基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法

在逆序算子和对偶算子的性能研究基础之上,设计了逆序与对偶组合遗传算子,增强了局部搜索性能．通过引入共享机制小生境技术,并且采用自适应策略,对种群的多样性进行有效保护。构造了一种基于逆序与对偶组合算子的小生境遗传算法,较好地解决了局部搜索与全局搜索之间的矛盾,保证了算法的全局收敛性．算例测试表明该算法具有较强的整体寻优能力．     

一种基于阈值对偶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问题,模拟生物基因的对偶性,本文提出的阈值对偶算子,与对偶算子的性能相比较,既改善了遗传算法的局部搜索性能,又减小了对种群多样性的影响,与具有良好全局搜索性能的遗传算子组合,构造了一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法.从理论上证明了算法的收敛性,实验结果表明,该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优化问题具有很好的借鉴意义,阈值可根据求解问题特征和局部搜索强度而设定.     

运用变异算子随机搜索求解全局优化问题

通过改进遗传算法,提出一种求解全局优化问题的变异基随机搜索方法．该法以变异算子作为唯一的遗传算子,利用生物变异原理进行局部搜索,同时为使算法具有一定的全局搜索性能引入随机初始化技术．它具有较强的局部搜索能力,可在有限时间内取得较好解．仿真实验证明,本算法在求解全局优化问题上的有效性,并表明其局部收敛能力与求解结果均优于传统遗传算法．     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

基于万有引力思想的遗传算子

借鉴万有引力搜索算法和局部搜索思想,对遗传算法中的算术交叉和非均匀变异算子进行了改进,将万有引力搜索和混沌搜索引入新算子.新算子能够充分利用最优个体信息,兼具有全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算子不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度.     

趋优算子和Levy Flight混合的粒子群优化算法

针对Levy Flight粒子群优化算法（LFPSO）普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法（ILFPSO）,即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,将既有一定全局搜索能力又有较强局部搜索能力的趋优算子与改进的Levy Flight有机融合,以便更好地平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,对速度边界动态调整,有利于搜索前期找到全局最优点和搜索后期找到局部最优解。28个benchmark函数优化仿真结果表明,与4种最先进的PSO改进算法LFPSO、ELPSO、SRPSO和RLPSO相比,ILFPSO更具有竞争性的优化性能、更好的普适性和更快的运行速度。     

求解函数优化问题的混合进化规划算法

提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.     

基于精英保留策略与爆炸算子的改进遗传算法

针对标准遗传算法(standard genetic algorithm,SGA)应用于数值优化存在收敛缓慢、易陷入局部优解和精度低等问题,提出一种具有爆炸算子的改进遗传算法(FGA)。引入爆炸算子(fire algorithm,FA),通过局部最优解集爆炸产生新个体以弥补SGA算法寻优过程中种群多样性不足的缺陷, 从而提高算法在解析域的全局搜索能力;加入精英保留策略使每代中的最优个体都能得以保留,避免交叉和变异操作遗失全局最优解。为验证算法的优化性能,选用4个经典测试函数对SGA与FGA这2种算法的优化性能进行对比,算例结果表明,本文所提算法具有更好的全局搜索能力、收敛性能以及计算精度。     

一种求解N皇后问题的优化组合遗传算法

基于遗传算子优化组合思想,采用二进制编码方式,选择矩阵遗传算子和布尔遗传算子组合应用对N皇后问题求解,避免了常规遗传算法的杂交率和变异率选取.从N皇后问题的约束条件角度,构造适应度评价函数,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,本文算法具有良好的搜索效率和求解质量,运行一次在收敛代数内可以搜索到多个解,当皇后数N较大时,搜索到解的效率越明显好于常规遗传算法.     

一种改进的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在的易陷入局部最优、随着迭代次数增加种群退化的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法将混合蛙跳算法中子群体内最差解根据子群内最优解和全局最优解进行更新的方式转换为最差个体根据子群内中心点和全局最优解进行更新的方式,使得最差解通过获得来自子种群内其他解的更多信息量来调整自身的状态。同时,算法在完成一次内迭代合并之后利用选择算子对整个种群进行选择更新。中值策略较好地平衡了算法的全局搜索与局部搜索能力,选择策略保持了进化过程中种群的多样性。实验结果表明:改进后的算法具有更好的优化性能。     

改进量子交叉免疫克隆算法及其应用

根据不同交叉算子的互补特性,提出了改进量子交叉免疫克隆算法(improved quantum crossover immune cloanl algorithm, IQCICA)。交叉算子由具有深度挖掘和广度挖掘特征的两种算子组成,并通过适当的参数控制两种算子的选择。将该算法应用于著名的组合优化问题-旅行商问题(traveling salesman problems, TSP),并将计算结果与其它算法进行了对比分析。仿真结果表明,混合量子交叉免疫克隆选择算法能有效平衡全局和局部搜索能力,有着较好的收敛速度和稳定性。     

基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法

提出了一种基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法,将局部搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.爬山算子以黄金分割法为基础,依次对个体每一维进行优化.数值实验证明,改进后的新算法优于当前一些较好的遗传算法.新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

基于带变异算子的粒子群优化算法

提出了一种新的带变异算子的粒子群优化算法（MOPSO）．该算法通过在后期引入变异算子，有效地增强了粒子群优化（PSO）算法跳出局部最优解的能力，且使PSO算法既摆脱了后期易陷入局部最优点的束缚，又保持了其前期搜索速度快的优点．     

改进变异算子的差分进化算法并行性分析

针对并行差分进化算法的全局搜索能力和寻优的稳定性弱的现状,基于DE/best/1变异算子提出了一种改进的差分进化算法变异算子.该算子前期采用DE/best/1变异方法,当进化代数超过设定的进化代数值时,采用改进的变异算子.通过拓宽变异算子的搜索域来提高种群的多样性,提高了差分进化算法的寻优能力.对改进变异算子的并行差分进化算法进行了函数测试,实验结果表明:相比普通的变异算子,在相同种群规模的前提下,改进的差分变异算子拓宽了遗传算法的搜索域,提高了算法的全局搜索能力;在不同的种群规模下,改进的变异算子增强了算法的寻优稳定性.     

可拓聚类适应度共享小生境遗传算法研究

针对遗传算法易陷入早熟收敛和全局搜索能力差等缺点,提出一种基于可拓理论的小生境遗传算法.算法首先构造了遗传编码物元和可拓遗传算子,然后通过可拓聚类方法实现小生境群体的划分,结合适应度共享技术和聚类代表个体保存策略,维持稳定多样的小生境.仿真实验表明,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,有效避免早熟收敛,其收敛速度和求解精度均优于简单遗传算法和常规小生境算法.     

一种基于漂移和波动思想的遗传算法

为充分利用最优个体的信息,借鉴于漂移和波动思想设计出新的交叉与变异算子,提出一种新的遗传算法.新算法采用混沌策略处理不可行个体,新算子结合最优个体信息,兼具全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算法不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度,是一种有效性算法.     

一种改进的整数编码遗传算法在车辆路径优化问题中的应用

针对基于路径组合编码的遗传算法应用于求解VRP问题时，顺序交叉算子局部寻优能力不足的缺陷，引入一种进化逆转算子，改进了遗传算法求解VRP问题时的局部搜索能力。设计的两组仿真试验结果显示，进化逆转算子的局部寻优能力很强，用它改进的遗传算法求解VRP问题的结果表明，算法的收敛性明显好于标准遗传算法。     

改进粒子群算法及其在共形相控阵综合中的应用

在常规粒子群算法的基础上,通过引入新的速度更新算子、自适应边界控制算子和全局最优粒子扰动算子等操作,提出一种改进粒子群优化算法(IPSO); 并将该算法与简单二次插值算法相结合,克服了收敛速度慢,早熟及局部收敛等缺陷．进一步在对球面共形相控阵方向图综合时,引入了修正的波恩斯坦多项式以减少优化的变量,能够有效地加快算法的收敛速度．与常规粒子群算法和遗传算法的比较结果表明,该算法的局部搜索能力和全局搜索能力都有了很大程度的改善,从而证明了该方法在天线阵列综合中的有效性．     

一种基于小生境技术的两阶段分布估计算法

针对分布估计进化后期种群多样性降低,算法出现局部早熟的问题,把小生境技术引入分布估计算法,提出了一种两阶段估计的分布估计算法,利用小生境概率与种群概率相结合的方法产生新个体。仿真实验表明,该算法能有效防止早熟收敛,较大的提高了算法的全局搜索效率。     

基于自适应的小生境遗传算法的智能组卷

简分析智能组卷的多目标问题,将遗传算法中的小生境遗传算法引入到智能组卷中,用实数编码对试题进行编码,采用改进的自适应遗传算子,解决早熟现象,提高了对试题库进行全局搜索的能力,改善智能组卷效率.