强化局部搜索能力的遗传算法

把均匀设计法用于构造带自适应性的变异算子,使每代种群中的最好个体参与均匀设计的杂交,增强了遗传算法的局部搜索能力.数值实验表明该算法十分有效.     

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。     

组播服务节点选择问题的求解算法

为了求解覆盖网络中最优组播服务节点MSN组合问题,提出一种基于混合实数编码的遗传算法(HRCGA)。采用实数编码方式对MSN组合进行编码,利用K-medoids聚类距离算子进行节点相似性度量,并根据MSN的实际特点,构造含有惩罚因子的适应度函数,限制不良个体参与进化。同时,针对标准遗传算法SGA局部搜索能力弱的特点,HRGCA引入个体进化控制策略。理论分析和仿真结果表明,该算法有效克服了传统K-medoids算法易陷入局部极小值、对初始中心选值敏感的问题。通过与传统SGA的仿真结果对比,HRCGA进一步提高了MSN组合全局寻优能力。     

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。     

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.     

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．     

建筑结构优化设计的改进进退遗传算法

针对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、局部搜索能力差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进退搜索算法与遗传算法结合在一起解决问题;并提出一种新的遗传算子———转基因算子,用于对遗传算法的改进.结果表明,这种改进退遗传算法即发挥了进退搜索算法省时、高效、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;采用的改进措施效果明显,其收敛特性得到很好的改善.该算法是高效的理想工程结构优化设计方法.     

现代物流信息管理中配送车辆路线优化研究

在分析车辆路线问题（VRP）现有启发式算法的基础上，提出了求解该问题的一种改进遗传算法（IGA）。该方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足，在选择、交叉、变异等遗传操作之后，引入逆转换位算子，根据适应度是否增加，对新产生的染色体进行多次逆转操作。模拟计算结果表明，该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量，提高了算法收敛速度。     

实码退火遗传算法在厂内经济运行中的应用

针对一般优化算法在大型水电站厂内经济运行中精度低或计算速度慢的缺点,对实数编码退火遗传算法（AGA）进行改进,并用于大型电站厂内经济运行.模拟退火算法是在遗传算法（GA）中引入模拟退火算法（SA）,它吸收了遗传算法速度快和模拟退火精度高的优点.此外,对传统退火搜索方法的改进,进一步提高了退火遗传算法解决大型优化问题的能力.为了体现退火遗传算法的特点,对某一大型水电站分别采用退火遗传算法、动态规划（DP）、加速遗传算法（AG）、标准遗传算法（SGA）和模拟退火进行了经济运行计算,计算结果表明退火遗传算法易于实现,精度高,收敛速度较快,有一定实用价值.     

Self—Organizing Genetic Algorithm Based Method for Constructing Bayesian Networks from Databases

The trpical characteristic of the topology of Baycsian nctworks(BNs)is the interdependence among difffcrent nodes(variables),which makes it impossible to optimize one variablc indcpcndcntly of others,and the learning of BNs structures by general genetic algorithms is liable to converge to local extrcmum.To resolve effi-ciently this problem,a self-organizing gcnctic algorithm(SGA)based method for constructing BNs from databas-es in presented.This method makes use of a self-otganizing mechanism to dcvclop a genetic algorithm that extend-ed the crossover operalor from one to two,providing mutual competition between them,evcn adiusting the num-bers of patents in recombination(crossover/recomposition)schemes.With the K2 algorithm,this metod also optimizes the genetic operators,and utilizes adcquatcly the domain knowledge.As a result,with this method it is able to find a glohal optimum of the topology of BNs,avoiding ptcmaturc convergence to local extremum.The experimental results ptoved to be and the convergence of the SGA was discussed.     

一种改进的遗传算法及其应用

遗传算法由于其隐合并行性和全局搜索特性,使其具有其他常规优化算法无法拥有的优点.然而,标准遗传算法存在着收敛速度慢、易"早熟"等缺陷.针对应用标准遗传算法时所存在的局限性,从适应值、交叉和变异算子以及控制参数的选取等多方面进行了遗传算法的改进设计.这种改进的遗传算法可进一步改善算法的搜索能力、搜索效率和收敛性能.最后以(N M)客错系统的优化模型作为优化目标,得到了费用模型的最优解.计算结果验证了算法的有效性和正确性.     

工程结构优化设计的改进混合遗传算法

根据工程实际以及规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等问题,采用一种新的遗传算子即单亲遗传算子对遗传算法进行了改进,并提出了离散变量结构优化设计的三等分割算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。优化设计结果表明:改进混合遗传算法的收敛特性得到了很好的改善,既具有三等分割算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又具有遗传算法全局性好的特点,是高效、理想的工程结构优化设计方法。     

求解平衡运输问题的改进遗传算法

采用改进遗传算法求解平衡运输问题,针对平衡运输问题及其数学模型,应用改进的选择算子、交叉算子、变异算子和自适应交叉概率与变异概率等遗传算法机制,通过实例表明,该算法在求解平衡运输问题上的优越性.     

一种改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大等缺点，引入一种新的遗传算子——单亲遗传算子，用于对标准遗传算法的改进。包含单亲遗传算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化问题，也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题，进而对框架结构的多种工况进行优化设计的结果进行了对比验证，结果表明：改进遗传算法比标准遗传算法有好得多的收敛特性，迭代次数明显减少，优化设计结果也远好于标准遗传算法。     

基于自适应遗传算法的图像匹配

为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷，提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法，该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化，避免了后者易陷入局部极值的缺陷，从而增强了算法的快速性和全局收敛性能．图像与模板的相关值是一多峰值函数，模板匹配实质上是多峰值寻优过程．将AGA应用到图像匹配，是以相关值为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作，对遗传个体进行迭代寻优，找出图像中的最佳匹配点．实验结果表明，基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点，且算法稳定．     

改进激素算法求解置换流水车间调度问题

遗传算法中由于激素调节的选择、交叉以及变异算子存在较大目标函数值失调的问题,提出了基于改进激素浓度计算法的自适应遗传算法(IHCCM-IAGA)。IHCCM-IAGA采用基于工件排列的编码方式,并利用反向学习法初始化种群,提高了初始解的质量;针对两点交叉(TPX)算子存在冗余度高、效率低等问题,提出了改进型TPX (ITPX),并引入优良基因库及免疫因子,实现两种交叉方式,同时监控整个进化过程,避免了优质染色体的丢失;设计了多种扰动保持丰富的多样性结构以及相关的局部搜索算法组合成变异算子,建立种群湮灭算子,并设置湮灭因子来引导变异算子中的局部搜索。将IHCCM-IAGA应用于置换流水车间调度问题中,并进行该问题标准算例的各项测试,结果表明IHCCM-IAGA切实有效。     

基于云模型的网格任务调度遗传算法研究

针对网格环境动态多变性的特点,为了克服传统遗传算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于云模型的网格任务调度遗传算法。该算法由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,对调度模型进行优化求解,并在任务调度中对初始种群的产生、选择、变异和交叉操作进行了改进,通过实验分析,表明了该算法的可靠性、有效性和实用性。     

Optimal tetrahedral mesh generation for three-dimensional point set

Three-dimensional (3D) tnangulation is a basic topic in computer graphics. It is considered very difficult to obtain the global optimal 3D triangulatlon, such as the triangulation which satisfies the max-min solid angle criterion A new method called genetic tetrahedral mesh generation algorithm (GTMGA for short) is presented. GT-MGA is based on the principle of genetic algorithm and aims at the global optimal triangulation. With a multi-objective fitness function, GTMGA is able to perform optimizations for different requirements. New crossover operator and mutation operator, polyhedron crossover and polyhedron mutation, are used in GTMGA. It is shown by the experimental results that GTMGA works better than both the 3D Delaunay triangulation and the algorithm based on local transformations.