利用排序对遗传算法的改进和自适应交叉概率

作为一种并行、自适应,全局搜索方法,遗传算法已在多种领域得到应用。文中先简单介绍了遗传算法的发展、基本程序与几种遗传操作,然后详细说明了排序选择。在此基础上文中提出了在非线性排序中加入适应值信息和交叉前进行排序两种改进方法。为了减少近新遗传,文中还设计了一种自适应交叉概率。实验中选择具有不同特点的四个测试函数进行测试,寻优结果表明改进的算法对加快收敛速度,提高寻优效果起到了作用。     

一种新的调节交叉和变异概率的自适应算法

提出一种新的基于模糊控制策略的交叉和变异概率自适应调节算法.该算法以相邻两代群体之间平均适应度函数和标准差的差值作为输入,以交叉和变异概率的变化量作为输出.并提出了与输入相对应的自适应归一化算子以及新的基于启发式知识的模糊规则,用于交叉和变异概率的调节.对3种不同测试函数的数值仿真研究表明,与其他2种自适应模糊控制算法相比,该调节算法可使遗传算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量.     

关于“遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文的商榷

“遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文提出了自适应遗传算法的模式定理, 并以此为基础分析了自适应交叉、变异的作用机理. 本文对其分析过程和结论提出了不同的看法.     

自适应遗传算法交叉变异算子的改进

标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率,对于求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以提高优良解的多样性,算法的鲁棒性仍有待改善。文章提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。     

基于模式定理的遗传算法交叉和变异概率上限

基于模式定理的推广形式，给出含有选择、交叉操怍遗传算法一致交叉概率的上限，以及含有选择、交叉和变异操作遗传算法单点变异和一致变异概率的上限，分折了含有联赛选择、一致交叉操作遗传算法运行前期和后期对优良模式的影响，并用8位陷阱函数验证了上述结论的正确性，该结果可用于指导遗传操作与控制参数的设计。     

包含交叉和变异操作的交互式遗传算法

传统交互式遗传算法在优化隐式性能指标时会使用户产生疲劳,影响优化质量与优化效率。为此,提出一种改进的交互式遗传算法。采用二元排序确定适应值评价的不确定度,根据评价序列的最大信息差异计算种群的收敛率,通过收敛率衡量种群进化状态,基于适应值不确定度和种群收敛率设计自适应交叉算子和变异算子,给出交叉概率和变异概率的计算公式,利用包含用户偏好信息的遗传策略引导进化,从而使进化结果更加客观。将该算法应用于服装进化设计系统,结果表明,与传统交互式遗传算法( T-IGA)相比,该算法可获取更多的满意解,提高了优化效率。     

遗传算法中自适应方法的比较和分析

分析了前人提出的具有代表性的自适应遗传算法,使用23个测试函数对SGA和3种AGA进行实验比较,讨论并总结出各种AGA的优劣所在,为新研究理念的提出提供基础,也为工业应用提供一个参考标准.实验结果表明,基于聚类分析的AGA在算法性能上较其它自适应遗传算法更优,具有很高的实用价值和发展前景.     

一种改进的实数自适应遗传算法

研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题．针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象．讨论了遗传算法的参数调节问题．提出一种自适应交叉概率和变异概率,既考虑了进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度的作用,给出一种改进的实数自适应遗传算法．最后利用3个测试函数对算法进行验证,在函数的最终值、平均运行代数、收敛概率几方面都取得了较好的结果．     

实数自适应遗传算法在雷达处理中的应用

实数自适应遗传算法在雷达处理中具有广泛应用。本文对基于实数自适应遗传算法原理、交叉概率和变异概率的自适应确定方法以及实数自适应遗传操作方法进行了阐述,在分析探地成像雷达电磁波在地下传播特性的基础上对雷达测得的电磁波信号的成像问题进行了研究,并通过计算机仿真验证算法的可行性,从而得出基于实数编码的稳态遗传算法克服了普通二进制算法的缺点,增加了普通遗传算法的搜索能力,对于求解大规模优化问题是适合的,是一种具有工程实用价值的算法。     

一种基于优化的自适应遗传算法的粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化现象及多样性损失问题,提出了一种新的基于优化的自适应遗传算法的粒子滤波算法。该算法首先依据每个采样时刻生成的粒子集合重要性权值作为适应度值,自适应的确定交叉、遗传的概率;然后对选出的粒子进行遗传操作,重新度量其粒子的权值并进行状态估计。该方法不仅保留了粒子的多样性,而且相对于普通的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法,降低了高权值粒子交叉和变异的可能,使粒子的采样更接近于状态后验概率密度分布。实验结果表明,该算法有效提高了滤波精度。     

基于球面杂交的动态自适应克隆选择算法

基于球面杂交策略,提出一种动态自适应克隆选择算法。在该算法的每次迭代过程中,动态地计算出每个抗体的变异概率,根据抗体的亲和度将抗体种群分为记忆单元和一般抗体单元,以球面杂交方式对种群进行调整,从而加快算法的全局搜索速度。实例验证了该算法的有效性、可行性。     

一种基于种群熵的自适应遗传算法

遗传算法中的交叉概率和变异概率是影响算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛速度,甚至影响有限进化代内的收敛性。本文通过分析交叉概率和变异概率对算法的影响,设计了一种依据种群多样性和进化代数自适应调节的交叉概率和变异概率,改善了传统遗传算法存在＂早熟＂现象和算法后期收敛速度慢的不足。最后,给出了三个典型函数的模拟例子,通过与传统SGA和AGA的对比结果显示,本文的改进提高了算法的性能。     

嵌套式模糊自适应遗传算法

针对简单遗传算法(SGA)收敛速度慢和早熟收敛现象,将模糊逻辑理论应用于遗传算法,并采用两级嵌套的遗传算法,随主遗传算法GA1求解优化问题的进化进程用模糊控制的方法自适应地调整遗传算法的交叉概率和变异概率;利用另一个遗传算法GA2优化模糊规则库,实现了一种嵌套式模糊自适应遗传算法(NFAGA)。仿真结果表明,这种算法的全局搜索收敛速度和解的质量明显优于SGA和一般的自适应遗传算法(AGA)。     

自适应梯度指导交叉的进化算法

针对进化算法随机盲目搜索的缺点,提出一种新的自适应梯度信息指导交叉的进化算法.该算法首先利用混沌序列初始化种群,在迭代过程中,根据当前最优个体的梯度信息和种群与个体的聚集程度,自适应地确定最优个体的负梯度方向范围,在该范围内随机选择个体与当前最优个体进行算术交叉操作,使交叉后的个体以较大概率向较好解的方向进化.另外,引入自适应变异算子用于平衡算法的开发和探测能力.几个典型测试函数的实验结果表明,新算法具有较高的收敛精度.     

参数可变自适应遗传算法在军事地形图矢量化中的应用

针对纸制军事地图矢量化问题进行研究,提出一种基于自适应遗传算法的军事地形图矢量化方法,并在生成新的个体后,增加个体修正操作,提高个体的适应度。在该算法中,提出一种即考虑进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度作用的自适应交叉概率和变异概率。通过与传统方法的实验比较,证明该方法的可用性和有效性。     

基于自适应交叉概率因子的差分进化算法及其应用

基本差分进化算法的控制参数在进化过程中是保持不变的,但是交叉概率因子的大小影响种群进化的 多样性以及种群的收敛速度．本文提出一种根据种群平均适应度方差非线性改变交叉概率因子的方法．在种群多样 性降低时增大该因子,使之接受更多变异个体的基因,有利于加强局部搜索和加速收敛速率;多样性增大时减小该 因子,避免该个体基因结构遭到过多的破坏,促使该个体的进化,有利于保持种群的多样性和完成全局搜索．并且 给出了一种新的变异方式,这种变异方式一方面能提高算法的收敛速度,另一方面能在一定程度上保持较高的种群 多样性．最后将其应用到热连轧精轧机组负荷分配优化中,改进后的优化方法在性能上要优于所对比算法．     

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.