇＧＡｔｏｓｏｌｖｅｌａｒｇｅｓｃ…