基于整数编码和自适应遗传算法的自动组卷

给出了基于整数编码和自适应遗传算法解决自动组卷问题。该算法首先采用整数编码，用没有重串的稳态繁殖技术和自适应遗传算法对组卷进行操作，有效地解决了试题库的自动组卷问题，具有较好的性能和实用性。     

基于知识点约束的遗传算法组卷策略的研究

基于遗传算法的自动组卷策略采用分段实数编码,具有自适应型的交叉和变异遗传算子,基于知识点约束的分题型的组卷算法思想,为自动组卷算法的进一步发展提供了研究方向.     

自适应遗传算法在工程训练在线考试中的应用

在工程训练中心车间信息化实现的基础上,针对工程训练管理系统中考试模块现有组卷方式所带来的抽重复题、组卷效率低下等问题,以满足在线考试的实时性要求。为此,给出一种改进的遗传算法,采用分段整数编码,改进初始种群的产生方法,有效提高了算法的收敛速度,并自适应调整遗传算子,在进化过程中增加去重题策略及最优个体保存机制,维护了种群多样性,保证了运算结果的质量。实验结果表明,该算法不但解决了系统组卷原有的问题,在迭代次数、运行时间和组卷精确度上均明显优于随机组卷法和简单遗传算法。     

一种自适应遗传算法在自动组卷中的应用

本文研究了自适应遗传算法存在的问题,提出把可进化性的自适应遗传算法用于自动组卷,分析了个体的可进化性,针对可进化的自适应遗传算法和自动组卷的特点,分析和设计了编码、适应度函数和操作算子.     

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

研究自动组卷优化问题,由于题库组卷的随机性,难度很大.在自动组卷研究中,遗传算法(GA)容易出现早熟、收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷算法(IGA).IGA算法在传统遗传算法的基础上,用符合组卷问题特点的实数编码、条件初始种群和分段交叉和变异算子来保证种群的多样性,防止早熟现象,采用加权误差的适应度函数加快收敛速度.通过进行仿真,结果表明,IGA相对于自适应遗传算法和标准遗传算法,提高了组卷有效性、稳定性和计算效率,能有效解决自动组卷问题.     

混合股遗传算法及其在智能组卷中的应用

为了在尽可能短的时间内找到问题的最优解,本文在采用股遗传算法高适应度个体遗传速度快、抑制劣质基因的遗传漂移、能够保持群体的多样度、减少早熟收敛现象的发生等优点的基础上,引入了变异过程中的预选择机制来保持优良个体,避免优良基因的丢失,提高种群的整体水平,从而提高算法的性能.将改进的股遗传算法应用于智能组卷,并引入了分段的整数编码和选题过程中的变异操作来提高组卷速度和避免重题的出现.实验结果表明:改进的股遗传算法与标准遗传算法、股遗传算法相比,该算法能大幅度的提高组卷质量.     

基于改进自适应遗传算法的智能组卷算法

传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率低和组卷质量不高等缺陷。为了解决该问题,提出一种基于正弦形式自适应遗传算子的改进遗传算法的组卷算法,理论分析和实验结果表明,与基本遗传算法和自适应遗传算法相比,改进的遗传算法更能满足组卷的实际需求,在全局搜索性能、收敛速度和组卷成功率较基本遗传算法和自适应遗传算法有显著提高,证明了改进算法的有效性和优越性。     

基于分段整数编码的智能组卷系统的实现

在传统遗传算法实现智能组卷时．存在着组卷质量与组卷速度之间的矛盾。提出一种基于分段整数编码的遗传算法,在保证组卷预期效果的前提下,有效提高组卷的速度。     

基于动态自适应技术遗传算法的智能组卷策略

为克服经典遗传算法求解智能组卷时存在的盲目搜索、收敛速度慢和个体易"早熟"等缺点,文章提出了基于动态自适应技术遗传算法.利用求解问题的特征改进经典遗传算法的多个关键部分,采用动态自适应技术,提高算法的寻优速度.实验结果表明,采用改进式的自适应遗传算法实现的组卷策略具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性强等特点,具有很好的性能与实用性.     

基于模拟退火遗传算法的自动组卷系统研究

从题库中抽出一组满足多项要求的试题是一个组合优化问题,针对该问题,比较了目前几种组卷算法的特点,提出把一种实数编码的模拟退火遗传算法应用在自动组卷问题中.为了对群体中每个个体进行调整并改善单一遗传算法的性能,该算法以遗传算法流程作为主体流程,在主流程中嵌入模拟退火算法.与现有遗传算法相比,该算法能较好地克服未成熟收敛现象,并且组卷的成功率和速度有明显的提高.     

基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法

给出了一种基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法的数学模型。该算法首先以概率论为基础优化初始参数，然后用自适应遗传算法对抽题进行操作，优化搜索过程，有效地解决了试题库中的智能组卷问题，具有较好的性能和实用性。     

一种整数编码的改进遗传算法

遗传算法作为一种优秀的寻优算法,编码策略是其基础。因二进制编码和实数编码均存在一定的不足,该文提出一种整数编码的最优化遗传算法。为了提高收敛效率和避免算法的早熟收敛,该文采用了截断选择机制和混合杂交、邻近变异等操作算子,并引入邻域搜索技术来提高算法的局部搜索能力。仿真计算表明了该算法具有令人满意的全局最优性能和统计稳定性。     

定位-运输路线安排问题的遗传算法研究

定位—运输路线安排问题(LRP)是分销网络设计和物流管理决策中的难题。由于LRP是NP-complete问题,对它的求解方法大多局限于将其分解为定位—分配问题和车辆运输路线安排问题,或者是基于这种分解思想。文章通过对遗传算法(GA)中树编码、免疫遗传算法以及GA阶段进化策略深入地分析和研究,构建了定位—运输路线安排问题的遗传算法,它与以往算法最大的不同点就是并没有基于两阶段求解的思路,而是将LRP的解看作一个整体,从而减小了在进化过程中停滞于局部最优解的概率,提高了GA的计算效率和计算速度。文中详细叙述了针对LRP问题的树编码、交叉、变异、爬山、免疫、合并小路线等各种算子设计过程,并利用一实例来验证算法的可行性。该算法为LRP问题以及相关大规模组合优化问题的求解开辟了一个新的思路,同时也为GA中树编码在实际中应用做了有益的尝试。     

个体自适应变异遗传算法

该文从染色体个体个性化和染色体编码基因位个性化两个方面对标准变异算子进行改进,提出了个体自适应变异遗传算法。通过给不同个体不同基因位分别赋予不同的变异概率,提高变异操作的效率,加快收敛速度。实验表明,个体自适应变异遗传算法的性能明显优于标准遗传算法。     

带密度加权的自适应遗传算法

为了改善传统自适应遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的情况,提出了带密度加权的自适应遗传算法. 该算法基于种群的分布密度,动态调整遗传算法的交叉概率和变异概率,并且在算法中使用了保留最佳个体法. 实验结果表明：该算法在破坏种群局部稳定性、跳出局部极值的同时,又能以较快的速度收敛于全局最优,提高了算法的实用性和鲁棒性.     

Cooperative Coevolutionary Adaptive Genetic Algorithm in Path Planning of Cooperative Multi-Mobile Robot Systems

In this paper, path planning of cooperative multi-mobile robot systems, an example of multi-agent systems, is discussed with the proposal of a novel Cooperative Coevolutionary Adaptive Genetic Algorithm (CCAGA). At the same time, for such genetic algorithms based path planning, a novel fixed-length decimal encoding mechanism for paths of each mobile robot is also proposed. Such cooperative coevolutionary adaptive genetic algorithm is suitable for parallel computation, which is convenient to solve complicated problems. Meanwhile, simulation results show that this algorithm has the property of robust convergency.     

基于选择性集成的整数编码遗传算法及TSP问题求解

基于遗传算法的求解TSP(Traveling Salesman Problem)研究是近几年的研究热点.设计高效的遗传算法求解,有重要的理论意义和实用价值.本文考察了基于整数编码的遗传算法的选择算子、交叉算子、变异算子,运用选择性集成的思想,将几种算子集成,随进化的进程对交叉概率和变异概率做自适应调整,用Matlab编写遗传算法程序,求解中国31城市TSP问题,获得了优于目前同类工作的结果.     

基于遗传算法的K均值聚类分析

传统K均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优值。针对上述问题,该文提出一种基于遗传算法的K均值聚类算法,将K均值算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,在自适应交叉概率和变异概率的遗传算法中引入K均值操作,以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实验证明,该算法有较好的全局收敛性,聚类效果更好。