柔性作业车间调度问题的一种混合进化算法

目的 为了克服现有求解柔性作业车间调度问题的算法所存在的早熟现象、收敛速度慢等不足,提出了一种混沌遗传粒子群算法.方法 将遗传算法中的交叉变异策略引入到粒子群算法中,并在遗传粒子群算法中引入了混沌技术.结果 新的混沌遗传粒子群算法,提高了收敛速度和求解精度,有效解决了柔性作业车间调度问题.结论 通过一组测试函数比较了遗传算法、粒子群算法和混沌遗传粒子群算法的性能.仿真计算表明:混沌遗传粒子群算法具有收敛快、优化性能好的优点.     

基于改进GA的云计算任务调度策略

针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.     

基于动态搜索轨迹的混合遗传算法设计及实现

遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,针对其在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,不利于在实时控制中应用的问题,提出了一种基于DST的混合遗传算法,该算法利用遗传算法的全局搜索能力,同时采用DST算法来提高收敛速度及预防早熟.将该混合遗传算法应用于求解复杂多峰函数的优化问题,通过与简单遗传算法的比较,可发现该方法明显地提高了搜索效率和成功率,从而验证了该算法的有效性.     

可拓聚类适应度共享小生境遗传算法研究

针对遗传算法易陷入早熟收敛和全局搜索能力差等缺点,提出一种基于可拓理论的小生境遗传算法.算法首先构造了遗传编码物元和可拓遗传算子,然后通过可拓聚类方法实现小生境群体的划分,结合适应度共享技术和聚类代表个体保存策略,维持稳定多样的小生境.仿真实验表明,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,有效避免早熟收敛,其收敛速度和求解精度均优于简单遗传算法和常规小生境算法.     

一类模拟退火算法与遗传算法混合优化策略

提出一类模拟退火算法（GA）和遗传算法（SA）的混合策略。算法结构上,提出模拟退火算法与遗传算法相结合,既发挥模拟退火算法搜索面广、遗传算法收敛快的优点,又克服前者收敛速度较慢而后者收敛容易早熟的问题。在算法操作细节上,加入杰出个体保护策略及自适应调整的遗传操作,以及增加记忆功能的模拟退火操作与收敛准则。从而既防止算法陷入局部最优,又提高收敛速度及搜索效率。     

一类改进的遗传算法及其优化性能分析

分析了传统遗传算法易早熟收敛的主要原因，提出了一类改进的遗传算法，通过采用多种群进行并行搜索，改进原有的适应值函数。采用最优保存策略和赌轮选择相结合的选择思路，以及采用二元变异算子、个体重新分配等方法，提高了全局搜索性能和收敛速度。通过曲型的测试函数进行了数字仿真。验证了算法的有效性。     

基于GA-TS混合算法的多装配线调度建模

针对多装配线流水车间调度问题,考虑遗传算法的早熟收敛特性和禁忌搜索算法具有记忆能力的局部寻优特性,将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合,提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的多装配线混合调度优化算法.先用遗传算法进行全局搜索,改善种群质量,再以改善后的种群作为禁忌搜索算法的初始解,进行局部搜索.依据最小化总延迟和总完工时间的调度目标,建立了一个混合整数线性规划模型,并通过实例演算验证了该混合算法求解多装配线调度问题的可行性和有效性.     

遗传算法改进的研究

为了克服遗传算法的一些特点，本文对遗传算法几个方面的改进进行了研究，提出了一种改进形式的遗传算法，仿真实验证明，该改进遗传算法能大大提高遗传算法的收敛速度，有效防止“早熟”现象，并明显改善了算法的计算稳定性。     

基于混沌遗传算法的多目标QoS组播路由优化

针对遗传算法易发生早熟收敛的缺点,提出了一种既满足时延、时延抖动及带宽等约束,又能使通信代价最小的混沌遗传算法。该算法利用混沌扰动算子对种群进行扰动操作,增加种群的多样性,抑制遗传早熟收敛的发生,提高收敛速度。仿真结果表明了该算法的有效性、快速收敛性及稳定性。     

求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.     

一种基于DNA计算的改进遗传算法

针对遗传算法求解复杂函数极值问题中出现的早期收敛和微调能力差的问题,提出了一个具有DNA编码特征的改进遗传算法,并引入了新的操作(算子).编制了一系列可在Matlab平台上实现的算法程序,并通过数值模拟验证了算法的有效性.     

一种新型的混合遗传算法及应用

针对传统遗传算法中存在的早熟现象，提出了一种新型的混合遗传算法，它将自适应最优保存遗传算法与模拟退火算法有效地结合起来，使算法的局部搜索能力有极大的提高，有效地抑制了早熟现象的发生。     

动态变异遗传算法

遗传算法是根据达尔文生物进化理论而提出的一种优化算法。该文提出了一种新的遗传算法,理论分析显示,它不仅能保持遗传种群的多样性,而且能快速收敛。计算机仿真实验证明了改进后的遗传算法能够有效地克服不成熟收敛、进而搜索到全局最优解,并将这种新遗传算法用于BP网络的拓朴结构的优化和连接权值的训练,实例表明了该算法的有效性和可行性。     

森林竞争算法及在超越方程求解中的应用

针对现有的仿生优化算法局部搜索能力差、早熟收敛问题,利用自然树枝条的生长、凋落矛盾统一原理和森林生态系统中竞争排斥原理,建立了森林动态演化的竞争模型,提出了森林竞争优化算法.为验证算法的合理性和有效性,将其应用于超越方程的求解.与标准遗传算法进行对比,该算法运行速度快;与标准粒子群算法进行对比,该算法搜索到全部解的成功率高.该算法为优化设计和计算提供了一种新的方法和思路.     

A novel genetic algorithm preventing premature convergence by chaos operator

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

多阶段复合型遗传算法的结构及性能研究

针对基本遗传算法(SGA)在求解复杂优化问题时常常存在的局部收敛和不能很好地收敛到全局最优解的不足,采用逐步缩小寻优范围的策略,提出了多阶段复合型遗传算法(简记为MSC-GA),给出了MSC-GA的结构以及具体的实施策略;进而利用Markov链理论和仿真技术分析了MSC-GA的收敛性,证明了MSC-GA在最优个体保留策略下是全局收敛的;最后,通过一个实例从不同的角度分析了MSC-GA的收敛性能。结果表明,MSC-GA具有良好的收敛稳定性,可以有效地避免局部收敛现象,尤其适用于大范围、高精度的优化问题,具有广泛的应用价值。     

森林竞争算法及在超越方程求解中的应用

针对现有的仿生优化算法局部搜索能力差、早熟收敛问题,利用自然树枝条的生长、凋落矛盾统一原理和森林生态系统中竞争排斥原理,建立了森林动态演化的竞争模型,提出了森林竞争优化算法。为验证算法的合理性和有效性,将其应用于超越方程的求解。与标准遗传算法进行对比,该算法运行速度快;与标准粒子群算法进行对比,该算法搜索到全部解的成功率高。该算法为优化设计和计算提供了一种新的方法和思路。     

Array Antenna Pattern Synthesis Based on Selective Levy Flight Culture Wolf Pack Algorithm

基于选择性莱维飞行文化狼群算法的阵列天线方向图综合

王停*^1,2, 唐海林², 于跃宝²,郑斌², 刘慧娟³

(1.河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401;

2.中国人民解放军93756部队,天津 300000;

3. 天津广播电视电影学院 影视技术系,天津 300112）

摘 要：

针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在文化狼群算法(CWPA)的基础上,设计一种基于选择性莱维飞行的新的狼群算法-莱维文化狼群算法（LCWPA）。新算法利用文化算法在寻优过程中的良好整体管理能力和莱维飞行能够有效提高种群多样性的特点,明显提高了搜索效率。然后将其应用于阵列天线方向图综合。仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可取得良好的优化效果,而且该算法相对于量子粒子群算法（QPSO）,粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）来说,在方向图综合中速度和精度更有优势,有很好的推广价值。

关键词： 阵列天线;方向图综合;莱维飞行;狼群优化算法

     

基于模拟退火遗传算法的PID参数整定与优化

结合模拟退火算法和遗传算法的思想,提出模拟退火遗传算法,用此算法进行PID参数整定与优化．同时使用自适应交叉率、变异率以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进．模拟退火遗传算法有效抑制早熟,且具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力．仿真结果表明,基于此算法寻优设计的PID控制器动态品质和稳定性更好、鲁棒性更强．