一种具有自然血亲排斥的遗传算法研究

分析了选择、交叉和变异操作下遗传算法早熟收敛问题,提出了一种具有自然血亲排斥的遗传算法,利用个体通婚记录信息和婚史继承方法有效地避免了三代自然血亲之间的近亲繁殖,并依据群体信息熵实现交叉率和变异率的自适应变化以及交叉变异位置的自适应确定,保证了群体的多样性和重要构造块的保护,扩大搜索空间,较好地解决了早熟收敛问题,从而实现全局收敛。仿真结果表明,所提出算法有较好的全局收敛能力。     

一种基于种群多样度的实数编码并行遗传算法

为了改善遗传算法的收敛性能,提出了一种基于个体适应度的种群多样性度量函数,恰当地反映了遗传算法的进化阶段,预报了早熟收敛的趋势. 设计了基于种群多样度函数的迁移算子和交叉算子,并对交叉、变异概率等进行了动态调整,构成了具有多层迁移特点的实数编码并行遗传算法. 通过和其他优秀遗传算法对测试函数的验证比较,结果表明,该算法对于解决遗传算法中早熟、收敛速度慢等问题具有优越的性能.     

基于群体适应度均值商的自适应遗传算法

在系统分析和研究自适应遗传算法特点的基础上,提出一种基于群体适应度均值商的自适应遗传算法.一方面,算法设计了群体早熟收敛的定量计算公式和引入了早熟收敛的判定阈值;另一方面,算法采用了改进的交叉和变异策略,即对陷入局部收敛的群体,依据平均适应度值将其一分为二:对性能优于平均适应度者实施先变异后交叉,而对性能劣于平均适应度者实施先交叉后变异.该算法应用在函数优化中,仿真结果表明其能有效提高全局寻优的性能,且鲁棒性好.     

利用个体3种属性的遗传算法研究

为了克服传统遗传算法寻优时存在"早熟收敛"、后期搜索效率低,以及难于平衡选择压力和种群多样性的问题,提出利用个体3种属性的遗传算法.先用个体相似性度量个体对种群多样性的贡献,用相关系数度量子代从父代遗传的信息量,最后提出自适应交叉变异概率,在此基础上提出一种替代策略,该策略同时提高算法求精和求泛的能力,而且较好平衡选择压力和种群多样性.仿真实验结果表明,提出的替代策略和自适应交叉变异概率对平衡选择压力和保持种群多样性效果较好,避免"早熟收敛",加快进化速度.     

基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成

在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷"早熟收敛",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况,提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法.     

应用改进的遗传算法求解TSP问题

旅行商问题,也称货郎担问题,属于完全NP问题,而遗传算法在解决组合排列问题方面占有很重要的地位.针对TSP问题,提出了一种改进的遗传算法.利用交换启发交叉算子和可变交叉概率实现局部搜索,加快算法的收敛速度,利用变换变异算子和可变变异概率维持群体的多样性防止算法早熟收敛.Java仿真实验结果表明,改进后的算法明显优于传统的遗传算法,说明该算法具有良好的有效性和可行性.     

GASS Ⅱ遗传模拟混合智能优化算法

通过对遗传算法算子的行为分析,给出概率动态变化的交叉和变异算子.同时,将遗传算法与随机模拟结合,设计GASS Ⅱ遗传模拟混合智能优化算法.随机模拟采用缩减方差、加速收敛的分层抽样技术,保证抽样遍布整个搜索空间,突破个体分布"畸形"交叉对遗传算法进化能力的限制,有效发挥遗传算法的隐合并行搜索特性,在发生不成熟收敛时能从当前局部解中跳出,搜索转向具有更高适应度的抽样解,迅速收敛到全局最优解,从而有效避免早熟现象,提高了寻优的效率与精度.Benchmark问题评测结果显示出该算法的有效性.     

遗传算法交叉和变异操作的模糊优化

该文针对遗传算法存在的问题,在总结了有关交叉和变异操作的启发性知识的基础上,给出了交叉概率、交叉点位置和变异概率的模糊优化规则,提出了一种新的基于模糊控制器的遗传算法(FCGA)。对三个函数的优化结果表明:FCGA不仅能够有效克服早熟收敛,而且提高了算法的收敛速度。     

基于云控制的混沌多种群自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的早熟收敛现象,提出一种基于云控制的混沌多种群自适应遗传算法。该算法兼顾全局性和个体差异性两方面平衡,通过云控制器实现交叉率和变异率的自适应调节。在种群正常进化时,对个体实行惩强扶弱措施,在发生早熟收敛或有早熟收敛趋势时,对劣质个体实行灾变,同时采用多种群优化机制实现种群之间的同步进化。实验结果表明,与标准遗传算法和自适应遗传算法相比,该算法能够有效地避免早熟收敛问题,具有较高的收敛效率。     

三种遗传算法的改进方法与研究

遗传算法是一种基于自然选择和生物进化机制的智能优化算法,由于它具有非常多的优点,所以被广泛应用于各个领域。但是基本的遗传算法(简称GA)也存在着许多的缺点和不足:适用范围没有非常广;遗传算法很容易出现"早熟"收敛,搜索性能不高;遗传算法的时间复杂度往往比较高,而搜索的效率却比较低。本文针对基本遗传算法的陷入局部最优和早熟收敛的缺点,对基本遗传算法提出了三种改进方法:既顺序选择遗传算法、大变异遗传算法和双切点交叉遗传算法,并通过仿真实验验证了这些改进。     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢、容易"早熟"等缺点,结合模糊推理、模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法--模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点,实验研究表明,该算法比标准的遗传算法(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.     

自适应遗传算法的改进与应用

针对遗传算法易出现早熟现象，通过对标准遗传算法和自适应遗传算法的分析研究，本文对自适应遗传算法进行了改进。即在保留以往自适应遗传算法优点的同时，设计了与种群个体分布及种群规模的波动情况相关的自适应遗传算子。实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快。     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用

遗传算法以其具有自适应全局寻优和智能搜索技术,并且收敛性好的特性,能很好地满足自动组卷的要求,但简单遗传算法比较容易引起"未成熟收敛"和"搜索缓慢"等问题。本文提出自适应性的交叉和变异算子,能够降低多重约束目标,有效维持种群的多样性,避免产生局部最优解,改善未成熟收敛。     

基于混合遗传算法的自动组卷问题的研究

针对遗传算法(GA)容易出现未成熟收敛和进化后期计算效率低的问题,提出了一种基于混合遗传算法(HGA)的智能组卷算法.将自适应遗传算法(AGA)与位爬山法相结合,提高组卷性能.在进化前期采用AGA进行全局寻优,增强GA的收敛速度同时避免GA的未成熟收敛.在进化后期启动位爬山法增强AGA的局部搜索能力.试验结果表明,HGA相对于AGA在有效性、稳定性和计算效率三方面都有较大提升,更能有效解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性.     

一种改进的抑制早熟收敛的模糊遗传算法

针对遗传算法中的早熟收敛现象，提出一种改进的模糊遗传算法。该算法将群体适应度均方差和种群的进化代数作为模糊逻辑控制器判断早熟收敛的标准，并根据判断结果对优劣不等的个体采取相应的进化方法，即当种群正常进化时对个体执行“惩强扶弱”的措施以保持种群多样性，一旦发生早熟收敛或有早熟收敛的趋势则对劣质个体进行局部灾变，以恢复种群的进化能力。实验结果表明，与标准遗传算法、自适应遗传算法和模糊遗传算法相比，改进的模糊遗传算法能够更好地维持种群多样性，抑制早熟收敛。     

利用改进的自适应遗传算法确定有机化合物分子式

针对简单遗传算法存在早熟和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法用来确定有机化合物分子式.在现有自适应遗传算法的基础上,对编码方式和遗传算子操作等几方面进行了改进.改进后的自适应遗传算法在防止早熟和加快收敛方面优于简单遗传算法.该算法应用到确定有机化合物分子式时,取得很好的效果.     

一种多策略结合的改进文化算法

为了更有效地抑制文化遗传算法的早熟收敛现象和提高收敛速度,提出了一种多策略结合的文化遗传算法。该算法在信念空间,使用与文化算法不同的接受函数、影响函数和更新函数,在群体空间,针对种群采取多种群化,并采用自适应的交叉变异操作且多种群之间加入竞争机制的遗传算法,这样使得改进后的算法具有更强的全局寻优能力和局部寻优能力,有效避免陷入局部最优,抑制了早熟收敛,提高了收敛效率。用上述算法对几个典型函数进行优化,实验证明了多种群自适应的文化遗传算法的有效性和可行性,新的算法不易陷入早熟收敛,此外全局搜索能力和局部搜索能力得到有效平衡,收敛率高。     

一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

A new fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm and its convergence analysis and convergence rate estimation

Due to shortcomings of genetic algorithm that its convergence speed is slow and it is often premature convergence, a new improved genetic algorithm—fuzzy adaptive simulated annealing genetic algorithm (FASAGA) is presented by integrating fuzzy inference, simulated annealing algorithm and adaptive mechanism. The strong Markovian property attributed to the population sequence was deduced by mathematical modeling. Then the convergence in probability of the FASAGA was proved on the condition that the time tended to infinity. Then convergence speed of FASAGA was estimated and some quantitative results were achieved. The simulation results validated the theoretical analysis conclusions. This work is helpful to further analyze and improve optimization performance of FASAGA and other hybrid genetic algorithms.