求解TSP的启发式顺序交叉算子

旅行商问题是经典的NP难组合优化问题之一.在用遗传算法求解旅行商问题时,顺序交叉算子是一种较为常用的遗传交叉算子.使用顺序交叉算子时的交叉点位置是随机指定的,不能反映关键遗传信息,导致算法执行效率较低.在顺序交叉算子的基础上,提出了一种启发式顺序交叉算子.该算子结合顺序交叉算子和启发式算法以得到双亲中交叉点位置,保留了双亲中关键的城市顺序信息.该算子改善了使用顺序交叉算子执行效率低的问题.实验结果表明了该算子的有效性.     

TSP问题的顺序插入交叉算子

针对TSP问题的特点,在遗传算法的交叉运算过程中设计了三角距离差函数作为评价标准,运用贪婪策略思想,提出了一种新的交叉算子:顺序插入交叉(OrderInsertCrossover,简称OIC)算子,该算子有效地利用了局部信息,并且能很好地继承父代优秀的基因,实例仿真验证了该算子的有效性。     

一种改进的TSP启发交叉算子

旅行商问题（TSP,Traveling Salesman Problem）是一种经典的NP组合优化问题。遗传算法在求解这类组合问题方面明显优于传统算法,同时也提出了许多求解较好路径的交叉算子。在对比分析唐立新提出的两种启发式交叉算法的基础上,提出了一种新的交叉算子。该算子通过判断父代的城市是否相邻来保存有效基因片断,通过加入一个移动的窗口来加快算法收敛。实验结果表明了该算子的有效性。     

遗传算法的混合算子策略

在一般遗传算法中，求最优解时既可避免早熟收敛，又能提高收敛速度是困难的，因为算法中使用了单独一组交叉算子／变异算子。本文提出一种新的基于混合算子的遗传算法执行策略。在求解旅行商问题（TSP）中，为了提高局部搜索能力和收敛速度，给出了一种基于边重组的启发式交叉算子。仿真实验表明了这种算法的有效性。     

求解TSP问题的嵌入交叉算子的人口迁移算法

人口迁移算法具有较强的全局搜索能力和稳定性,该文在其顺序交叉算子的基础上,提出一种改进的启发式顺序交叉算子,并在人口迁移过程中嵌入该算子。仿真实验结果表明,该改进算法能有效解决TSP问题,且具有快速收敛特性。     

一种新的遗传算法交叉算子及其在GNSS星座选择中的应用

针对全球导航卫星系统（GNSS）星座选择的需要,分析了多星座卫星导航定位系统选星问题的数学描述形式,根据选星问题的实质要求,将选星问题转换为单约束组合优化问题。而在采用遗传算法求解诸如选星求解类组合优化问题时,由于其对1基因（或0基因）的数量有特别的约束要求,已有的一些交叉算子不能满足该约束要求。针对基因数约束条件,提出了一种新的交叉算子——变异交叉,新的交叉算子仅以1基因或0基因为交换对象实现交叉操作来产生原始后代、以变异作为辅助方式来实现后代的合法化。实验结果表明,所提出的交叉算子能有效应用于遗传算法实现多星座卫星导航定位系统选星求解,且运算量较少,可以实现简单、快速求解,满足实时选星要求。     

自交叉算子

研究表明交叉算子对染色体具有破坏和重构的双重作用,从而在进化代数增加的时候能够使模式内部各基因趋于独立,并且只要组成模式的各个基因都存在,则该模式一定能够被搜索到,此时模式的极限概率就等于组成该模式各基因的初始概率（也就是基因的极限概率）的乘积,与模式的定义长度无关,在对交叉算子性能深入认识的基础上,我们提出了一种新的交叉算子-自交叉算子,实际的算例显示算法的性能得到明显改善。     

交叉算子的极限一致性

交叉算子是遗传算法的主要操作算子之一，它使遗传算法具有了其它传统方法所没有的特性，并于它的理论研究对深入理解遗传算法具有重要意义，该文对遗传算法中常用的交叉算子（一点交叉算子、两点交叉算子、多点交叉算子和一致交叉算子）的性质进行了分析，综合考虑了交叉算子色全的双重作用，给了染色体在各种交叉算子作用下的变化规律，并得到了模式变化的极限性能，证明了这些交叉算子的极限一致性，即这些交叉算子在演化代数趋于无穷时对染色体的作用结果是一致的，同时对各自不同的收敛特点进行了分析，这些分析结果不仅UMDA等算法提供了一定的理论依据。也为今后的研究工作提供了基础。     

一种求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子

提出了一种新的求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子。该交叉算子吸取了边重组交叉算子的优点,使得父代在进化过程中获得的优良的边能顺利地遗传给子代。同时,在边重组的过程中,该交叉算子引入所求旅行商问题的具体信息以指导新边的生成,从而该交叉算子具有贪婪特征。实验结果表明:对于简单的旅行商问题,贪婪边重组交叉算子能显著提高算法效率;对于大规模的旅行商问题,该交叉算子的效果也较理想。     

一种考虑Agent截止期限的CPU时间片分配算法

提出了一种综合考虑移动Agent执行时间片和执行截止期限要求的CPU时间片组合拍卖混沌遗传算法。该算法在定义了问题模型的基础上,设计了可减少遗传算法计算复杂度的预选择策略,以及变长的染色体编码方式、基于混沌优化技术的两种交叉算子（同父交叉算子和标准交叉算子）,同时设计了基于混沌优化技术的换序算子和换标算子。实验仿真结果表明,该算法可取得优质的最优解。     

旅行商问题的一种插入交叉算子

求解TSP问题是遗传算法应用的一个重要领域,其本质是TSP问题中巡回路径编码串的组合最优化问题。对于符号编码方式的遗传算法,通常需要设计特定的交叉算子以提高算法的运行效率和性能。该文针对自然数编码的方式,提出了一种较适合于大规模TSP问题求解的遗传交叉算子:插入交叉(InsertCrossover,简称IX)算子。该算子以优良的交叉策略,保证了算法的快速收敛和全局寻优。仿真实验结果证明,IX算子对于大规模TSP问题具有比较好的性能。     

基于遗传算法的网格资源分配与调度研究

合理的资源调度可以在很大程度上提高网格系统资源的利用率,遗传算法（GA）因具有强大稳健的隐并行解空间搜索功能,被广泛应用于任务分配和调度问题的求解。本文在研究标准遗传算法（SGA）的基础上,提出与小生境技术相结合的自适应选择概率、父子竞争（PCC）交叉算子、插入变异算子和最优保存策略,改进SGA算法,在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务的分配与调度。     

求解VRPSDP问题的改进模拟退火遗传算法

配送和回收一体化的车辆路径问题（VRPSDP）是一种非常复杂的NP难题。针对这一问题,设计了一种改进的模拟退火遗传算法ISAGA,采用非零自然数编码机制和弱可行解到强可行解的解码机制,将3PM交叉算子和退火选择相结合,形成贪心3PM交叉算子,引进insert 、swap和2-opt分别对解进行迭代优化,并将模拟退火算法和遗传算法巧妙地结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能。经过国际公认的测试算例验证,ISAGA算法在Min算例、Salhi和Nagy算例中均找到了比现有算法已知最好解更优的解。     

自适应遗传算法在机器人路径规划的应用

针对现有遗传算法在求解机器人路径规划存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法。该方法引入逆转算子,增加插入算子和删除算子,提出新的自适应策略对交叉和变异概率进行调整,更好地避免陷入局部最优,提高算法寻优效率。该算法在MATLAB和Inte3D平台中进行算例验证,实验结果表明改进的自适应遗传算法比现有遗传算法更为有效。     

基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法

为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。     

Depth-control strategies for crossover in tree-based genetic programming

The standard subtree crossover operator in the tree-based genetic programming (GP) has been considered as problematic. In order to improve the standard subtree crossover, controlling depth of crossover points becomes a research topic. However, the existence of many different and inconsistent crossover depth-control schemes and the possibility of many other depth-control schemes make the identification of good depth-control schemes a challenging problem. This paper aims to investigate general heuristics for making good depth-control schemes for crossover in tree-based GP. It analyses the patterns of depth of crossover points in good predecessor programs of five GP systems that use the standard subtree crossover and four approximations of the optimal crossover operator on three problems in different domains. The analysis results show that an effective depth-control scheme is problem-dependent and evolutionary stage-dependent, and that good crossover events have a strong preference for roots and (less strongly) bottoms of parent program trees. The results also show that some ranges of depths between the roots and the bottoms are also preferred, suggesting that unequal-depth-selection-probability strategies are better than equal-depth-selection-probability strategies.     

一种变形杂交算子——轮转杂交算子

杂交算子是遗传算法的三个基本算子之一,它在改进解群质量方面发挥着重要作用。现有遗传算法的杂交算子通常选择两个个体组成母本进行杂交运算。该文提出了一种选择三个个体组成母本进行轮转杂交的思想,文章称这种新的杂交算子为轮转杂交算子。首先通过理论分析证明,它能够扩大遗传算子搜索子空间,使收敛结果更趋于最优解。然后将其用于分布式系统任务调度问题,模拟结果说明是可行的。