基于加权二叉树的自适应遗传算法研究

为改进传统遗传算法局部搜索能力较差、收敛速度慢等缺点,提出一种基于加权二叉树的遗传算法.通过构建遗传基因二叉树,对种群染色体进行编码,根据子代基因的适应值挑选优秀基因替换弱势基因,采用蚁群信息素对不同的遗传基因进行加权操作,依权重择优进行交叉操作,利用自适应排序选择最优解,并通过对比实验对该算法和基本遗传算法进行了全方位的比较.试验结果表明该算法大大提高了遗传算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度.     

一种基于引向因子和反向搜索的改进遗传算法

针对标准遗传算法应用于数值优化时存在收敛缓慢、易早熟收敛及收敛精度低的问题,提出了一种改进的遗传算法,对标准算法的交叉算子进行了改进——加入了引向因子,使参与交叉的个体向着最佳个体靠近,同时,还加强了群体之间的信息共享机制,使交叉运算中个体搜索方向受到更多个体的影响,使得算法不易陷入局部收敛.并将反向搜索技术结合到上述改进遗传算法之中,增加了算法探索新的解空间的能力,从而提高算法的全局搜索能力,改善了全局解的精度.最后,使用改进后的算法对5组典型的复杂测试函数进行优化,将优化结果与标准算法优化结果进行对比,结果表明改进的算法有效地克服了标准遗传算法应用于数值优化时存在收敛缓慢、易早熟收敛及收敛精度低的问题.     

一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法

交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性.     

一种改进的遗传聚类算法

给出了一种改进的基于遗传算法的聚类方法。传统的K-means算法局部搜索能力强,但是对初始化比较敏感,容易陷入局部最优值。基本的基于遗传算法的聚类算法是一种全局优化算法,但是其局部搜索能力较差,收敛速度慢。针对这两个方法所存在的问题,提出了一种改进的聚类算法。该方法结合了两个方法的优点,引入了K-means操作,再用遗传算法进行优化,并且在该方法中改进了遗传算法中的交叉算子,大大提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度。     

基于GA-PSO算法的路径测试数据自动生成*

为了实现测试数据自动生成,许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱,且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法（GA-PSO）,并成功应用到软件测试数据自动生成过程中。实验结果表明,该算法结合了遗传算法和粒子群算法的优点,在保证软件测试数据正确生成的情况下,极大地提高了数据生成的效率。     

改进遗传算法在电站经济运行中的应用

针对水电站经济运行提出了一种改进的遗传算法,来提高遗传算法的搜索的能力和效率以及避免算法中常出现的"早熟"现象。在遗传算子设计中,引入了带有限制条件的初始化方法、双代竞争和精英保留的选择方法、自适应变化的变异及交叉算子和并行交叉迁移的方法来保证算法在收敛速度、搜索能力和运算速度3个方面的要求。在设计中,建立了"代沟"函数和并行交叉迁移率的概念。在清江隔河岩水电站的4台机组的经济运行工程实验中,从收敛速度、搜索能力和运算速度3个方面,比较了该算法和自适应遗传算法、双代竞争遗传算法的性能,得到了令人满意的结论,说明所提出的改进遗传算法可以成功地应用到水电站经济运行中。     

基于改进多生境排挤算法的量子遗传算法

针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法。基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法。仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高。     

基于该粒子群算法的聚类算法

提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法。该算法是将局部搜索能力强的K-均值算法和基于遗传算法的交叉、变异操作同时结合到粒子群算法中。既提高了粒子群算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,同时因为加入了交叉、变异操作,有效地防治了早熟收敛现象的发生。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果。     

旅行商问题(TSP)的伪并行遗传算法

旅行商问题(TSP)是典型的NP完全组合优化问题．本文基于遗传算法求解TSP问题时的独特性,提出一种采用无性繁殖的改进伪并行遗传算法,避免了交叉算子对良好基因模式的破坏;初始种群通过贪婪算法得到并进行预处理,提高算法的收敛速度;伪并行遗传算法中子群体之间的信息交换采用孤岛模型．这些改进措施对降低算法的复杂程度、提高算法的收敛速度和全局搜索能力有重要意义．仿真研究结果表明,该算法的寻优效率较高,有效地克服了标准遗传算法的早熟收敛问题．     

一种结合Tabu搜索的自适应遗传算法研究

针对标准遗传算法（SGA）在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,提出了一种TS-AGA算法。新算法通过将禁忌搜索（TS）和自适应遗传算法（AGA）相结合。以自适应遗传算法（AGA）为基础,用遗传算法进行全局搜索,用禁忌搜索法（TS）作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优。测试函数仿真结果表明,新算法能很好的抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法。     

求解串并联系统配置问题的免疫遗传算法

通过对串并联系统配置可靠性问题的分析,提出了基于免疫遗传算法（IGA）求解该问题的方法。在保留基本遗传算法随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性。实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,其全局收敛性及收敛速度均得到了提高。     

基于免疫遗传算法的Web服务组合方法

针对Web服务组合提出一种免疫遗传算法(IGA)。该算法将免疫原理引入遗传算法(GA)中,提高算法的整体特性。主要表现在免疫选择可有效地防止早熟,基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。GA在Web服务选择上存在不足,而IGA可以在备选的Web服务中进行有效的选择并最终组成Web服务组合,提高服务组合的质量和收敛速度。仿真实验结果表明IGA比GA更有效。     

抑制孤立簇的软件模块化优化算法

针对传统软件模块化指标在解决软件模块化问题时容易导致孤立簇的问题,提出改进型软件模块化指标IMQ作为进化算法的适应函数以有效抑制孤立簇现象,并以IMQ最大化为目标建立软件模块化的数学规划模型,设计符合问题特点的基于相似度竞争和选择机制的改进遗传算法（IGA）求解该模型。首先,运用边收缩方法的启发式策略生成高质量的初始解,并将其作为种子植入到初始种群中;然后,利用IGA对模型进行求解,在提升搜索效率的同时进一步提高解的质量;最后,运用真实数据和仿真数据进行对比实验。实验结果表明IMQ指标能有效减少孤立簇的数目,而IGA比传统的多点爬山算法（IHC）和基于分组编码（GNE）的遗传算法具有更强的寻优能力和鲁棒性。     

Adaptation methodology of CBR for environmental emergency preparedness system based on an Improved Genetic Algorithm

Emergency preparedness enables us to effectively handle sudden environmental events. In previous research, we have proposed to develop environmental emergency preparedness systems employing Case-Based Reasoning (CBR) technology, though developing such a CBR system has been stifled by a deficiency of cases and difficulties of case adaptation. In this paper, an Improved Genetic Algorithm (IGA) is put forward to resolve the issue of adaptability, and thus simultaneously overcoming the deficiency of cases.First we introduce the Frame method, which creates a case representation in accordance with the characteristics of, for instance, a sudden chemical leakage event and the system’s preparedness for treating this case. Then we present the principle of genetic algorithm (GA) for case adaptation. Next, we introduce an Improved Genetic Algorithm (IGA) that achieves case adaptation in the CBR system. The IGA overcomes simplex GA (SGA)’s defects including premature and slow convergence rate, and also enhances search efficiency for globally optimal solutions. The IGA employs technologies including the Multi-Factor Integrated Fitness Function, the Multi-Parameter Cascade Code method, the Small Section method for generation of an initial population, and Niche technology for genetic operations including selection, crossover, and mutation. The results of SGA and IGA performance testing are also presented. A prototype CBR-IGA environmental emergency preparedness system is developed and introduced, and its applicability is tested using a hypothetical ammonia leakage emergency in one district of Shanghai. The results indicate that the proposed IGA methodology can resolve the adaptation issue and expand the case base effectively in CBR systems for environmental emergency preparedness. Future research opportunities are discussed, including the potential to combine CBR, GA, and Back Propagation-Artificial Neural Network (BP-ANN) to alleviate additional challenges, such as the “speed and accuracy” of environmental emergency response.     

遗传算法辅助作曲研究

对遗传算法在作曲中的应用进行了一定的研究。介绍了遗传算法作曲系统目前的发展情况,分析了这一研究领域存在的问题,提出了一种新的交互式遗传算法作曲系统,借助Matlab 6.5下的遗传算法工具箱对系统进行了验证,取得了很好的效果。     

基于改进遗传算法和图神经网络的股市波动预测方法

针对支持向量机（SVM）、长短期记忆（LSTM）网络等智能算法在股市波动预测过程中股票评价特征选择困难及时序关系维度特征缺失的问题,为能够准确预测股票波动、有效防范金融市场风险,提出了一种基于改进遗传算法（IGA）和图神经网络（GNN）的股市波动预测方法——IGA-GNN。首先,利用相邻交易日间的时序关系构建股市交易指标图数据;其次,通过评价指标特性优化交叉、变异概率来改进遗传算法（GA）,从而实现节点特征选择;然后,建立图数据的边与节点特征的权重矩阵;最后,运用GNN进行图数据节点的聚合与分类,实现了股市波动预测。在实验阶段,所研究的股票总评价指标数为130个,其中IGA在GNN方法下提取的有效评价指标87个,使指标数量降低了33.08%。应用所提IGA在智能算法中进行特征提取,得到的算法与未进行特征提取的智能算法相比,预测准确率整体提升了7.38个百分点;而与应用传统GA进行智能算法的特征提取相比,应用所提IGA进行智能算法的特征提取的总训练时间缩短了17.97%。其中,IGA-GNN方法的预测准确率最高,相较未进行特征提取的GNN方法的预测准确率整体提高了19.62个百分点;而该方法与用传统GA进行特征提取的GNN方法相比,训练时间平均缩短了15.97%。实验结果表明,所提方法可对股票特征进行有效提取,预测效果较好。     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法（WIGA）对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法（SGA）和免疫遗传算法（IGA）耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大,导致分割耗时严重;人体组织间灰度差异相对较小,致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题,提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果,并以加权免疫遗传算法(WIGA)对阈值进行优化搜索,从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明,与传统熵函数及模糊隶属度函数相比,改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好,且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IGA)耗时基本相同的情况下,100次阈值计算结果表明,本文算法更加精确、稳定。     

遗传算法在计算机辅助创新作曲中的应用

对遗传算法在作曲中的应用进行了一定的研究,分析了遗传算法作曲系统应用,主要对交互式遗传算法在作曲进化方面进行了探讨并加以实验测试。     

基于免疫算法的HLR软件系统测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)的HLR软件测试用例生成模型(Model of Test Case Generation of HLR Software,简称MTCGHS),并详细地介绍了IGA算法的基本思想.通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在HLR软件测试用例生成中的比较,说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时进一步验证了模型的正确性、可行性.