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1.
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基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡 被引次数：2
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余晓光 严洪森《计算机技术与发展》,2010年第20卷第5期
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针对装配线平衡问题(ALBP),文中提出了一种禁忌搜索遗传混合算法.在混合算法中,遗传算法部分采用特殊的遗传变异操作算子(双点交叉和移位插入变异),使算法只在可行作业序列子空间中进行搜索,有效减小了搜索范围,提高了算法运行效率;禁忌搜索部分是在每代遗传操作完成以后,随机选择一些个体进行禁忌搜索操作,来增强算法的搜索能力.最后以经典问题的求解验证了禁忌搜索遗传算法在收敛性能和计算效率上较使用单纯的遗传算法高.
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2.
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基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡
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余晓光 严洪森《微机发展》,2010年第5期
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针对装配线平衡问题（ALBP）,文中提出了一种禁忌搜索遗传混合算法。在混合算法中,遗传算法部分采用特殊的遗传变异操作算子（双点交叉和移位插入变异）,使算法只在可行作业序列子空间中进行搜索,有效减小了搜索范围,提高了算法运行效率;禁忌搜索部分是在每代遗传操作完成以后,随机选择一些个体进行禁忌搜索操作,来增强算法的搜索能力。最后以经典问题的求解验证了禁忌搜索遗传算法在收敛性能和计算效率上较使用单纯的遗传算法高。
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3.
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自适应变异遗传算法及其应用
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李锋 颜学锋 钱锋《计算技术与自动化》,2003年第22卷第76期
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为了改善变异操作在遗传算法中的作用,提出自适应变异遗传算法,其变异操作能根据种群进化代数和个体的适应度值自适应地确定每个个体的变异概率,从而在保留遗传算法当前最优解的同时,维持了群体的多样性,提高了算法的全局搜索能力.与传统遗传算法相比,自适应变异遗传算法的离线性能和在线性能都有较大的改善.本文在实际应用中,将自适应变异遗传算法应用于估计动力学参数取得了较好的结果.
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4.
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一种自适应的遗传算法 被引次数：1
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段宏斌 韩琳《纺织高校基础科学学报》,2006年第19卷第1期
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针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出一种基于交叉概率和变异概率的自适应遗传算法.该算法通过将交叉概率和变异概率随适应度自动改变,实现有目标地对不同个体进行交叉和变异操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的.仿真结果表明,该算法的收敛性能优于基本遗传算法,有效地避免了基本遗传算法中因选择压力过大造成未成熟收敛现象,显著提高了遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.
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5.
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实数自适应并行遗传算法的研究*
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曾孝平 陈燕飞 李勇明《计算机应用研究》,2008年第25卷第6期
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针对遗传算法中的早收敛现象，提出了一种实数自适应并行遗传算法（real adaptive parallel genetic algorithm，RAPGA）。该算法采用了一种并行遗传进化结构，并将自适应交叉、变异算子引入到本算法中，增强和保持了种群的多样性。最后，通过与其他经典优化遗传算法进行比较显示，RAPGA对多个标准测试函数均表现出较好的搜索性能。
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6.
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有时间窗约束车辆路径问题的改进遗传算法 被引次数：1
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张建强 方卫国《计算机工程与应用》,2010年第46卷第32期
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将遗传算法与禁忌搜索结合起来，设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群，通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能，以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索，以避免遗传算法早熟的缺陷，最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。
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7.
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面向组合优化问题的一种全新遗传算法 被引次数：4
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路平 葛小伟 侯黎强《计算机工程与设计》,2006年第27卷第23期
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提出了一种全新的遗传算法，并结合组合优化领域的典型难题——TSP问题，设计了编码、交叉及变异等遗传算子，克服了传统遗传算法的编码及遗传操作未能够充分反映及利用道传信息的缺陷，较大程度上降低了传统遗传搜索中存在的盲目性，搜索速度得到明显提高。最后将本遗传算法应用于20个城市的TSP问题求解，计算结果证明了该遗传算法的收敛质量满足要求，收敛速度明显优于许多现有的算法。
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8.
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机组优化组合的协同变异遗传算法
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李茂军《电力系统及其自动化学报》,2002年第14卷第3期
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本文提出了一种解决电力系统机组优化组合问题的协同变异遗传算法。这种算法沿用了遗传算法的基本思想，但在遗传操作算法的基本思想，但在遗传操作过程中实现基因的协同变异，以提高遗传算子的搜索效率，仿真实验表明这种算法具有很高的搜索效率和很好的适应性。
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9.
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基于遗传模拟退火算法的雷达正交信号设计*
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殷华 刘以安 吴少鹏 唐霜天《计算机应用研究》,2010年第27卷第11期
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针对雷达正交信号的波形设计问题，提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的新遗传模拟退火算法。该算法利用遗传算法实现全局搜索，利用模拟退火算法实现局部搜索，改进了遗传算法的选择策略，并在交叉、变异概率中引入自适应的概率变化机制，自适应地保存最优个体，并对遗传算法的进化结果有选择地进行模拟退火操作，有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。实验结果表明，该算法是有效可行的，性能优于传统遗传算法和模拟退火算法。
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10.
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遗传算法在工业控制中的应用 被引次数：6
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李会 何鹏 王发智《微计算机信息》,2007年第23卷第19期
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遗传算法是一种模仿自然界生物进化过程中选择和遗传的机理而构造出的一种优化搜索算法.但是,简单遗传算法的收敛速度较慢、稳定性较差.针对这些同题,本文提出了几种方法来改善遗传算法性能的操作,在文中分别讨论了该操作的思路,实现的方法.并给出了它在工业控制中的应用.
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11.
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改进自适应遗传算法的结构优化设计
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刘敬宇 朱朝艳《辽宁工学院学报》,2007年第27卷第5期
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介绍了离散变量的结构优化设计方法——遗传算法(Genetic Algorithms)的来源和运行参数。考虑到遗传算法在运算过程中表现出的缺点以及交叉率和变异率的选取对遗传算法的搜索能力和搜索效果的影响,同时为了提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行了改进,引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法。并通过算例表明这种改进自适应遗传算法较基本遗传算法是更有效的,提高了算法的运行效率和计算精度。
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12.
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基于Web页面平均质量的Web搜索模型和优化算法
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付国瑜 黄贤英《计算机应用》,2009年第29卷第4期
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针对Web搜索引擎的特点，提出了一种基于量子遗传克隆挖掘(QGCMA)的搜索策略。该算法将用户的查询描述为Web页面的平均质量，并通过克隆，变异，交叉的操作获取具有高亲和度的抗体（Web页面）。通过实验结果分析得出，在Web搜索中该方法比标准的遗传算法(GA)具有较明显的优势。
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13.
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遗传算法中交叉操作研究及应用
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刘兴隆《东北电力学院学报》,2003年第23卷第4期
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系统的分析了遗传算法中交叉操作，得出如下结论：遗传算法中交叉操作的实质是子代个体为父代个体在小范围内进行大概率变异的结果，该范围由双亲个体分别进行与，或操作所得到的两个体决定。对该结论做出了理论证明，同时基于此思想提出了一种不含选择和变异操作的新式遗传算法Crossover GA(CGA)。将其应用到具体实例中并和几咱典型的遗传算法进行了比较，发现其性能优与同类其它算法。
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14.
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自适应局部微调遗传算法 被引次数：1
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李海滨《电机与控制学报》,2007年第11卷第2期
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针对遗传算法在有限时间内难于给出高精确度解的问题,在传统遗传操作的前期与后期分别采用自适应与局部微调相结合的方法,给出了一种自适应局部微调的遗传算法,即将遗传代数划分为自适应概率搜索阶段和局部微调阶段,在交叉操作中分别采用自适应概率算术交叉和部分确定性诱导交叉;在变异操作中分别采用自适应随机扰动变异操作和最优个体诱导变异操作.应用该算法对全局最优解领域进行搜索,能在较短的时间内找到高精确度的数值解.对6个典型测试函数的优化问题实验表明,该方法具有快速、稳定和易于实现的优点.
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15.
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一种基于CHC算法的自动组卷方法* 被引次数：1
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丁振国 郭海燕b《计算机应用研究》,2009年第26卷第1期
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利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(cross generation heterogeneous recombination cataclysmic mutation,CHC)算法提出了一种自动组卷方法。初始种群即初始试卷集利用具有启发式信息的搜索算法产生；适应度函数是用户指定的试卷总体指标与试卷实际指标绝对误差的加权和；选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和，因为大个体群操作可以更好地保持遗传多样性；交叉操作采用单点交叉方法。变异操作的步骤是：从上世代个体中挑选适应度较差的个体，对其中的
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16.
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基于球面多区域划分的并行量子遗传算法 被引次数：1
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张亮 陆余良 杨国正 张旻《电子与信息学报》,2011年第33卷第5期
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论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合优化和连续优化问题的实验中,该算法能够以较快的速率收敛到目标值,收敛过程相对平稳,降低了早熟现象产生的概率,表现出了良好的性能。
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17.
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阵列天线的遗传算法综合 被引次数：36
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马云辉《电波科学学报》,2001年第16卷第2期
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提出了一种基于排序的实数码遗传算法并用于阵列天线的方向图综合。该算法对简单遗传算法的编码方式、选择策略、交叉和变异操作进行了改进，使搜索效率有了很大的提高，有效地避免了早期收敛。在实例设计中体现出优良特性，获得了比有关文献更好的结果。
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18.
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基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法 被引次数：15
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石中盘 韩卫《计算机工程》,2002年第28卷第1期
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给出了一种基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法的数学模型。该算法首先以概率论为基础优化初始参数，然后用自适应遗传算法对抽题进行操作，优化搜索过程，有效地解决了试题库中的智能组卷问题，具有较好的性能和实用性。
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19.
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一种用于最优路径规划的改进遗传算法 被引次数：10
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李擎 张伟 尹怡欣 王志良《信息与控制》,2006年第35卷第4期
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设计了一种专门适用于路径规划的改进遗传算法．该算法根据最短路径问题的具体要求，将传统遗传算法中的编码、交叉、变异等操作均重新进行了定义，并且在进化过程中还能够自适应调节交叉和变异概率．仿真研究表明：改进的遗传算法具有较快的搜索速度和较高的搜索成功率，为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种新方法．
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20.
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基于特征选择的智能化分组遗传算法
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洪留荣 张建成《计算机工程与应用》,2010年第46卷第30期
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典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛，效率低，针对这些问题，提出一种基于特征选择的智能化分组遗传算法，利用特征选择原理和分组优化思想对进化过程中的基因进行智能分组的遗传操作，在适应度函数中引入个体特征构建动态的环境适应度评价模型。算法通过分组的遗传操作，保证了父代的优秀模式遗传到下一代，加快了收敛速度，分组变异算子扩大了搜索范围，使结果容易走出局部最优解。应用实验验证表明，算法对局部最优解有较强的免疫能力，有效搜索到全局最优解的进化代数较典型遗传算法明显减少，收敛精度高，证明了算法的有效性。
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