量子遗传算法研究

量子遗传算法是在遗传算法中引入量子计算的概念,是20世纪90年代新兴的研究领域。介绍了遗传算法(GA)和量子算法(QC)的特点,以及量子遗传算法(QGA)的基本理论与方法。并在Matlab下编程对量子遗传算法与传统遗传算法的效率进行比较。     

嵌套式模糊自适应遗传算法

针对简单遗传算法(SGA)收敛速度慢和早熟收敛现象,将模糊逻辑理论应用于遗传算法,并采用两级嵌套的遗传算法,随主遗传算法GA1求解优化问题的进化进程用模糊控制的方法自适应地调整遗传算法的交叉概率和变异概率;利用另一个遗传算法GA2优化模糊规则库,实现了一种嵌套式模糊自适应遗传算法(NFAGA)。仿真结果表明,这种算法的全局搜索收敛速度和解的质量明显优于SGA和一般的自适应遗传算法(AGA)。     

改进量子遗传算法用于多峰值函数优化

传统遗传算法(SGA)在处理多峰值函数优化问题中存在局部收敛性的问题,最初的量子遗传算法(QGA)也存在这一问题。运用一种改进量子遗传算法(MQGA),有效地解决了一些多峰值函数的优化问题。根据几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,与SGA和QGA相比,改进的量子遗传算法(MQGA)在一些多峰值优化问题中更具有效性和可行性。     

一种粗粒度并行遗传算法的设计与实现

遗传算法(Genetic Algorithms,GA)作为搜索最优解的方法,有很广泛的应用,但随着问题的规模扩大,复杂度增加,GA的求解速度大大降低。并行遗传算法(Paralle Genetic Algorithms,PGA)成为解决遗传算法速度瓶颈的有效方法。本文提出了并行遗传算法新的应用平台-Internet,讨论了并行遗传算法应用于Internet的具体实现中的关键问题,并给出单向环拓扑的具体实现和仿真验证。     

考虑装卸顺序的岸桥与集卡协调调度问题研究*

为解决集装箱港口岸桥和集卡资源紧张的现状,减少集装箱处理时间,针对岸桥和集卡协调调度问题,在只有进口箱的条件下,综合考虑岸桥干涉和集装箱优先级等约束,建立一个以最小化最大完工时间为目标的混合整数线性规划模型,并使用遗传算法(GA)求解该模型。其次对不同规模的问题分别使用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)求解并比较。实验结果表明,对于该问题模型遗传算法(GA)算法优于粒子群算法(PSO)算法,遗传算法是有效的。     

一种新的改进遗传算法及其应用

研究并提出了一种基于模式的改进遗传算法,该算法加强了好的模式对群体的影响,在收敛速度和防止陷入局部最优解取得了平衡.在一个经典测试函数的仿真实验中,与基本遗传算法(SGA)和自适应遗传算法(AGA)相比,该改进遗传算法表现了良好的效果.     

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.     

模拟退火遗传算法在多用户检测技术中的应用

将遗传算法GA(Genetic Algorithm)与模拟退火算法SA(Simulated Annealing)相结合,提出模拟退火遗传算法(SAGA),并将其应用于MC-CDMA无线通信系统的多用户检测技术中,以求降低多用户检测算法在实际应用中的复杂度并同时提高多用户检测器的性能。分析了遗传算法和模拟退火算法的性能,从理论上阐述了模拟退火遗传算法应用于多用户检测技术中的方法和可行性。理论分析表明,基于模拟退火遗传算法的多用户检测器的算法复杂度比传统多用户检测器低;数值仿真结果也表明前者在抗干扰能力上优于后者。     

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。     

基于混合蚁群算法的WTA问题求解

武器-目标分配问题(Weapon-TargetAssignmentProblem)是一种典型的NP问题。该文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的混合算法(GAACO)以解决武器-目标分配问题。首先,使用遗传算法对火力分配问题形成初始解;然后,将遗传算法的结果传递给改进的蚁群算法,对问题求精确解。实验结果表明该算法求精度优于遗传算法,时间性能优于传统蚁群算法。     

遗传退火算法及收敛性分析

针对模拟退火算法收敛速度慢和遗传算法存在种群退化问题, 将二者有机地结合在一起, 提出了遗传退火算法, 证明了该算法的收敛性. 仿真结果表明, 遗传退火算法既克服了模拟退火算法收敛速度慢, 又解决了遗传算法中种群退化问题. 该算法不仅适用于一般的组合优化问题, 也适用于目标函数不确定和可变的情况.     

Convergence of nomadic genetic algorithm on benchmark mathematical functions

Nomadic genetic algorithm is a type of multi-population migration based genetic algorithm that gives equal importance to low fit individuals and adaptively chooses its migration parameters. It has been applied to several real life applications and found to perform well compared to other genetic algorithms. This paper exploits the working of nomadic genetic algorithm (NGA) for benchmark mathematical functions and compares it with the standard genetic algorithm. To compare its performance with standard GA (SGA), the prominent mathematical functions used in optimization are used and the results proved that NGA outperforms SGA in terms of convergence speed and better optimized values.     

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APIT的无线传感器网络混合定位算法

针对近似三角形内点测试法(Approximate Point-In-Triangulation Test,APIT)定位精度与覆盖率不足的问题,提出了一种基于APIT与遗传算法混合的无线传感器网络定位算法.该算法通过比较分割法优化APIT算法提高定位精度,并通过遗传算法提高定位覆盖率.通过仿真对比分析,该算法相较于APIT算法定位精度提高21.62％,定位覆盖率提高4.87％.     

模拟退火遗传算法在DOA估计技术中的应用

将模拟退火思想融入到遗传算法中,形成了另一种优化算法,即模拟退火遗传算法,将其应用于加权子空间（WSF）算法的目标方位（DOA）估计技术中,以求降低WSF算法的运算复杂度,提高DOA估计精度,同时又解决了基本遗传算法在DOA估计中易陷入局部最优、后期搜索迟钝等问题。计算机仿真结果表明：采用模拟退火遗传算法的DOA估计技术在低信噪比条件下比采用基本遗传算法、高斯-牛顿算法有更高的分辨概率,更小的均方误差。     

基于主动进化的遗传算法

根据当前遗传学和生物进化论中对变异方式的研究成果．将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域，提出了一种基于主动进化的遗传算法．这种改进的遗传算法，可以在很大程度上克服现有遗传算法执行效率低的问题．我们将这种方法应用到TSP问题中，取得满意的实验结果、     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

基于主动进化遗传算法的模糊聚类技术

为解决基于遗传算法的模糊聚类方法所存在的执行效率低的问题，将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域，提出了一种基于主动进化遗传算法的模糊聚类技术，并将该技术应用到模糊聚类问题上．     

基于拉丁超立方体抽样和免疫机制的改进遗传算法

针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟以及求解成功率低等缺点,依据拉丁超立方体抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计;结合免疫机制定义染色体浓度、提供选择依据,提出了一种新遗传算法。利用旅行商问题以及最大子团问题为实例对新算法进行了验证,实验结果表明新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均好于经典遗传算法和佳点集遗传算法,说明了新算法的优越性与可行性。