基于自适应正交遗传算法的多故障诊断研究

提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子,并与遗传算法相结合形成了自适应正交遗传算法.在概率因果模型的基础上,将自适应正交遗传算法成功用于电路的多故障诊断.实验进一步证明了算法的有效性.     

用于多峰值函数优化的对数自适应排挤遗传算法

排挤遗传算法能够比较稳定地获取多个峰值,但其求解效率不高,在有限的遗传代数下无法获得较高的求解精度,需要较多的迭代次数。为了快速求出多峰函数的所有最优解,提出了一种基于对数自适应的排挤遗传算法。该算法结合小生境排挤遗传和爬山算子,根据遗传代数对爬山算子的距离值进行对数自适应计算,使种群在遗传过程中保持多样性。通过对多个一维和二维多峰函数的实验和比较分析,测试结果表明,该算法在有限的遗传代数下既能保证求解精度又能提高收敛速度,能够比较稳定地求得所有最优解,是求解多峰函数问题的有效算法。     

改进遗传算法搜索性能的研究

本文针对改进遗传算法的搜索性能,提出了一种新的变异算子－自适应多位变异算子,它根据每一代的每一个体在当代中的优劣程度,自适应地控制其发生变异的位数。适应度差的个体变异的位数多,一方面使差的模式生存机会少,另一方面增加了种群的多样性,同时也扩大了搜索范围。我们用模式定理证明了该算子的有效性,并且我们作的仿真实验也同样表明该算子能大大改进遗传算法的搜索性能。     

多峰搜索的动态微粒群算法

对多峰搜索问题提出了一类动态微粒群算法。该算法通过变换函数将多峰问题中的所有峰变为等高峰,从而保证每个峰都有同等机会被找到;在搜索过程中采用群体规模动态可调的进化方式,使得初始群体可以任意指定,从而克服了标准微粒群算法由于无法事先知道多峰函数峰值点个数而很难确定合适群体大小的困难。实验表明了该算法可以尽可能多地找到峰值点。     

动态区域性多群体搜索的遗传算法

提出了一种新的动态区域性多群体搜索的遗传算法.该方法的各个遗传群体所占据的搜索空间由自适应模糊Hamming神经网络的决定,此神经网络通过对遗传个体分类和学习,将不同的遗传群体分配在搜索空间的不同位置,并可以动态地调整遗传群体的搜索区域或建立新的遗传群体,从而确保了遗传群体的个体多样性,有效地抑制了可能发生的早熟收敛现象,而且使得遗传算法具有较强的全局寻优能力和快速局部寻优能力.本文的实验通过对典型的复杂多模函数的优化计算,也显示了动态区域性多群体搜索的遗传算法的优良性能.     

自适应多位变异遗传算法的实现

Genetic algorithm is a widely used optimization method. Crossover and mutation are two Basicl operatorsof the genetic algorithm. On the basis of analyzing the principles of simple genetic algorithm and discussing its exist-ing problems of crossover point and mutation bit, this paper presents a way of the adaptive multiple bit mutation ge-netic algorithm , which not only can keep the population diversity but also has quicker convergence speed. The resultsof the multi-modal function optimization show that the adaptive multiple bit mutation genetic algorithm is practical and efficient.     

一种基于改进遗传算法的多峰函数优化研究

本文针对多峰函数优化问题,提出了一种基于排序的遗传算法,该算法对原有遗传算法的编码方式、选择算子、交叉算子及变异算子进行了改进,增加了灾变算子及精度调整环节。使搜索效率有了较大提高,较好地避免了系统,在实例运行中体现出优良特性。     

自适应调整峰半径的适应值共享遗传算法

适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径,这对于某些问题来说是有困难的.针对这类问题,提出将峰的半径作为决策变量,对其进行编码并放入染色体中参与演化过程,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调整.用所提出的方法对多个标准测试问题的优化结果表明,采用自适应峰半径调整方法的适应值共享遗传算法有很强的多峰搜索能力.     

变搜索区域多种群遗传算法

针对孤岛型多种群遗传算法存在的缺陷,提出一种变搜索区域多种群遗传算法.首先,依据各种群最优个体的分布给出搜索区域动态变化的条件和策略;其次,基于搜索区域的测度和搜索粒度给出种群规模自适应调整方法;再次,从搜索区域的测度和种群规模等角度定量分析算法的性能;最后,通过两个典型函数优化验证算法的有效性.     

基于Matlab的遗传算法解决多峰RBF神经网络模型全局最优化问题

以多峰RBF神经网络模型为例,研究了结合Matlab神经网络工具箱和遗传算法工具箱建立神经网络模型并求解模型的全局最优解,同时比较该模型中不同交叉算子对遗传算法全局寻优能力的影响.结果表明,采用启发式交叉算子能有效抑制遗传算法的早熟,提高其全局寻优能力,为用遗传算法解决多峰神经网络模型全局最优化问题提供了一种有效的途径.     

基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法①

针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点,从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度,分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进,并将二者组合应用,构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法,避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取,保证了算法的全局收敛性。实验结果表明,该算法具有更好的整体搜索性能。对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。     

基于两种新型遗传算子的优化组合遗传算法①

针对遗传算法中全局搜索与局部搜索之间的矛盾,应用二进制编码对搜索空间描述精细、容易位值计算的特点,从矩阵遗传算子和布尔遗传算子的角度,分别对全局搜索和局部搜索的性能进行改进,并将二者组合应用,构造基于这两种新型遗传算子的优化组合遗传算法,避免了传统遗传算法中杂交率和变异率参数的选取,保证了算法的全局收敛性。实验结果表明,该算法具有更好的整体搜索性能,对应用二进制编码遗传算法求解复杂非线性优化问题具有重要借鉴意义。     

改进量子遗传算法在多峰值函数寻优中的应用

针对标准量子遗传算法(QGA)在寻找多峰值最优时存在局部寻优能力较差和易早熟的缺陷,提出一种改进量子遗传算法(QQGA),运用基于概率划分的小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用动态量子旋转角调整策略来加快收敛速度;加入量子移民和保优选择策略,提高规划效率,避免陷入局部最优。利用复杂二元函数测试改进量子遗传算法,结果比标准量子遗传算法效率高。     

面向应用的快速多峰寻优算法

工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点,现有的多峰优化方法难以直接利用应用问题的先验知识引导算法过程,多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法,能有效利用易于获得的先验参数,如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒子群算法的简单性并改善了搜索多样性,使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法进行了对比测试和分析,结果表明,对复杂多峰函数,该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索。     

个体行为数据聚类的双重混合高斯模型算法

传统的基于概率的混合模型算法可以很好地解决个体行为数据的聚类问题,但是对于具有“多峰值”特征的行为数据则需要更精巧的方法。提出双重混合高斯模型算法(DualMGM)扩展了普通混合模型的概念,解决了多峰值特征的个体行为数据的聚类问题。DualMGM的算法复杂度是随数据量线性增长的,具有很好的可扩展性。     

一种基于先小后大的遗传算法搜索策略

遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是处理复杂优化问题的一类通用性强的方法,但其实质上是一种随机搜索优化算法,待求解的搜索范围与算法的收敛速度有着密切关系。作者从该算法的搜索特点出发,提出先小范围搜索,再逐步扩大搜索范围的先小后大的搜索策略。实验表明该搜索策略可在一定程度上加快该算法的收敛速度。     

基于阀值逆序算子的优化组合遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差的缺点,模拟生物染色体中基因排列的有序性,对阀值逆序算子进行了研究,它与传统逆序算子相比,能较好地提高群体性能提高,减少了对种群多样性的破坏,改善了遗传算法的局部搜索性能,与具有全局搜索性能好的遗传算子组合,弥补了阀值逆序算子对全局搜索性能的影响,构造了一种基于阀值逆序算子的优化组合遗传算法。从理论上证明了该算法的收敛性,实验结果表明,该优化组合算法具有更好的寻优能力,对应用串型编码的遗传算法解决一般的优化问题时,具有很好的借鉴意义,阀值可根据求解问题特征和局部搜索强度而选定。     

一种基于隔离自适应算子的遗传算法研究

本文首先介绍了遗传算法的理论知识,阐述了基本遗传算法的优点及不足之处。然后在小生境遗传算法的基础上,引入了隔离技术以及自适应算子,形成了一种基于隔离技术以及梯度算子的小生境遗传算法。理论及实践均表明,新的改进的遗传算法在实际问题的解决中确实优于基本小生境遗传算法。     

分区域搜索的狭义遗传算法

文章提出了分区域搜索的狭义遗传算法,讨论了狭义遗传算法分区域搜索的一些重要性质,并对其控制机理进行了分析。证明了分区域的狭义遗传算法是全局收敛的,并具有收敛速度快,搜索过程稳定性高、可控制性强等特点。最后,提出了有待研究的问题。