基于混沌遗传算法的组播路由优化研究?

在采用混沌遗传算法优化多目标QoS组播路由时,为克服Logistic映射收敛速度不快,而使传统混沌遗传算法优化效果不好的缺陷,将Tent混沌遗传算法引入QoS组播路由问题的求解中。该算法利用Tent混沌映射优越的区间均匀搜索能力,对通过遗传优选出的个体再次进行混沌优化,优化出适应度最高的个体进行交叉变异,从而保证足够多的下一代,以致算法不会陷入早熟。仿真结果表明,该算法优于Logistic混沌遗传算法,有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快、更稳定。     

一种新的基于混沌变异解决早熟收敛的遗传算法

给出解决遗传算法早熟收敛问题的统一框架，基于新的混沌变异模型提出一种新的遗传算法。该算法充分利用混沌的初值敏感性和轨道遍历性，克服了已有混沌变异模型存在搜索盲区大的缺点。多峰值函数优化计算结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的工业以太网环型拓扑优化

为了改善交换式工业以太网的网络性能,给出了其采用环形拓扑时的设计原则,并把它们等价为一个带约束条件的网络优化问题．然后通过设计遗传算法来寻找该优化问题的解,为避免遗传算法的早熟收敛,在进化过程中采用了基于混沌迁移的伪并行进化方案．最后针对一个仿真例子,对比了基于遗传算法进行拓扑优化前后的网络性能,仿真结果验证了该优化方法的有效性．     

遗传算法在混沌时间序列预测中的应用研究*

在混沌时间序列研究中,相空间重构和预测模型参数优化是影响预测性能的关键步骤,利用两者之间的相互联系来提高混沌时间序列预测模型的整体性能,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数同步优化方法。同步优化方法将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的染色体,预测精度作为遗传算法的适应度函数值,通过遗传算法对参数同步优化问题进行求解。通过混沌时间数据对同步优化方法进行了验证性实验。实验结果表明,相对于单独参数优化方法,同步优化方法不仅提高了混沌时间序列的预测精度,同时降低了计算时间的复杂度。     

铜转炉生产操作模式智能优化

为了提高铜转炉的操作水平,采用操作模式来描述一组需要在线决策的一组操作参数,提出了基于神经网络和带混沌变量的混沌遗传算法的铜转炉生产过程操作模式智能优化方法.首先,从历史样本集中筛选优化的样本;然后采用BP(Back-Propagation)神经网络来学习优化样本集的优化目标与工艺参数的函数关系;最后采用带混沌变量的混沌遗传算法来寻求优化的操作模式.将该方法应用到铜转炉操作参数的实时优化,工业现场运行结果表明,该方法使转炉产量提高了6%,冷料处理量提高了7.8%.     

混沌蜜蜂双种群进化遗传算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。     

超混沌遗传算法在多约束QoS组播路由中的应用研究

针对多约束QoS组播路由的优化问题,提出了一种超混沌遗传混沌算法.该算法利用遗传算法中的改进的适应度函数,通过结合超混沌映射优越性的搜索能力,对遗传算法选出的个体进行混沌优化,以改善遗传算法过早陷入早熟的情况.通过仿真实验表明,该算法有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快更稳定,是一种解决多约束QoS路由问题可行和有效的方法.     

一种基于混沌遗传与粒子群混合优化的过程神经网络训练算法

针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法。综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相混合的进化寻优机制,通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子群算法的切换,实现网络参数在可行解空间的全局优化求解。实验结果表明,该算法较大提高了PNN的训练效率。     

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法.进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型.利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表明基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性.     

一种适用于复杂系统的智能控制新算法及仿真研究

提出一种基于改进遗传算法的自适应模糊控制 策略,通过优化控制器中非线性量化函数及自适应控制表达式等中的关键参数,得到基于加 权ITAE指标的满意控制．经过大量仿真研究,证明其对多输入多输出系统、混沌系统、滞后 系统等复杂系统的控制有良好效果．     

多目标0-1规划的混沌优化算法

多目标问题在现实中有广泛应用,如何获得更多非劣解具有重要意义。通过利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性等特点,设计了一种求解多目标0-1规划问题的混沌优化算法,并在计算机上予以实现。该混沌优化算法计算时间复杂度较小,在计算效率上有一定优势。计算结果表明,与已有算法相比,该算法能求得较多非劣解,能够有效求解多目标0-1规划问题。     

基于博弈机制的多目标粒子群优化算法

为改善多目标粒子群算法存在优化解的多样性不足和算法的收敛性问题,提出一种基于博弈机制的多目标粒子群优化算法。使用博弈机制,无需外部储备集,通过非占优排序和拥挤距离选出一部分优秀的粒子,从这些优秀的粒子中随机选择一个作为全局最优粒子,有效提升算法的收敛性和种群的多样性。算法初期使用多尺度混沌变异策略,避免算法陷入局部最优。通过与6个多目标算法在3个系列标准测试函数上进行比较,验证了该算法所得解分布性较好,能快速收敛到真实Pareto前端。     

Hybrid multi-objective shape design optimization using Taguchi’s method and genetic algorithm

This research is based on a new hybrid approach, which deals with the improvement of shape optimization process. The objective is to contribute to the development of more efficient shape optimization approaches in an integrated optimal topology and shape optimization area with the help of genetic algorithms and robustness issues. An improved genetic algorithm is introduced to solve multi-objective shape design optimization problems. The specific issue of this research is to overcome the limitations caused by larger population of solutions in the pure multi-objective genetic algorithm. The combination of genetic algorithm with robust parameter design through a smaller population of individuals results in a solution that leads to better parameter values for design optimization problems. The effectiveness of the proposed hybrid approach is illustrated and evaluated with test problems taken from literature. It is also shown that the proposed approach can be used as first stage in other multi-objective genetic algorithms to enhance the performance of genetic algorithms. Finally, the shape optimization of a vehicle component is presented to illustrate how the present approach can be applied for solving multi-objective shape design optimization problems.     

Multi-objective rule mining using a chaotic particle swarm optimization algorithm

In this paper, classification rule mining which is one of the most studied tasks in data mining community has been modeled as a multi-objective optimization problem with predictive accuracy and comprehensibility objectives. A multi-objective chaotic particle swarm optimization (PSO) method has been introduced as a search strategy to mine classification rules within datasets. The used extension to PSO uses similarity measure for neighborhood and far-neighborhood search to store the global best particles found in multi-objective manner. For the bi-objective problem of rule mining of high accuracy/comprehensibility, the multi-objective approach is intended to allow the PSO algorithm to return an approximation to the upper accuracy/comprehensibility border, containing solutions that are spread across the border. The experimental results show the efficiency of the algorithm.     

机组短期负荷环境／经济调度多目标混合优化

环境/经济短期负荷调度主要由调度周期内的最优机组组合和负荷环境/经济分配组成,本文将变权重多目标进化算法与混沌局部优化相结合形成混合优化算法应用到电站机组环境/经济运行多目标优化问题中,在混合多目标优化算法中采用组合结构基因,其中机组基因用于机组组合全局粗寻优,参数基因用于负荷分配局部优化,基因修正与罚函数结合解决约束问题．通过对优秀个体进行基于线性搜索的混沌局部优化,可加快收敛速度和降低计算时间．实例仿真结果说明所提出的算法能获得较好分布的Pareto优化解．     

结合Kriging和物理规划的多目标代理优化算法

遗传算法处理高耗时且具有黑箱性的工程优化问题效率不足。为了提高工程优化效率，结合Kriging代理优化和物理规划，提出了基于Kriging和物理规划的多目标代理优化算法。在处理多目标问题时，使用物理规划将多目标问题转换成单目标问题，再使用Kriging代理优化对单目标问题进行求解。通过两个多目标数值算例和一个工程实例对提出的算法进行验证。结果表明，提出的算法能够求出符合偏好设置的Pareto最优解，且算法的效率更高。     

改进非支配排序精英遗传算法的篦冷机参数优化

为优化篦冷机控制参数,提高换热效率,将传热和粘性耗散引起的修正熵产数分别作为目标函数,利用遗传算法对篦冷机参数进行多目标优化.为增加多目标遗传算法的种群多样性,提高算法的局部搜索能力,对传统的非支配排序精英遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行部分功能改进.构建多种群、多交叉算子的操作模式,根据子种群对最优解集的贡献量自适应调节子种群规模,利用局部搜索算法提高算法的局部搜索能力.通过标准多目标优化问题验证所提出算法的有效性,并根据优化得到的篦冷机熵产数的最优解集,给出冷却风机功率最小的最优控制方案,通过与生产线的实际数据进行对比验证其优化效果.     

基于改进多目标差分进化算法的诺西肽发酵过程优化

诺西肽发酵存在着产量较低和生产效率不高的问题, 多目标优化是解决此类问题的有效途径. 将差分进化算法引入多目标优化, 构建了改进的多目标差分进化算法((IDEMO). 根据Pareto优劣等级和拥挤距离对种群进行选择操作, 并引入自适应变异算子和棍沌迁移算子以改善算法性能. 在诺西肽分批发酵动力学模型的基础上建立了多目标优化的模型, 并利用IDEMO对此优化问题进行了求解, 优化结果表明了算法的有效性.     

一种基于多样性度量的多目标化进化算法

针对如何通过附加的方法对多目标化问题进行理论分析,提出并证明了选择附加函数的3个前提条件.提出一种多目标化进化算法,根据种群中个体的多样性度量进行多目标化,并采用改进的非劣分类遗传算法对构造所得的多目标优化问题进行多目标优化.在静态和动态两种环境下进行算法性能验证,结果表明,在种群多样性保持、处理欺骗问题、动态环境下的适应能力等方面,所提算法明显优于其他同类算法.