一种求解MSA问题的自适应遗传算法

多序列比对(MSA)在生物信息学研究中占有重要地位，MSA问题是一个典型的NP问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种有效方法。文章针对MSA问题，提出了一种新型自适应遗传算法，根据群体的多样性自适应调节变异概率，有效消除了算法中的欺骗性条件，使用突变算子来确保算法的搜索能力。整个算法模拟了自然界进化的周期性，较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。算法的分析和测试表明，该算法是有效的。     

求解TSP问题的一种改进的遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的。     

基于遗传算法求解TSP问题的一种算法

TSP问题是一个经典的NP难度的组合优化问题，遗传算法是求解TSP问题的有效方法之一。利用交换启发交叉算子实现局部搜索加快算法的收敛速度和利用变换变异算子维持群体的多样性防止算法早熟收敛，给出了一种求解TSP问题的遗传算法。仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于遗传算法与星比对的多序列比对混合算法

多序列比对(MSA)是一个典型的NP完全问题，星比对是一种有效的多序列比对算法。文章针对MSA问题提出了将遗传算法与星比对算法结合在一起的混合算法，该算法充分发挥了遗传算法和星比对算法的优越性，可提高求解MSA问题的计算精度和计算速度，整个算法模拟了自然界进化的周期性，较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。实验表明，该算法是有效的。     

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.     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.     

求解VLSI 电路划分问题的混合粒子群优化算法

电路划分是VLSI物理设计过程中的一个关键阶段.该问题本质上是一个NP困难的组合优化问题.针对该问题,提出了一种带FM策略的混合粒子群优化算法.引入遗传算法的两点交叉算子和随机两点交换变异算子,保证了粒子在位置更新后依然可行;为了提高算法的局部搜索能力,将具有较强局部搜索能力的FM策略融入算法的位置更新;设计了种群多样性变异策略,提高了种群多样性,避免了易陷入局部最优的缺陷.对ISCAS89标准测试电路的仿真实验结果表明,所构造的算法是有效的.     

基于遗传算法的立体车库车位调度研究

立体车库的车位调度是一个比较复杂的问题,遗传算法是搜索立体车库最短路径的有效方法之一.对传统的GA结构加以改进,利用一种改良的OX交叉算子加快算法的收敛速度,利用变换变异算子维持群体的多样性防止算法早熟收敛.仿真实验结果验证了算法的有效性.     

一种新的进化粒子群算法及其在TSP中的应用

基于协同进化的思想,针对离散组合优化的NP难问题,提出一种新的混合粒子群进化算法。该算法采用了有效的编码方式;定义了两个粒子间的位置加法操作以实现个体之间的信息交换;引入变异算子保持种群多样性。该算法应用于TSP优化计算,能用较小的计算代价得到比传统方法更满意的解,实验结果表明该算法是有效的。     

基于变异算子的人工鱼群混合算法

把Hooke-Jeeves 模式搜索方法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到带变异算子的人工鱼群算法中,提出一种基于变异算子的人工鱼群混合算法。其中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了人工鱼群混合算法的局部收敛速度,变异算子的引入增加了群体的多样性,避免人工鱼群混合算法陷入局部最优。通过基准函数和实例测试验证,表明了该算法是高效可行的。     

一种用于矩形排样优化的改进遗传算法

矩形排样优化属于NPC问题,在工业界有着广泛的应用,如布料切割、金属下料和新闻组版等。提出了一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法和IBL启发式布局算法相结合,有效地解决了矩形排样优化问题。对比实验结果表明,环形交叉算子和环形变异算子对遗传算法是有效的,所提出的改进混合自适应遗传算法能够在一个较短的时间内找到满意解。     

基于灰关联分析方法

针对一致关联度算法不具有普遍性和动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW)不易跳出局部收敛能力的缺陷,本文提出了完全关联度算法和自适应变异的动态粒子群优化算法。完全关联度算法主要用来选择软测量的辅助变量。在改进的粒子群优化算法中,除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子。为了构造一种性能较好的神经网络,采用改进的粒子群优化算法来优化神经网络所有的权值参数,并将提出的软测量建模方法预测延迟焦化的汽油干点,实验结果表明,与DCW算法优化神经网络(DCWNN)的建模方法相比,该算法不仅具有较好的泛化性能,而且具有较高的精度和良好的应用前景。     

基于动态变异遗传算法的组播路由算法

具有时延约束的组播路由问题已被证明是NP-完全问题。论文提出了一种基于动态变异遗传算法的组播路由算法,用来解决带时延约束的组播路由问题。通过计算机仿真分析和与同类算法的比较,此算法收敛速度快,不易陷入早熟,具有很强的鲁棒性和实用性。     

求解度约束最小生成树的新的遗传算法

针对度约束最小生成树问题的特征,设计了一种新的编码方式,并在此基础上提出了一个新遗传算法来求解该问题。该算法采用新的启发式杂交算子、变异算子和局部搜索算子,以概率1收敛到全局最优解。数值实验表明该算法优于文中提出的其他4种算法。     

改进遗传算法在自动组卷中的应用研究

为了避免遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等弱点,根据群体适应值的分布特点,采用了基于小生境的改进自适应遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。     

求解置换流水车间调度问题的改进遗传算法

目前求解置换流水车间调度问题的遗传算法中,加工顺序编码方法导致交叉、变异算子复杂,且子代与父代不相似,算法易陷入局部最优。为解决以上问题,提出了一种基于优先权值编码并含有限优算子的改进遗传算法。利用各工件的优先权值进行编码,避免遗传算子中不合法编码的出现;加入限优算子限制种群中最优个体的繁殖数量,防止种群陷入局部最优点,改善寻优质量。实验结果表明,该算法中的编码方法可行且易于应用于求解紧急工件优先加工的实际问题;同时用基准算例验证了具有限优算子的改进算法求解结果相对误差小且求解稳定性高。     

基于遗传算法的QoS路由选择与仿真

该文提出了一种实现QoS路由选择的遗传算法，并以端到端的单点投递路由选择为例，详细地描述了该算法的实现过程。在该算法中采用一种新的编码方法，提出了一种新的适用于路由选择的交叉和变异算法，有别于已有的路由选择遗传算法。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。