一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法

交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性.     

一种用于BP网络优化的并行模拟退火遗传算法

针对模拟退火算法和遗传算法存在的不足,提出了并行模拟退火遗传算法,并用于3层BP神经网络优化。在适应度函数中引入模拟退火机制,采用排序、最优保存策略选择算子、启发式交叉和多点非均匀变异改进遗传算子,利用模拟退火算法产生新解增加搜索方向,并结合并行进化思想对经典遗传算法进行改进。通过对英文字母识别的仿真实验,表明该方法全局搜索能力、局部搜索能力和收敛速度都优于经典遗传算法。     

基于混沌“微变异”自适应遗传算法

遗传算法可以较好地解决复杂的组合优化问题,但也存在两方面不足:一是搜索效率比其他优化算法低;二是容易过早收敛,陷入局部最优.对此,提出一种混沌“微变异”遗传算法.利用混沌优化算法具有随机性和遍历性的特点,解决遗传算法容易陷入局部最优解的早熟问题,使得新算法同时具有较强的局部搜索能力和完成全局寻找最优解的能力.同时,对遗传算法的选择算子增加了混沌扰动,对交叉算子和变异算子进行自适应调整,对适应度函数进行改进,使遗传算法整体性能得到提高.最后,通过经典函数验证表明,混沌“微变异”遗传算法比一般的混沌遗传算法和经典遗传算法的进化速度更快,搜索精度更高.     

扩散遗传算法及其应用研究

针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法

为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。     

一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器及其在烧结终点控制中的应用

针对烧结过程这一复杂、多参数耦合的高度非线性系统,融合遗传算法、神经网络和模糊控制的优点,提出一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制方法,并应用于烧结过程终点控制．首先采用遗传算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力和对对象的适应能力,进一步进行参数的在线调整．同时,为解决传统遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,从交叉和变异算子、适应度函数选取等方面对遗传算法进行改进．采用精英保留策略,提高了全局搜索性能和收敛速度．仿真结果表明,所提出的控制器优于常规的模糊神经网络控制器(Fuzzy Neural Network Controller, FNNC)．算法的实际应用效果良好,为解决烧结终点控制问题提供了一条新的途径．     

基于遗传算法的函数优化问题研究

介绍了利用遗传算法解决函数优化问题的一般思路。引入一个称为精华模型的变量,以协调群体的多样性和选择性压力;引入并使用了均匀交叉算子、均匀变异算子,能改进遗传搜索的局部搜索能力,并显著提高遗传算法求得全局解的能力。     

基于改进粒子群算法的航班降落调度问题研究

航班降落调度是多约束的整数规划问题,也是组合优化中的典型NP难题之一.针对传统粒子群算法易陷入局部最优和求解组合优化问题能力不强的缺点,提出改进策略.改进的算法通过禁忌搜索策略生成初始粒子群以满足航班调度多约束的限制,引入遗传算法的交叉变异等操作以增强粒子群间信息交流能力,重新定义惯性权重和加速度因子,以增强粒子的多样性和收敛性,加入进化交叉算子以增强粒子的局部寻优能力.通过与修补遗传算法、罚函数遗传算法进行对比,经多次运行后的结果表明,提出的改进算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增强,同时也验证了算法的可行性和有效性.     

用改进的遗传算法训练神经网络构造分类器

针对基本遗传算法存在容易早熟和局部搜索能力弱等缺陷,提出了改进的遗传算法,引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力。同时,用改进的遗传算法和基本的遗传算法训练神经网络构造分类器,实验结果表明,改进的遗传算法在最好个体适度值和最好分类准确性等方面性能更好。     

基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究

针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。     

混合正交遗传算法及其在函数优化上的应用

在分析和研究正交遗传算法的基础之上,依据混合优化策略及混合遗传算法的构造原则,通过对自适应正交局部搜索算子的改进提出了一种新的变异算子。该算子具备自适应全局搜索和局部搜索的能力,能够保证算法的变异概率取值为1.0时,算法的搜索效率最高;结合正交交叉算子之后,又能保证算法的交叉概率也取值为1.0时,算法的搜索效率最高;由此解决了交叉概率和变异概率参数的匹配问题。而使用的截断选择和负相关配对、最优交叉策略、精英选择和重复个体剔除策略等组合算子,一方面能够保证算法的收敛速度;另一方面也能有效地保持种群的多样性,这样在保证算法快速收敛的同时避免出现早熟现象;由此解决了＂全局最优＂和＂快速收敛＂的矛盾。因此,提出的改进型新算法在处理一些常用的测试函数上具有较高的效率。     

An enhanced GA technique for system training and prognostics

The commonly used genetic algorithm (GA)-based methods have some shortcomings in applications such as time-consuming and slow convergence. A novel enhanced genetic algorithm (EGA) technique is developed in this paper to overcome these problems in classical GA methods so as to provide a more efficient technique for system training and optimization. Two approaches are proposed in the EGA technique: Firstly, a novel group-based branch crossover operator is suggested to thoroughly explore local space and speed up convergence. Secondly, an enhanced MPT (Makinen-Periaux-Toivanen) mutation operator is proposed to promote global search capability. The effectiveness of the developed EGA is verified by simulations based on a series of benchmark test problems. The EGA technique is also implemented to train a neural-fuzzy predictor for real-time gear system monitoring. Test results show that the branch crossover operator and enhanced MPT mutation operator can effectively improve the convergence speed and global search capability. The EGA technique outperforms other related GA methods with respect to convergence speed and global search capability.     

RCGNN：一种基于实数编码的遗传神经网络预测方法

将遗传算法与神经网络相结合,提出一种实数编码、自适应选择、算术交叉、高斯变异、爬山操作的改进遗传BP神经网络RCGNN,利用遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化。以时间序列预测的实例进行编程计算表明,用遗传算法进行网络训练,其收敛速度快,最终总误差最小,预测准确率高。对算法中参数进行的相应研究表明,增加爬山操作次数能很好地提高网络训练的速度,同时使误差下降快;爬山操作越多,收敛速度越快,最终误差越小,但计算运行时间也会增加。     

基于遗传算法的前馈神经网络结构优化

为防止交叉后优秀基因段的丢失,在随机非一致线性交叉的基础上,设计了一种与个体适应度相关的线性交叉方案。构造了一种使交叉率与变异率随进化过程自适应调整的方法,有效抑制了遗传算法的早熟收敛。然后,针对函数逼近问题用改进后的遗传算法去优化前馈神经网络的结构,降低了神经网络训练陷入局部最优的可能性,提高了网络的泛化能力。     

无线传感器网络任务分配的遗传优化算法

为了延长网络生命周期,减少网络能量消耗和均衡网络负载,构造了无线传感器网络任务分配的模型,提出与小生境技术相结合自适应选择概率、三—三交叉算子和目标位变异算子,改进GA算法在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,该分配算法在局部求解与全局探索之间取得了较好的平衡,能有效减少无线传感器网络的计算时间和网络能耗,并有效地均衡网络负载。     

基于改进遗传算法的无人机路径规划

针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径.首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复...     

基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。实验证明：与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。