基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法

为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。     

一种快速收敛的遗传算法

为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾，提出了一种新的快速收敛的改进遗传算法。该改进算法设计了与个体适应度相关的变异算子，以及与早熟情况、进化代数和个体适应度有关的移民算法。实例验证表明，该改进遗传算法在收敛速度和获取全局最优解的概率两个方面都有很大的提高。     

改进梯度算子的小生境遗传算法

为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。     

改进算子的遗传算法在QoS多播路由优化上的应用

针对QoS多播路由问题提出了一种改进遗传算子的遗传算法,通过设计多样性维持机制的选择算子、与代数相关的交叉算子和与个体适应度相关的变异算子,有效地解决了传统遗传算法应用于多播路由优化时的早熟收敛问题。实验结果显示,在随机网络中,该算法所获得的解与最优解的相对误差不超过1．0％,算法的收敛速度和寻优能力明显优于传统遗传算法。     

一种进化类混合算法的研究

针对现有的单一算法在解决数值优化问题中存在的问题,提出了一种基于进化计算的混合算法.该算法在原有遗传算法的基础上对交叉算子进行改进,同时将模拟退火算法与变异算子进行结合形成一种模拟变异算子;为提高算法的求解精度和收敛速度,在算法中引入了进化策略的自适应搜索特性; (μ,λ)选择算子的应用增加了跳出局部最优解的几率,精英保留策略的选用能够保障算法收敛于全局最优解.用两个典型的测试函数对该算法进行测试,测试结果表明算法能够跳出局部最优解的陷阱,快速高效,高精度地收敛于全局最优解.     

遗传算法的混合算子策略

在一般遗传算法中,求最优解时既可避免早熟收敛,又能提高收敛速度是困难的,因为算法中使用了单独一组交叉算子／变异算子。本文提出一种新的基于混合算子的遗传算法执行策略。在求解旅行商问题（TSP）中,为了提高局部搜索能力和收敛速度,给出了一种基于边重组的启发式交叉算子。仿真实验表明了这种算法的有效性。     

基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成

在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷"早熟收敛",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况,提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法.     

改进的模糊交叉算子及其在CGA中的应用

基于标准化适应值信息,提出改进的模糊交叉算子,并应用到细胞状遗传算法(CGA)中。在具有局部搜索倾向的交叉操作中,该算子能使后代更偏向于适应值高的父体。在具有全局搜索倾向的交叉操作中,能使较差个体在更大范围内进行搜索,有效地引导CGA算法向全局最优解的方向收敛。仿真实验结果表明,基于改进模糊交叉算子的CGA算法性能更好。     

基于遗传算子的改进粒子群优化算法

为了克服PSO算法容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于遗传算子的改进PSO算法。该算法借鉴常规的遗传算法中的选择交叉操作,在优化搜索过程中更新粒子的位置时,进行交叉操作,可以扩大全局搜索范围,避免局部最优,提高粒子的多样性。对改进后的算法使用几个典型的测试函数进行了仿真实验,实验结果表明,相比于标准PSO该算法的全局搜索能力和收敛精度都有较大提高,有效地改善了优化性能。     

基于Inver-Over算子的改进离散粒子群优化算法

离散粒子群算法能充分利用粒子的局部极值和全局极值信息,但收敛速度慢、精度低;Inver-Over算子收敛速度快、精度高,但学习具有盲目性。结合二者优点,文中提出一种基于Inver-Over算子的改进离散粒子群优化算法。为防止早熟收敛,引入局部最优子群的概念,使粒子向局部最优子群中粒子学习而不是向个体局部最优学习。引入3个参数:学习选择概率用以确定粒子的学习对象,代数阈值确定何时向全局最优粒子学习,局部最优子群比决定最优子群的规模。讨论这些参数的选择原则,并给出相应参考选择范围。研究表明,文中算法与普通离散粒子群优化算法和郭涛算法相比,收敛速度和求解精度都有较大提高。     

改进交叉操作的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种对交叉操作进行改进的遗传算法优化神经网络的方法,它保留了父代中的优良模式,增加了找到最优解的概率,从而可以加快算法的收敛速度,缩短了寻找最优解的时间。实验证明,使用这种改进的交叉操作后的算法可以提高神经网络获得最优解的速度。     

基于自适应选择和变异的改进粒子群算法

针对基本粒子群优化算法搜索精度低和易早熟的缺点,提出了一种基于自适应选择和变异算子的改进粒子群算法。选择算子可提高粒子群的整体适应度,增强粒子群的局部搜索能力;变异算子则能扩大粒子群的搜索范围,防止粒子群陷入局部最优。搜索时,根据全局极值在迭代过程中的变化情况,自适应地调整选择算子和变异算子使粒子群飞向全局最优。典型函数的算例测试表明,改进的粒子群算法较传统算法具有更高的搜索精度和更强的抗早熟能力。     

应用改进的遗传算法求解TSP问题

旅行商问题,也称货郎担问题,属于完全NP问题,而遗传算法在解决组合排列问题方面占有很重要的地位.针对TSP问题,提出了一种改进的遗传算法.利用交换启发交叉算子和可变交叉概率实现局部搜索,加快算法的收敛速度,利用变换变异算子和可变变异概率维持群体的多样性防止算法早熟收敛.Java仿真实验结果表明,改进后的算法明显优于传统的遗传算法,说明该算法具有良好的有效性和可行性.     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性,但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷,通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中,减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来,提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法,从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明:新提出的算法明显快于基本蚁群算法,佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法,以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

交叉算子与免疫算子的作用比较

通过应用免疫原理设计免疫算子对交叉结果进行修复,将免疫算子作为“有导向的变异算子”取代经典演化算法中的“盲目的变异算子”,可以有效抑制优化过程中的退化现象。该文以旅行商问题为例,通过设置不同的交叉概率和免疫概率,对免疫遗传算法中交叉算子和免疫算子的作用进行研究。实验结果表明,交叉算子的作用在于保证候选解的多样性和建设性（将局部近似最优解组合成全局近似最优解）;而免疫算子的作用则是对候选解进行局部优化,二者的结合体现了搜索过程中勘探与开采的统一。     

一种变形杂交算子——轮转杂交算子

杂交算子是遗传算法的三个基本算子之一,它在改进解群质量方面发挥着重要作用。现有遗传算法的杂交算子通常选择两个个体组成母本进行杂交运算。该文提出了一种选择三个个体组成母本进行轮转杂交的思想,文章称这种新的杂交算子为轮转杂交算子。首先通过理论分析证明,它能够扩大遗传算子搜索子空间,使收敛结果更趋于最优解。然后将其用于分布式系统任务调度问题,模拟结果说明是可行的。     

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法

在研究标准粒子群算法和遗传算法的基础上,介绍一种加入遗传选择,交叉算子以及变异算子的扩展算法,以提高粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并且算法具有较快的收敛能力。     

自交叉算子

研究表明交叉算子对染色体具有破坏和重构的双重作用,从而在进化代数增加的时候能够使模式内部各基因趋于独立,并且只要组成模式的各个基因都存在,则该模式一定能够被搜索到,此时模式的极限概率就等于组成该模式各基因的初始概率（也就是基因的极限概率）的乘积,与模式的定义长度无关,在对交叉算子性能深入认识的基础上,我们提出了一种新的交叉算子-自交叉算子,实际的算例显示算法的性能得到明显改善。     

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...     

带变异算子的粒子群优化算法

针对PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,该文提出了带变异算子的PSO算法。在算法搜索的后期引入变异算子,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性。通过对三个多峰的测试函数和一个问题空间为非凸集的实例所做的对比实验,表明改进的PSO算法增强了全局搜索能力,搜索成功率得到大大提高,克服了基本PSO易于收敛到局部最优点的缺点。