一种改进的双种群遗传算法

提出一种新的双种群遗传算法.两个子种群的交叉、变异以及复制操作互不相同.在一个子种群中,高相似个体之间具有相对高的交叉率,遗传操作得到的新个体替代上代种群的最劣的个体.在另一个子种群中,低相似个体之间具有相对高的交叉率,变异操作采用大变异算子,遗传操作得到的新个体替代上代种群的与其最相似个体.两个子种群之间的移民使新的算法获得了良好的局部搜索能力和全局探索能力.实验结果说明:本文的算法要优于单一种群遗传算法和两个子种群的多种群遗传算法.     

具有自识别能力的遗传算法求解旅行商问题

为解决基本遗传算法求解旅行商(TSP)问题收敛速度慢、种群过早成熟和局部搜索能力差的问题,提出了一种具有自识别能力的遗传算法。算法的主要改进手段是,通过双向贪婪算法来构建初始种群,以提高寻找到最优解的速度;建立个体之间相似度的概念,用自识别交叉算子进行交叉操作,避免种群过早成熟。实验结果表明,与基本遗传算法相比,该算法很好地保持了群体的多样性,并具有较好的收敛速度。仿真结果验证了算法的良好性能。     

基于父个体相似度的自适应遗传算法

标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。     

基于FDH的分区域多目标遗传算法

提出了一种基于FDH的分区域多目标遗传算法（FDH MOGA）。该算法通过FDH对种群中所有个体进行评价,根据评价所得的效率值和拥挤度对种群进行选择,提高了该算法的局部搜索能力,同时引入分区策略增加算法的搜索范围,有效避免了遗传算法早熟的缺陷,提高了所获解的多样性。对多个测试函数以及投资组合优化问题的测试结果显示,FDH MOGA算法具有良好的计算性能,更具有效性。     

基于捕食搜索策略的遗传算法研究*

针对标准遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,提出了一种基于捕食搜索策略的遗传算法。该算法在进化中模拟动物捕食搜索的过程,并根据种群中个体最优适应值来动态改变交叉和变异概率,从而加强算法的全局搜索和局部优化的能力。仿真实验表明该算法是有效的。     

方向自学习遗传算法

为克服准遗传算法收敛速度慢、早熟收敛等缺点,提出一种方向自学习遗传算法,该算法在局部搜索中引入方向信息,利用函数的伪梯度来指导搜索方向。算法通过个体之间的竞争、合作与学习来不断更新最优个体,为增加种群的多样性提出一种消亡算子,避免早熟收敛,提高算法收敛速度。采用4个二维函数和多个无约束高维函数对算法进行测试,与3个新提出的算法进行比较,实验数据和理论分析表明,该算法在解的质量上和计算复杂度上都优于上述3个算法,充分证明该算法的有效性。     

一种新的种群数自适应遗传算法

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,提出了一种新的种群数自适应遗传算法。该算法在对进化种群数进行宏观调控的同时,再用个体寿命限制个体的生存期,实现对种群数的微观调控。实验数据表明,该算法具有比简单遗传算法好的收敛性能。     

用带蚁群搜索的多种群遗传算法求解作业车间调度问题

结合遗传算法和蚁群算法的优点，提出一种带蚁群搜索的多种群遗传算法．多个种群各自遗传进化，用蚁群搜索得到的解替代各种群中的较劣个体，增加种群的多样性，提高种群的质量；根据各种群最优个体设定初始信息素，大大缩短信息素的累积过程，加快蚁群搜索的速度．利用算法对典型作业车间调度问题进行求解,仿真计算结果表明,该算法是有效的.     

改进的蜜蜂进化型遗传算法

提出一种改进的蜜蜂进化型遗传算法.在该算法中,种群的最优个体作为蜂王与被选的每个个体(雄蜂)以一定概率进行交叉操作,从而增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力;同时,为了避免过早收敛,算法在种群次优解周围进行局部搜索,引入新的随机个体,增加算法的多样性.实验结果表明,该算法能有效地提高遗传算法性能的求解精度和收敛速度.     

一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络技术应用广泛,而大多数应用依赖于节点定位,本文提出了一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的节点定位算法,遗传算法采用实数编码,利用线性交叉和非均匀变异算子进行搜索,在遗传算法搜索结果的基础上,利用改进的蚁群算法进行进一步搜索,蚁群算法采用MMAS算法,根据遗传算法搜索结果产生初始吸引强度分布,之后应用精英策略比较混合算法产生的新个体与父代种群,保留较优个体为新一代种群。仿真结果表明,混合算法的定位精度优于dv-hop,遗传算法等传统定位算法,算法收敛性也优于遗传算法和蚁群算法,该混合算法汲取了两种算法的优点,时间效率高,定位精度高,收敛速度快,是一种优秀的无线传感器网络定位算法。