遗传模拟退火算法在弹药装载中的应用研究

多约束条件下的弹药装载问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP-完全问题，其求解是很困难的。本文在考虑弹药装载中各类约束条件的情况下，将模拟退火算法作了若干改进后，融入遗传算法，提出了一种遗传模拟退火算法来求解弹药装载问题。本文对该算法的遗传算子和冷却进度表进行了详细的阐述，给出了使用该算法求解弹药装载问题的具体实现方法。     

机动车辆装载问题的一种混合遗传算法实现*

针对货物装载地和运送目的地均已确定情况下的车辆装载问题,给出了基于遗传算法求解的数学模型,并对基本遗传算法的各个算子针对问题的特点提出了改进方法,同时引入启发式策略,形成了一种混合遗传算法.该算法的特点是各个算子都以提高算法收敛速度和解的最优性为目标,同时种群大小是动态变化的,以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度.实验结果表明,该算法对求解此类问题是有效的.     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

文中提出一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,优化改进标准遗传算法的选择算子和交叉算子,引入路径规划特定的遗传算子(修正算子),最后以移动机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化.此算法克服了标准遗传算法的早熟收敛、运算结果稳定性差等问题,提高遗传算法的进化效率.仿真实验结果验证了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性,以及规划结果的稳健性.     

集装箱装载问题的模拟退火遗传算法

将模拟退火的思想引入遗传算法中,将两者结合起来,探讨了模拟退火遗传算法在复杂集装箱装载中的应用,以此达到缩小搜索区域,增强算法的收敛性的目的。该算法充分发挥了遗传操作中交叉算子的作用,并通过实例仿真表明该算法优于传统的计算方法。     

一种基于改进遗传算法的TSP问题求解方法

通过改进经典遗传算法的交叉算子和变异算子,提出了一种改进遗传算法。介绍了该算法的基本步骤及特点,并对TSP问题进行了仿真实验。实验结果表明改进算法有效地提高了算法的收敛速度与寻优质量,在解决TSP问题时表现出良好特性,与经典遗传算法相比具有明显优势。     

求解CARP-RP-ML问题的改进算法

传统方法无法有效求解交通道路维护运作中的有补给点及多装载的容量约束弧路径(CARP-RP-ML)问题。为此,提出改进的启发式算法和遗传算法。启发式算法将不同的分割算法用于由所有需求弧随机排序得到的个体上,构造问题的可行解;遗传算法利用分割算法计算其个体适应值,确定对应的可行车辆路径及补给位置,并用局部搜索作为变异算子,进一步扩大搜索空间。数值实验结果表明,与启发式算法相比,遗传算法能更有效地求解CARP-RP-ML问题。     

改进遗传优化的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习提出了一种改进的遗传算法,和传统遗传算法相比,该改进算法针对贝叶斯网络结构学习问题增加了优化变异和修正非法图两个新的算子。新算子不但保持了贝叶斯网络学习的多样性和正确性,而且还能保证算法快速搜索到全局最优的网络结构。将该改进遗传算法用于贝叶斯网络结构学习的仿真结果表明,和传统K2算法、GS／GES算法、遗传算法和粒子群算法等算法相比,该算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。     

模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究

基于模糊C均值（FCM）聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。     

一种结合粒子群优化理论改进的郭涛算法及其应用

郭涛算法是目前求解TSP(traveling salesman problem)问题最为高效的进化算法之一。算法中提出一种求解TSP旅行商问题的高效Inver-over算子,该算子使基因序列以一定概率进行自适应的序列倒置,同时具有遗传算法中的变异算子以及杂交算子的特性。对Inver-over算子进行改进,使粒子编码得到更加充分的序列倒置;并引入粒子群优化算法的思想以加快算法收敛速度,提高了郭涛算法求解效率。将改进后的郭涛算法应用于钢卷自动优化组合堆垛问题,实验验证了改进郭涛算法的有效性。     

基于分裂算子的遗传算法和自适应遗传算法

针对遗传算法所存在的早熟和收敛速度慢等问题,基于低等生物的分裂生殖现象,提出了分裂算子的概念,并将该算子引入到传统遗传算法和自适应遗传算法中,对这两种遗传算法进行了改进。通过一系列多峰函数测试实验,将改进算法分别与基本遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明引入分裂算子后的遗传算法和自适应遗传算法不仅有效地收敛到全局最优解,而且提高了收敛速度。     

数据仓库中用于视图选择的增强遗传算法

物化视图选择问题是数据仓库设计中最重要的问题之一,为了高效地解决这一问题.提出了一个如何选择物化视图集的增强遗传算法,以便在存储空间约束的条件下,取得较好的查询性能和较低的视图维护代价.这一算法的核心思想在于,首先,运用一个基于单位空间最大收益值的预处理算法来生成初始解,然后,该初始解经采用了多种优化策略的遗传算法进行提高,这些优化策略包括:基于改进的锦标赛和精英选择相结合的选择算子、基于半均匀交叉算子及自适应变异算子.并且,在进化过程中产生的无效解用损失函数加以修补.试验结果表明,该算法在寻优性能上优于启发式算法和经典遗传算法.     

铁路集装箱中心站装卸设备优化调度研究

为了提高铁路集装箱中心站的作业效率,研究了带有干涉约束的轨道式门式起重机（轨道吊）调度问题,为其建立了混合整数规划模型。分析了轨道吊调度问题的作业特点,提出了一种求解该问题的改进遗传算法。在以最小化最大装卸作业时间和均衡设备负荷为目标的情况下,设计了合理的交叉算子和对局部最优个体操作的变异算子。使用随机算例对算法进行测试,结果表明：该算法能在极短的时间内找到此类调度问题的最优或近似最优解。     

A Genetic Algorithm for Hybrid Flow-shop Scheduling with Multiprocessor Tasks

The hybrid flow-shop scheduling problem with multiprocessor tasks finds its applications in real-time machine-vision systems among others. Motivated by this application and the computational complexity of the problem, we propose a genetic algorithm in this paper. We first describe the implementation details, which include a new crossover operator. We then perform a preliminary test to set the best values of the control parameters, namely the population size, crossover rate and mutation rate. Next, given these values, we carry out an extensive computational experiment to evaluate the performance of four versions of the proposed genetic algorithm in terms of the percentage deviation of the solution from the lower bound value. The results of the experiments demonstrate that the genetic algorithm performs the best when the new crossover operator is used along with the insertion mutation. This genetic algorithm also outperforms the tabu search algorithm proposed in the literature for the same problem.     

舰船补给物料搬运顺序优化问题的改进遗传算法

现有的多搬运工具可并行条件下的物料搬运顺序优化模型, 其采用的标准遗传算法收敛速度慢且易陷入局部最优. 提出了该模型的改进遗传算法, 采用精英保留策略代替传统的轮盘选择方法, 使用自适应策略设计交叉算子和变异算子. 以某一具体的舰船补给物料搬运顺序优化问题为背景, 通过实例进行了计算. 结果表明, 改进遗传算法收敛速度大大提高, 具有较高的求解质量和效率.     

单机分批排序问题的变异蚁群算法

文章考虑了求解单机分批排序问题的蚁群算法,首先设计了求解单机分批排序问题的蚁群算法,然后给出该蚁群算法的关于信息素的内变异算子和外变异算子,最后给出了计算结果比较分析。     

改进遗传算法在地层对比中的应用

针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点,提出了一种变参数的遗传算法。该算法对种群的个体赋予寿命,并根据寿命对遗传算法的选择、交叉和变异算子以及种群规模自动调整,能够有效防止早收敛并改善遗传算法收敛性能。并用改进的遗传算法解决基于测井曲线的地层对比的问题,取得了较好效果,验证了算法可用性和高效性。     

遗传算法在求解最小生成树中的运用

以图论和遗传算法为基础,提出了求解最小生成树问题的遗传算法。该算法解决了常用二进制编码不能正确表达最小生成树的问题,利用Prufer数对生成树进行编码;在遗传操作中对变异算子进行了改进,避免了由于变异产生大量不可行解。从而提高了遗传算法的效率;通过数值试验,表明该算法简单,高效,收敛率高。     

改进免疫遗传算法的篦冷机二次风温故障诊断

针对遗传算法学习贝叶斯结构时局部寻优能力差的问题, 本文提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA)学习贝 叶斯结构. 首先利用最大支撑树与评分函数构建两个初始种群, 然后在种群内部引入改进免疫算子与自动交叉变 异算子, 在种群之间引入改进的联姻策略与师生交流机制, 最后通过迭代搜索到最优贝叶斯结构. 在标准网络中与 遗传算法相比, 提升了遗传算法的局部寻优能力. 利用IIGA算法得到篦冷机水泥熟料换热工艺参数的结构, 并以此 结构为基础进行参数学习与故障推理, 最终得到二次风温的故障诊断模型, 对节约燃煤, 保护环境具有一定实际意 义.     

生成最优二划分装盘方案的递归算法

针对物流领域的研究装盘问题,为提高装载效率,在矩形托盘中正交的布置最多数目同尺寸长方体小箱,并且小箱之间不发生重叠。采用二划分装盘方案。所谓"二划分",是指一条划分线总是贯穿被划分的区域,将区域划分为二个较小的矩形子区域。二划分方案可以通过使用水平或竖直的划分线,将装裁区域递归地二划分为若干个子区域,每一子区域有且仅有一个小箱。采用递归算法,通过适当设置成本参数,生成排数最少的最优二划分装盘方案。实验计算结果表明所述算法可以有效地简化装箱方案。