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。     

加权编码遗传算法线性函数能力分析

引入基因座系数作为基因座上一阶模式适应度差别的衡量指标;通过基因座系数和一阶积木块的对应关系,分析了线性加权编码用于线性函数编码时生成一阶积木块的能力。分析结果给出了基因座系数的一个上限与加权值的关系,结果同时表明,为保证计算精度,无论加权值如何变化,总有部分基因座上的基因座系数接近于1,因此在相当部分的搜索子空间中搜索随机性强、效率低。     

基于实数编码的遗传算法的收敛性研究

用基于实数（浮点）编码的遗传算法（FGA）求解连续参数优化问题是遗传算法的重要应用领域,但一直缺少其完整的收敛性结果。分析了在绝大多数实际应用中使用的FGA的收敛性问题,在采用最优个体保留策略的前提下得到了保证收敛性的一般条件,并以之检验了采用常用的变异与交叉算子时FGA的收敛性。这些结论不仅给出了有用的收敛性结果,而且对进一步认识算子的本质,指导自适应变异算子的设计等都提供了帮助。同时所用的方法和结论也适用于进化规划和进化策略的收敛性问题。     

多维实数编码遗传算法

系统地分析了几种常见编码策略,在此基础上提出 一种新的编码策略--多维实数编码。仿真结果验证了这种新编码方式的有效性与合理性。     

基于三维编码遗传算法的货币流通问题的研究

论文采用三维编码方式及相应的遗传算子构成的遗传算法求解货币流通问题。首先根据现实生活情况对货币流通系统中的找零钱问题建立了相应的数学模型,然后采用三维编码方式的遗传算法对问题进行求解,并给出了一个算法求解实例。实验表明文中采用的遗传优化算法切实可行,有较高的搜索效率。     

基于遗传算法的混合分形编码

１引言图象中存在局部与全局两方面的信息冗余,局部性表现在图象中的光滑性,全局性表现在图象结构的一致或相似性重复,若要达到理想的压缩效果,必须综合考虑两方面的冗余因素．分形编码在降低全局冗余方面较为有效,然而分形编码的算法复杂,例如对于２５６×２５６的...     

遗传算法的编码机制研究

对遗传算法中的编码机制了研究，分析了二进制与十进制编码在搜索能力和保持种群稳定性上的区别。仿真结果证实了该结论。     

浮点数编码小生境遗传算法的研究

小生境在增加遗传算法群体的多样性,提高遗传算法的局部搜索能力方面具有良好的性能。迄今为止,有关小生境遗传算法的研究都是基于二进制编码,缺乏以浮点数编码为研究对象的相应成果。而浮点数编码在提高遗传算法的性能和遗传算法的推广应用中,具有其它编码所无法比拟的优势。本文以浮点数编码为研究对象,研究小生境遗传算法的机理,分析在遗传操作中小生境的生成、合并和分离的动态过程,探索其方法。本文的研究和实验结果表明,浮点数编码小生境遗传算法的性能是可靠的,方法是可行的。     

基于矩阵编码的遗传算法研究

分析遗传算法求解矩阵函数的局限性,提出一种基于矩阵编码的遗传算法。定义该算法的选择算子、交叉算子、变异算子,编写各算子的Matlab函数,通过仿真求解二矩阵变量函数。实例证明,该算法能确保矩阵染色体的结构完整性,提高遗传算法的速度和寻优 精度。     

基于DNA编码遗传算法构造广义决策树的研究

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测。文章引入了广义决策树的概念,实现了分类规则集和决策树结构的统一。同时,提出一种新颖的基于DNA编码遗传算法构造决策树的方法。先用C4．5算法对数据集进行分类得到初始规则集,再通过文章中算法优化规则集并由此构建决策树。实验证明了该方法有效地避免了传统决策树构建过程的缺点,且有较好的并行性。     

遗传算法的编码理论与应用

编码是遗传算法求解问题的前提,文章分析了二进制编码、格雷码编码、实数编码、符号编码、排列编码、二倍体编码、DNA编码、混合编码、二维染色体编码或矩阵编码等编码的实质内容,在树编码和可变长编码基础上阐述了自适应编码的基本理论,提出了基于相似度的可变长编码和基于结构的agent编码方式,给出了函数优化、TSP、KP、JSP、机器人路径规划、图的划分和倒立摆等典型优化问题的编码方案。     

基于整数编码和自适应遗传算法的智能组卷算法

文章给出了一种基于整数编码和自适应遗传算法的智能组卷算法.该算法首先采用整数编码,然后用自适应遗传算法对组卷进行操作,优化了搜索过程,有效地解决了自动组卷问题,具有较好的性能和实用性.     

归一化实数编码的多维并行遗传算法

给出了归一化多维实数编码的基本定义,并在此基础上提出了基于归一化实数编码的多维并行遗传算法;对归一化实数编码多维并行交叉算子、多维并行变异算子进行了详细的研究;提出了多维优化问题归一化实数编码长度计算公式;对遗传算法的控制参数确定进行了阐述;对归一化实数编码的多维并行遗传算法适应度函数的确定方法进行了研究.实验表明,归一化实数编码多维并行遗传算法可以大大提高多维优化问题的收敛速度,从而进一步提高算法的性能,这些特点对于计算复杂的非线性多维优化问题具有重要的意义.     

基于位串编码的遗传归纳逻辑程序设计

归纳逻辑程序设计是基于一阶逻辑的数据挖掘新方法。一阶规则挖掘是目标谓词和背景知识谓词对应的各种原子的复杂组合优化问题。该文根据Occam’s razor原理提出原子的位串编码,设计相应的遗传箅子,基于sequential covering策略提出采用遗传算法作为搜索策略的遗传归纳逻辑程序设计算法GILP。在连通图问题和gcd问题上验证算法的可行性。     

基于并行遗传算法的K-means聚类研究

针对传统K-means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数K难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的K-means聚类方法.该方法采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择样本点作为初始聚类中心形成染色体,然后结合K-means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该方法是一种精确高效的聚类方法.     

基于混沌和遗传算法的优化测试生成算法

基于组合电路测试生成的Hopfield神经网络模型,讨论分析了利用混沌神经网络的全局搜索能力进行测试生成的有效算法和基于遗传算法的自适应测试生成。基于混沌神经网络的算法利用混沌所表现出的遍历性与内随机性进行全局搜索;而遗传算法不同于传统的方法,它不需要故障传播、回退等过程,并具有并行计算的能力。计算机仿真结果表明了这两种测试生成算法的可行性与高效性。     

GP——基于规划图的遗传规划算法

图规划是智能规划领域近年来出现的一种新的规划方法,对智能规划的发展有着重要的影响.图规划的规划产生过程分为两个主要步骤,首先用动作的前提条件和效果产生一个谓词和动作交错出现的图--规划图,然后在规划图中抽取规划解.而第二步往往更为困难和耗时.文章依据遗传算法对规划图提出一种新的解抽取方法,以一种简明、直观的形式给出染色体的编码方式,并在此基础上定义了各种遗传操作算子,将遗传算法引入图规划算法,充分利用遗传算法的并行全局搜索能力实现规划解的搜索.实验表明,在求解大规模的规划问题时,文中的遗传规划算法在求解速度和找到的规划解的质量两方面均显示出优越性.     

基于改进遗传算法的船舶管路布局设计

针对船舶管路布局设计中的路径规划问题提出一种改进型遗传算法求解方法。建立船舶管路布局设计问题的模型空间、约束条件和优化目标;提出一种基于连接点网格的定长编码方法,结合该编码方法设计了适合改进遗传算法应用的适应度函数和交叉、变异算子,定长编码可降低遗传算子设计复杂度和非法个体修补代价;提出在进化流程中嵌入以“去折弯”和“改模式”两种改善型变异方法构建的爬山操作,以提升算法收敛性和寻优能力。通过仿真实验验证所提算法具有可行性和先进性。     

基于复数编码的布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法（CS ）后期收敛速度慢、计算精度不高等缺点,提出了一种基于复数编码的布谷鸟搜索算法（PCS ）,该算法种群内部引入复数编码策略,拓展个体基因包含的信息量,增强了群体中个体的多样性。仿真实验结果表明,同原始布谷鸟搜索算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度,减少局部收敛。     

基于遗传算法的聚类分析

给出了一种基于遗传算法的聚类分析方法。采用二进制编码方式对聚类的中心进行编码,并用特征向量与相应聚类中心的欧氏距离的和来判断聚类划分的质量,通过选择、交叉和变异操作对聚类中心的编码进行优化,得到便聚类划分效果最好的聚类中心。实验结果显示,该方法的聚类划分效果明显优于传统的K-均值方法。