小生境分布估计量子遗传算法及其仿真分析

针对现有量子遗传算法进化机制存在的收敛速度慢以及易陷入局部极值的问题,为提高量子进化算法的全局收敛性能,结合小生境技术中的共享适应度函数方法,提出了小生境分布估计量子遗传算法NEDQGA,在种群内部利用多粒度机制和边缘积模块(MPM)进行量子染色体的两步旋转;并提出利用MPM进行交叉的方法,从而增强了种群多样性,避免了优良模式的损失,加快了算法的收敛;对算法的收敛性进行了分析,提出了MPM更新量子染色体的熵收敛准则。经函数仿真分析,算法收敛效果明显提高。     

A hybrid approach using genetic and fruit fly optimization algorithms for QoS-aware cloud service composition

This paper addresses the QoS-aware cloud service composition problem, which is known as a NP-hard problem, and proposes a hybrid genetic algorithm (HGA) to solve it. The proposed algorithm combines two phases to perform the evolutionary process search, including genetic algorithm phase and fruit fly optimization phase. In genetic algorithm phase, a novel roulette wheel selection operator is proposed to enhance the efficiency and the exploration search. To reduce the computation time and to maintain a balance between the exploration and exploitation abilities of the proposed HGA, the fruit fly optimization phase is incorporated as a local search strategy. In order to speed-up the convergence of the proposed algorithm, the initial population of HGA is created on the basis of a heuristic local selection method, and the elitism strategy is applied in each generation to prevent the loss of the best solutions during the evolutionary process. The parameter settings of our HGA were tuned and calibrated using the taguchi method of design of experiment, and we suggested the optimal values of these parameters. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the simple genetic algorithm, simple fruit fly optimization algorithm, and another recently proposed algorithm (DGABC) in terms of optimality, computation time, convergence speed and feasibility rate.     

引入进化梯度的改进小生境遗传算法

针对基本遗传算法易于早熟及局部寻优能力较差等不足,提出了一种引入进化梯度的改进小生境混合遗传算法(GNGA)。利用进化梯度信息调整个体向更优解进化,并根据进化代数自适应调整实数编码个体的交叉量和变异量,增强了局部寻优能力和解的精度。基于排挤的小生境算法的引入,保持了种群的个体多样性以克服早熟。在Shubert函数上的仿真结果表明,与小生境遗传算法相比该算法能有效提高解的精度及收敛速度,找到更多最优解。     

一种多策略结合的改进文化算法

为了更有效地抑制文化遗传算法的早熟收敛现象和提高收敛速度,提出了一种多策略结合的文化遗传算法。该算法在信念空间,使用与文化算法不同的接受函数、影响函数和更新函数,在群体空间,针对种群采取多种群化,并采用自适应的交叉变异操作且多种群之间加入竞争机制的遗传算法,这样使得改进后的算法具有更强的全局寻优能力和局部寻优能力,有效避免陷入局部最优,抑制了早熟收敛,提高了收敛效率。用上述算法对几个典型函数进行优化,实验证明了多种群自适应的文化遗传算法的有效性和可行性,新的算法不易陷入早熟收敛,此外全局搜索能力和局部搜索能力得到有效平衡,收敛率高。     

A hybrid genetic algorithm for the traveling salesman problem with pickup and delivery

In this paper, a hybrid genetic algorithm （GA） is proposed for the traveling salesman problem （TSP） with pickup and delivery （TSPPD）. In our algorithm, a novel pheromone-based crossover operator is advanced that utilizes both local and global information to construct offspring. In addition, a local search procedure is integrated into the GA to accelerate convergence. The proposed GA has been tested on benchmark instances, and the computational results show that it gives better convergence than existing heuristics.     

一种多粒子群协同进化算法

为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度.     

基于改进的遗传算法在函数优化中的应用

针对传统遗传算法在函数优化过程中容易陷入局部最优解、收敛慢等缺点,提出了一种新的自适应遗传算法NAGA。该算法考虑了种群适应度的多种集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率;为了加快寻优效率,在选择算子方面将引进的选择算子与最优保存策略相结合;为了使遗传操作过程中种群数量恒定,又提出了保留亲本的策略。通过仿真实验发现,与经典遗传算法GA和IAGA相比,改进的自适应遗传算法在收敛速度与精准度等方面都有较大的进步。     

一种扩大交叉规模的自适应遗传算法

针对基本遗传算法收敛速度慢、稳定性差、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种扩大交叉规模的自适应遗传算法并用典型测试函数加以仿真研究。通过仿真可以看出,新算法具有搜索精度高、收敛速度快、抗早熟能力强等特点。     

一种双变异率的改进遗传算法及其仿真研究

针对标准遗传算法收敛速度慢,寻优能力差,易陷入局部最优等问题,提出了一种双变异率的改进遗传算法。在进化过程中,引入广义海明距离这个概念,当由广义海明距离控制的交叉操作产生个体数不足种群规模时,对原种群进行局部小变异,这样在避免近亲繁殖的同时又可扩大搜索空间,增加种群多样性,有效地抑制了早熟收敛;随后进行的全局大变异保证整个过程全局收敛。仿真实验用典型的测试函数验证了此算法能显著提高解的质量和收敛速度。     

基于特征选择的智能化分组遗传算法

典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛,效率低,针对这些问题,提出一种基于特征选择的智能化分组遗传算法,利用特征选择原理和分组优化思想对进化过程中的基因进行智能分组的遗传操作,在适应度函数中引入个体特征构建动态的环境适应度评价模型。算法通过分组的遗传操作,保证了父代的优秀模式遗传到下一代,加快了收敛速度,分组变异算子扩大了搜索范围,使结果容易走出局部最优解。应用实验验证表明,算法对局部最优解有较强的免疫能力,有效搜索到全局最优解的进化代数较典型遗传算法明显减少,收敛精度高,证明了算法的有效性。     

不确定车辆数的有时间窗车辆选径问题的混合算法

针对标准遗传算法在求解车辆选径问题中出现的早熟、收敛、易陷入局部极值点的问题，提出了一种由遗传算法结合模拟退火算法的混合算法求解车辆选径问题，并与遗传算法进行了比较。该算法利用了模拟退火算法具有的较强的局部搜索能力的特性，有效地克服了传统遗传算法的“早熟收敛”问题。实验结果表明，该算法具有计算效率高、收敛速度快和求解质量优的特点，是解决车辆选径问题的有效方法。     

An Improved Genetic Algorithm Approach on Mechanism Kinematic Structure Enumeration with Intelligent Manufacturing

During the process of mechanism kinematic structure enumeration, isomorphism identification of graphs is an important and complicated problem. The problem is known to be a NP-complete problem. In this paper, according to the mechanism kinematic chain isomorphism identification criteria, a highly efficient hybrid genetic algorithm model is proposed for isomorphism identification. The model method is coupled with genetic algorithm, optimal choice, and optimal crossover operation. It shows a quick convergence rate of the late operation and can avoid convergence to local optimum. Simulation results show that the hybrid algorithm is more rapid and effective compared with simple genetic algorithm and the improved neural network algorithm.     

基于差分和状态空间遗传混合算法的信号配时优化

为了最大限度地挖掘现有道路的承载能力,提出了一种基于差分进化算法和状态空间模型遗传算法的两阶段混合优化算法,建立以车辆平均等待时间最小为目标的数学模型进行优化。为了解决差分进化算法在后期收敛速度变慢,容易陷入局部最优的缺点,引入改进后的状态空间模型遗传算法形成一种混合算法。然后,用所提出的混合算法对5个经典测试函数进行寻优测试,并与定时控制、差分进化算法以及状态空间模型遗传算法进行对比,实验结果表明该混合算法不仅提高了收敛速度,并且在保证了算法收敛精度的前提下缩短了迭代次数。最后,以单交叉路口为例,验证该混合算法在求解信号灯配时问题时的优化效果。     

一种求解多目标组合优化的遗传局部搜索算法

为改善遗传算法求解多目标组合优化问题的搜索效率,提出一种新的遗传局部搜索算法.算法采取非劣解并行局部搜索策略以及基于分散度的精英选择策略,并采用基于NSGA-Ⅱ的适应度赋值方式和二元赌轮选择操作,以提高算法收敛性,保持群体多样性.实验结果表明,新算法能够产生数量较多分布较广的近似Pareto最优解.     

改进的遗传算法在车牌自动识别系统中的应用

在车牌自动识别系统中,如何选择对车牌字符分类能力强的特征组合是系统面临的关键问胚。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷和简单遗传算法过早收敛的缺点,提出了利用伪并行、最优解保存和自适应参数调整相结合的改进的遗传算法对提取的车牌字符图像众多特征进行优化选择的策略。仿真实验证明,改进的遗传算法不但从收敛速度和搜索能力上优于简单的遗传算法,而且可以有效的避免出现早熟现象,防止陷入局部最优;所提出的特征选择算法不仅提高了车牌字符识别率。而且识别结果十分稳定。     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

舰船补给物料搬运顺序优化问题的改进遗传算法

现有的多搬运工具可并行条件下的物料搬运顺序优化模型, 其采用的标准遗传算法收敛速度慢且易陷入局部最优. 提出了该模型的改进遗传算法, 采用精英保留策略代替传统的轮盘选择方法, 使用自适应策略设计交叉算子和变异算子. 以某一具体的舰船补给物料搬运顺序优化问题为背景, 通过实例进行了计算. 结果表明, 改进遗传算法收敛速度大大提高, 具有较高的求解质量和效率.     

基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划

为了确定复杂环境中移动机器人最优轨迹,提出了一种混合粒子群优化算法(IPSO-GOP).首先对粒子群优化算法进行改进,在算法运行的各个阶段对惯性权重进行自适应调整来增强粒子的搜索能力,并采用混沌变量对粒子进行扰动以提高收敛速度;其次,为了提高算法寻优能力,摆脱局部极小值并增加种群的多样性,引入遗传算法继承的多重交叉和变异两个进化算子(GOP)优化改进版本的粒子群算法(IPSO);最后,使用三次样条插值对该混合算法生成的路径进行平滑处理,得到无碰撞最短的几何连续路径.实验结果表明,多障碍物环境下IPSO-GOP算法减少了陷入局部最优的发生,加快了收敛速度;同时,与原粒子群优化算法(PSO)相比,该算法寻优能力显著,在路径规划问题上有明显的优势.     

基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法

提出一种基于局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法，该方法将遗传算法和Hopfield神经网络结合在一起，克服了Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点，以及遗传算法收敛速度慢的缺点。该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量，收敛后的Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优，以跳出可能的局部最优值陷阱，再由Hopfield神经网络进一步迭代优化。这种局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题，对图像分割问题和规模较大的200城市旅行商问题的优化计算结果表明，其全局收敛率和收敛速度明显提高。     

用于全局优化的混合正交遗传算法

为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。