基于自适应差分进化的常压塔轻质油产量多目标优化

常压塔轻质油产量最大化是提高企业效益的重要途径之一.为了适应市场需求和价格变化,生产高需求与高价值的轻质油产品,提出一种基于自适应差分进化的常压塔轻质油产量多目标优化算法.该算法采用惩罚边界交叉法的分解方法,在种群变异阶段引入择优学习算子来改进传统变异算子随机选取个体或者单纯选取最好个体的随机性和盲目性,利用自适应策略逐渐改变交叉变异算子.将改进算法应用于3种测试函数和实际炼油厂常压塔轻质油产量优化,结果表明所提出的算法在测试函数上具有明显优势,并能有效提高常压塔轻质油产量,验证了所提算法的有效性.     

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略在VRPTM问题上的应用

该文探讨了如何将基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略应用于求解有时间窗的车辆路径(VRPTM)问题,给出了相应的应用算法。实验结果表明,这种将禁忌搜索作为变异操作的混合策略对VRPTM问题是行之有效的,其优化性能优于简单的遗传算法。     

求解TSP问题的混合遗传算法

TSP问题是一类经典的NP问题,目前有很多方法对其求解,而用混合遗传算法对其求解取得了很好的成效。常见的混合遗传算法有遗传算法与最速下降法相结合（GACSDM）、遗传算法与模拟退火法相结合（SAGA）。设计了贪婪的复合变异算子（GCM）,并引入隔代爬山法算子（Climb）增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。     

A novel method for alignment of two nucleic acid sequences using ant colony optimization and genetic algorithms

We describe a new method for pairwise nucleic acid sequence alignment that can also be used for pattern searching and tandem repeat searching within a nucleic acid sequence. The method is broadly a hybrid algorithm employing ant colony optimization (ACO) and the simple genetic algorithm. The method first employs ACO to obtain a set of alignments, which are then further processed by an elitist genetic algorithm, which employs primitive selection and a novel multipoint crossover-mutation operator to generate accurate alignments. The resulting alignments show a fair amount of accuracy for smaller and medium size sequences. Furthermore, this algorithm can be used rather quickly and efficiently for aligning shorter sequences and also for pattern searching in both nucleic acid and amino acid sequences. Furthermore, it can be used as an effective local alignment method or as a global alignment tool. On improvement of accuracy, this method can be extended for use towards multiple sequence alignment.     

求解全局优化问题的混合智能算法

把序列二次规划作为遗传算法的一个局部搜索算子,嵌入到实数编码遗传算法中,构成一种基于序列二次规划和实数编码遗传算法的高效的混合智能算法。该方法充分利用序列二次规划法的强局部搜索能力和遗传算法的全局收敛性,使得混合算法的全局收敛性得到改善并且减少了计算量。数值实验结果表明,混合算法是高效可靠的。     

基于均匀设计的遗传算法及其应用

本文为克服遗传算法解决有关优化问题时,对遗传算法的各操作参数及初始种群的选取往往凭借经验带有盲目性,还需要大量反复的试验才能获得比较理想的操作参数和初始种群的缺点,引入均匀试验设计的思想将遗传算法参数设定描述为一个多因素多水平的优化设计问题,应用均匀设计方法选取遗传算法操作参数和初始种群,对全维状态观测器设计的实例应用表明该方法简单有效,具有工程实用价值,为遗传算法的实际应用提供了科学指导。     

连续可微函数全局优化的混合遗传算法

通过在遗传算法（ＧＡ）中定义最速下降（ＳＤ）算子、适应度和结构，从而得到结构ＧＡ和ＳＤ法长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求得连续可微函数全局极值的混合遗传算法。数值结果表明该方法优于ＧＡ和ＳＤ法。     

货架分配问题的一个有效混合遗传算法

针对货架分配问题提出了一个遗传算法与模拟退火算法及一个局部搜索算法混合的算法。首先,设计了一种比较直观的编码方法,用一个矩阵作为一种货架分配方案。第二,设计了与编码相应的杂交和变异算子,并且杂交、变异都能生成可行解,不需要对解进行修正。第三,为了能够生成好的初始种群,定义了一个阀值,这个阀值不仅反映了解的适应值的信息,而且还反映解的结构的信息。第四,为了增加算法的局部搜索能力,同时又尽量不增加计算的复杂度,让模拟退火算法和一种局部搜索算法并行作用于相应的子群。通过大量的数据模拟实验及与其他的几种算法模拟结果进行比较,实验显示,该算法不论是计算结果还是算法的稳定性都优于其他算法。     

柔性作业车间人员配置及作业排序问题研究*

以最小化任务完成时间为目标,建立了柔性作业车间人员配置及作业排序模型,并设计了蚁群-遗传混合优化算法进行求解。首先,根据求解问题特征,设计了蚁群-遗传协调优化的算法结构。其中,蚁群算法求解资源配置,遗传算法求解既定资源配置方案下的作业排序;其次,为便于蚂蚁游历中配置任务的加工设备和操作人员,设计了一种新的蚂蚁游历地图及地图上启发式信息的计算方法和更新方式;再次,遗传算法采用基于工序优先权值的实数编码方式,并采用父子排序的精英保留策略以促进算法收敛;最后,通过两个不同规模的实例,比较其与其他算法及不同资源配置规则的运行结果,说明本算法能较好的求解柔性作业车间的人员配置及作业排序问题。     

柔性多面体搜索算法在遗传算法中的综合应用研究

首先分析了柔性多面体搜索算法和基本遗传算法两者结合的基础，提出了柔性多面体方向进化算子和柔性多面体交叉算子，以这两个新的遗传操作算子和柔性多面体搜索算法为基础，提出了两种新的混合遗传算法FP-HGA(Ⅰ)、FP-HGA(Ⅱ).在FP-HGA(Ⅰ)中，嵌入了柔性多面体方向进化算子和柔性多面体搜索算法；在FP-HGA(Ⅱ)中，嵌入了柔性多面体交叉算子，用FP-HGA(Ⅰ)、FP-HGA(Ⅱ)及SGA(Simple Genetic Algorithm)来求解Rosenbrock测试函数的最小值，FP-HGA(Ⅰ)和FPHGA(Ⅱ)算法和SGA算法的计算结果表明该混合遗传算法在收敛速度和精度方面均得到很大提高．     

非线性最小二乘全局解的混合计算智能算法

通过在遗传算法中嵌入牛顿算子，并定义适当的适应度和数据结构，从而得到可结合遗传算法和牛顿法两者长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求得非线性最小二乘全局解的混合计算智能算法．数值结果表明了该方法显著优于遗传算法和牛顿法．     

多目标设备经费分配的混合遗传优化方法

为了探索新的经费分配方法和管理模式,建立了一种新的多目标非线性规划优化模型,提出了一种先进的基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题。对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验,得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体。仿真结果表明,该算法收敛寻优能力强,并能产生很多次优解,是一种高效的方法。     

基于混合克隆量子遗传策略的文本特征选择方法*

引入向量约简率和分类准确率的度量标准,采用量子比特对遗传算法进行编码,结合克隆算子,提出一种基于混合克隆量子遗传策略的文本特征选择方法。实验结果显示,该方法能有效地降低文本特征向量的维度,所提取的特征向量子集能有效提高文本分类的精度。     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

求解相容非线性方程组的拟牛顿法和混合计算智能算法

本文针对变量数与方程数不一致的相容非线性方程组(CNLE),先给出拟牛顿(QN)法.针对该算法的局部收敛性容易导致求解失败,通过在遗传算法(GA)中嵌入QN算子,并定义适当的适应度,从而得到结合GA和QN法两者长处,既有较快收敛性,又能以较大概率求解CNLE的混合计算智能算法.计算结果表明本文方法显著优于GA和QN法.     

Evaluation of hybrid optimization methods for the optimal design of heat integrated distillation sequences

Optimal process design often requires the solution of mixed integer non-linear programming problems. Optimization procedures must be robust and efficient if they are to be incorporated in automated design systems. For heat integrated separation process design, a natural hybrid evolutionary/local search method with these properties is possible. The method is based on the use of local search methods for the continuous design parameters for the units in the process and the use of an evolutionary optimization procedure for the design of the heat exchanger network. The use of a stochastic method for the heat exchanger network aspect introduces noise in the evaluation of the objective function used by the local search methods. A smoothing procedure has been designed and implemented to improve the efficacy of the hybrid approach.This paper presents the evaluation of a variety of local search methods. It is shown that the Hooke and Jeeves algorithm, combined with a simple genetic algorithm, provides a robust, efficient and effective solution procedure for optimizing heat integrated distillation sequences.     

基于二维可变邻域编码方式的混合遗传算法

针对现有混合遗传算法无法兼顾有效性及高效性的问题,提出一种基于二维可变邻域编码方式的新型混合遗传算法(VNHGA)。首先提出了一种将个体“基因型”与“邻域型”分开编码、同步遗传的新型编码方式,以替换传统二进制编码方式;然后设计了一种稳定变异算子,以替换传统变异算子来提高效率。通过多维函数最小值问题对VNHGA进行测试:首先验证采用所提二维可变邻域编码方式后,使用“鲍德温(Baldwin)效应”作为将局部搜索嵌入传统遗传算法策略时,相对于基于“拉马克(Lamarckian)进化”的嵌入策略,仍然具有采用传统二进制编码方式时的特性,即具有良好有效性但高效性不足;其次验证引入稳定变异算子后,算法在保持其有效性的同时提升了效率,运行时间缩短到之前的50%左右;最后,与两种改进混合遗传算法进行比较,验证所提算法优势。结果表明VNHGA兼具有效性与高效性特点,可用于解决最优化问题。     

A hybrid approach using genetic and fruit fly optimization algorithms for QoS-aware cloud service composition

This paper addresses the QoS-aware cloud service composition problem, which is known as a NP-hard problem, and proposes a hybrid genetic algorithm (HGA) to solve it. The proposed algorithm combines two phases to perform the evolutionary process search, including genetic algorithm phase and fruit fly optimization phase. In genetic algorithm phase, a novel roulette wheel selection operator is proposed to enhance the efficiency and the exploration search. To reduce the computation time and to maintain a balance between the exploration and exploitation abilities of the proposed HGA, the fruit fly optimization phase is incorporated as a local search strategy. In order to speed-up the convergence of the proposed algorithm, the initial population of HGA is created on the basis of a heuristic local selection method, and the elitism strategy is applied in each generation to prevent the loss of the best solutions during the evolutionary process. The parameter settings of our HGA were tuned and calibrated using the taguchi method of design of experiment, and we suggested the optimal values of these parameters. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the simple genetic algorithm, simple fruit fly optimization algorithm, and another recently proposed algorithm (DGABC) in terms of optimality, computation time, convergence speed and feasibility rate.     

电力系统PMU最优配置问题的混合优化算法

针对电力系统潮流计算方程直接可解的PMU最优配置问题,提出了一种引入小生境技术的遗传禁忌搜索混合算法。混合优化算法以小生境遗传算法为主体,避免传统遗传算法“早熟”和解的多样性不足的问题;结合禁忌搜索思想,使用TSR算子进行交叉操作,解决传统遗传算法局部搜索能力较差和收敛速度有待提高的问题。用该算法与其他两种传统算法进行了对比验证,结果表明该混合算法不仅能寻得全局最优解,而且提供了解的多样性,提高了优化效率,具有广阔的应用前景。     

柔性多面体在遗传算法中的应用研究(I)

文章提出了一种柔性多面体的方向进化算子,并在基本遗传算法中嵌入柔性多面体搜索算法,从而构成了一种基于柔性多面体的新的混合遗传算法(flexiblepolyhedronhybridgeneticalgorithm,FP_HGA)。方向进化算子紧跟基本遗传算法的变异操作之后,其作用是使适应度较低的个体向适应度较高的个体进化;柔性多面体局部搜索算法作用是对当前代所有新个体在进入到下一代之前,使它移动到局部最优点。并用FP_HGA来求解Rosenbrock测试函数的最小值,FP_HGA算法和SGA(SimpleGeneticAlgorithm,SGA)算法的计算结果表明该混合遗传算法在收敛速度和精度方面均得到很大提高。