搜索全局最优解的一种混合遗传算法

针对遗传算法求解多值函数极值的缺点，本提出一种混合遗传算法，基本思想为通过某种方法获得初始种群，然后在遗传过程中逐步修改适应值函数，以提高其搜索速度和精度。经实例仿真，效果良好。     

一种提高局部搜索能力的混合遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力弱的缺陷,提出了一种改进的混合遗传算法。根据遗传的不同阶段分为两个不同的群体——竞争群体和适应性群体,提出相关的遗传算子——繁殖因子。将运筹学中的单纯形法应用于遗传算法中,增强了遗传算法的局部搜索能力。对复杂函数的寻优实验验证了混合遗传算法的有效性,并通过与传统SGA的实算结果对比,更进一步说明了算法的改进效果。     

基于混合遗传算法的水库群优化调度研究

针对水库群系统调度模型中目标函数的高度非线性特点,提出利用十进制编码的混合遗传算法来进行求解.依据该模型中线性等式约束条件较多的特点,提出了初始种群有条件的随机生成方式以及非随机变异算子来处理的策略,而利用罚函数法来处理边界条件和其他非等式约束.     

基于混合遗传算法的宽带阶梯阻抗变换器的优化设计

提出了一种将标准遗传算法和确定性方法相结合的混合遗传算法,并应用该方法对相对带煤这１００％的宽带阶梯阻抗变换器进行优化设计,克服了标准遗传算法效率太低及确定性方法易收敛于局部极小点的缺点。分别对负载阻抗为纯实数和复数的两种情况进行优化设计表明：当负载为纯电阻时,混合遗传算法的计算结果与Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ综合所得结果基本一致;当负载为复阻抗时,混合遗传算法所得结果优于传统的综合方法。     

一种基于混合遗传算法学习的过程神经网络

提出了过程神经网络的一种学习算法.利用基函数的正交性,将输入函数和网络权函数表示为同一组正交基的展开形式后,使用遗传算法与BP算法结合的混合遗传算法训练过程神经网络,为简化计算,对权值基函数的选取和离散数据的函数拟合方法进行了调整,减少了误差.并以木材生长密度预测为例,验证了算法的有效性.     

基于混合遗传算法的神经网络在智能故障诊断中的应用

设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法，解决了在故障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题．该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制，将其同BP算法结合，形成一个混合的优化算法．新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性，又有遗传算法的强的全局随机搜索能力．仿真结果表明，这种改进算法极大提高了内燃机故障诊断系统的效率和准确性．     

基于混合遗传算法的支持向量机参数选择

针对常用的梯度下降法支持向量机参数选择方法易陷入局部极小点的问题,提出一种基于混合遗传算法的支持向量机参数选择方法.该方法结合遗传算法的全局优化能力和梯度法的局部寻优能力,能够选择到更好的支持向量机参数.仿真实验表明,使用该方法确定的参数可使支持向量机具有更好的泛化性能.     

一种锐化解空间的基于模拟退火的混合遗传算法

遗传算法是模仿自然界生物个体进化的机理发展而来的一类优化算法,近年来得到广泛的应用,模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)则是模仿另一种自然现象-固体退火原理的一类优化算法.分析了两种算法的优缺点,将两种算法进行混合,并引入一种锐化解空间的方法,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足.     

工程结构优化设计的混合遗传算法

根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立了工程结构优化设计模型。为了改善遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，并与标准遗传算法结合成混合遗传算法。对25杆框架结构优化设计，结果表明，这种混合遗传算法的收敛特性得到很好的改善，即发挥了三等分割算法省时、局部搜索能力强的特点，又发挥了遗传算法全局性好的特点，是有效的工程结构优化设计方法。     

基于混合遗传算法的分类规则挖掘方法研究

基于传统遗传算法的分类规则挖掘方法,通常存在挖掘出的规则质量不高,优化后种群中的冗余规则太多,分类准确率较低等问题.文中分析了分类规则挖掘原理,提出基于混合遗传算法的分类规则挖掘方法能够有效地克服上述缺点,从而提高分类规则挖掘的准确性.     

基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法

为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.     

A concept learning method based on a hybrid genetic algorithm

Ｔｈｅｅｘｐｌｏｓｉｖｅｇｒｏｗｔｈｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｈａｓｌｅｄｔｏｒｉｃｈｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆａｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｌｅａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ.Ｏｎｅｏｆｔｈｅｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆｔｈｉｓｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｓｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｓｕｂｇｒｏｕｐｓｔｈａｔｓｈａｒｅｃｏｍｍｏｎｉｎｔｅｒｅｓｔｓｕｃｈａｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂａｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ,ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｂａｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ,ａｎｄｎｅｕ…     

一种基于混合遗传算法的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域,CCD相机在对景物进行成像时,由于像元尺寸的限制,得到的图像分辨率低的问题,提出了采用混合遗传算法求解高分辨图像最优估计的方法．在相机参数已知的情况下用嵌入梯度算子的混合遗传算法从9帧由不同角度对同一景物重复拍照得到的低分辨率图像重构出1幅超分辨率图像．在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍,信噪比优于共轭梯度方法的超分辨结果．     

解非线性二层规划的一种混合遗传算法

对上层目标函数是非线性的二层规划，将遗传算法与单纯形法相结合提出了一种混合遗传算法，为了解决经典遗传算法在实际应用中存在的早熟收敛、全局优化速度缓慢和解的精度差等缺点，在设计变异算子时引入了梯度投影法，使变异更加有效并能产生更好的后代。数值模拟结果表明该算法是有效的。     

基于一种混和遗传算法的模糊神经网络的优化

将遗传算法引入到模糊神经网络的学习过程中,提出了一种综合遗传算法和梯度下降法优势的混和遗传算法,它一方面改善了梯度法的收敛性,使模糊系统对专家知识的依赖性大为降低,提高了系统的智能化水平;另一方面有效提高了遗传算法的搜索效率,强化了系统的学习能力.仿真结果证明了算法的有效性.     

基于改进遗传算法的有功经济负荷分配

提出将爬山算法与遗传算法相结合,从而构成了求解有功负荷分配问题的混合遗传算法,并进行实验计算。计算结果表明,用混合遗传算法求解有功负荷分配问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和爬山算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解。     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms,a new hybrid gentic algorithm is proposed.In this algorithm,a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation.And according to the searching process.The searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population.The algorithm has such advantages as fast search,precise results and convenient using etc.The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

一种基于信息熵的自适应遗传算法

为解决传统遗传算法容易早熟及收敛速度慢的缺陷,在分析了多样性的重要性后,提出了一种新的基于信息熵的遗传策略,该策略在保留最优个体的基础上,根据当前种群个体熵与种群熵的变化自适应调整遗传算子的各项参数,将种群的内部状态与遗传操作有机地结合起来,使得种群多样性得到保证,提高算法的全局搜索能力.试验结果表明了该方法在运行过程中能避免早熟的发生,在处理复杂问题时表现出较高的性能.