自适应遗传算法的改进与应用

针对遗传算法易出现早熟现象，通过对标准遗传算法和自适应遗传算法的分析研究，本文对自适应遗传算法进行了改进。即在保留以往自适应遗传算法优点的同时，设计了与种群个体分布及种群规模的波动情况相关的自适应遗传算子。实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快。     

遗传算法的参数设计与性能研究

利用无符号整数数组代替传统的字符串进行二进制编码，用改进的适应度函数、自适应交叉率、自适应变异率取代传统的适应度数和固定的交叉率及变异率来改进遗传算法，并与基本遗传算法进行了实验比较，结果证明改进的遗传算法显著提高了收敛性能，并且具有很强的自适应能力。     

改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用*

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值,搜索效率低,不稳定等特点,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度、和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。     

一种改进的实数自适应遗传算法

研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题．针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象．讨论了遗传算法的参数调节问题．提出一种自适应交叉概率和变异概率，既考虑了进化代数对算法的影响，又考虑到每代不同个体适应度的作用，给出一种改进的实数自适应遗传算法．最后利用3个测试函数对算法进行验证，在函数的最终值、平均运行代数、收敛概率几方面都取得了较好的结果．     

基于改进遗传算法的组合服务选择方法

针对目前组合服务选择中所采用的遗传算法寻优性不足的问题,提出一种改进的遗传算法,通过采用自适应交叉、自适应变异、随机遍历选择等改进策略来提高算法的性能.仿真结果表明,改进后的遗传算法能够将适应度值提高7%左右,并且随着组合服务中原子服务数目的增加,优势越明显,因此该方法尤其适用于原子服务数目比较大的环境.     

融合GA和关联规则的数据挖掘方法改进研究

本文提出一种融合改进遗传算法和关联规则的数据挖掘方法。首先将遗传算法交叉算子和变异算子进行自适应改进,使其在迭代过程中能够根据函数适应度值自适应调节。然后将改进后的自适应遗传算法融入到关联规则中,充分利用遗传算法良好的全局搜索能力,提高处理海量数据关联规则的挖掘效率。为了避免无用规则,减少不相关性的存在,在此基础上融入亲密度以提高关联规则的可靠性。在Hadoop大数据平台上通过分析交通数据验证优化后的算法,与传统方法相比,该方法提高了算法的收敛速度和鲁棒性。     

前馈补偿和自适应遗传算法的空调系统优化

变风量空调系统本身存在多变量、非线性、强耦合等问题,基本遗传算法很难起到很好的控制效果,将自适应遗传算法应用到变风量空调系统的实际控制过程中.针对基本遗传算法的缺陷,采用自适应遗传算法进行弥补,主要从种群分析、个体适应度值缩放方法、交叉概率和变异概率的自适应调整,保留优良个体这四个方面进行改进,提高了算法的运行效率和收...     

改进梯度算子的小生境遗传算法

为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。     

改进的自适应遗传算法及其性能研究

遗传算法的优良性能使其被广泛应用于现实许多工程领域中,但该算法由于随机搜索而带来的收敛速度慢、易产生局值、不稳定等问题,给其应用带来很大的困难.论文首先针对收敛速度慢,提出使用遗传迭代次数自适应控制选择算子,达到对收敛速度的自适应控制.其次,针对局值问题,提出一种新的改进自适应遗传策略,其交叉和变异算子能够根据前两代适应度变化进行自适应调整.最后,使用Matlab7.0对所选的函数进行优化仿真,通过比较仿真结果得出改进的自适应遗传算法在处理收敛速度和避免易产生局值方面具有较明显的优势.     

利用改进的自适应遗传算法确定有机化合物分子式

针对简单遗传算法存在早熟和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法用来确定有机化合物分子式.在现有自适应遗传算法的基础上,对编码方式和遗传算子操作等几方面进行了改进.改进后的自适应遗传算法在防止早熟和加快收敛方面优于简单遗传算法.该算法应用到确定有机化合物分子式时,取得很好的效果.     

一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率，引进了父子竞争机制，采取一多点交叉操作技术，提出了一种改进的自适应遗传算法，并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA，EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA，AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA，MAGA)进行比较评估，验证了该方法的合理性和可靠性。     

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。     

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。     

求解车间作业调度问题的混合遗传算法

针对Job-Shop调度问题,将自适应遗传算法与改进的蚂蚁算法融合,提出了自适应遗传算法与蚂蚁算法混合的一种优化算法。首先利用自适应遗传算法产生初始信息素的分布,再运行改进的蚂蚁算法进行求解。该算法既发挥了自适应遗传算法和蚂蚁算法在寻优中的优势,又克服了各自的不足。实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且问题规模越大,优势越明显。     

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。     

基于VCGA 2-DOF PID控制器优化设计

遗传算法提供了一种复杂系统优化问题求解的通用框架，它通过对生物遗传和进化过程的模仿，来实现对问题的最优解的自适应搜索。针对基本遗传算法应用中早熟和慢收敛问题，应用改进的遗传算法，将适应度引入对操作因子的自适应调整。并给出了基于Matlab鳊程的实例。在此基础上，针对二自由PID的控制器优化设计问题，运用改进的遗传算法，在Matlab上进行了控制器参数的设计和仿真。结果表明，改进的遗传算法具有更快的收敛速度、更高的效率及全局收敛性，是一种适于工程应用的参数寻优方法。     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

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。     

基于动态入侵的自适应遗传算法研究

根据生物入侵的思想,将入侵的概念引入到遗传算法中,提出了一种新的基于动态入侵自适应遗传算法。在选择操作结束后,根据当前的种群类型自适应调整入侵率;根据种群所属的种群类型和种群的平均适应度值,确定染色体交叉概率;根据个体的所属类型和变异基因位置自适应调整变异概率。最后将该算法应用到函数优化问题,实验结果表明,改进后的算法在种群的多样性,收敛速度以及算法效率方面有了一定的改进。     

模糊自适应遗传算法的原理和发展

模糊自适应遗传算法是将模糊控制器应用于遗传算法性能和参数控制的新型进化算法。该文论述了模糊自适应遗传算法的定义和基本原理,并根据规则基不同的产生方式对其进行了系统分类,最后提出了模糊自适应遗传算法性能改进和应用研究的发展方向。