一种改进的混沌优化算法

为了克服遗传算法的早熟现象以及混沌优化的搜索时间过长的缺点,将遗传算法、混沌优化和变尺度方法相结合,提出了一种改进的混沌优化算法.该算法利用混沌的随机性、遍历性和规律性来避免陷入局部极小值,从而也克服了遗传算法中的早熟现象,同时引入了变尺度方法提高该算法的搜索速度.本文还给出了算法的收敛性分析.对典型测试函数的仿真结果表明此算法优于变尺度混沌优化和遗传算法.     

混沌遗传算法在优化问题中的应用

文章结合遗传算法优化的反演性与混沌优化方法的遍历性,提出了混沌遗传算法,并将其应用于优化问题的求解.实验结果表明,与标准遗传算法比较,该算法具有更好的收敛性能与搜索效率.     

混沌遗传算法(CGA)的应用研究及其优化效率评价

利用混沌运动的遍历性,提出了一种求解优化问题的混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic A1gorithm). 该算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变 量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度.研究结果表明,该方法 效果显著,明显提高了优化计算效率.本文将"平均截止代数"和"截止代数分布熵"作为评价指 标,对混沌遗传算法(CGA)的优化效率进行了研究,定量地评价了CGA的优化效率,通过与遗 传算法(GA)进行比较,进一步说明了CGA的优化效率高于GA.     

基于混沌遗传算法的区域交通计算机控制配时优化

充分发挥混沌理论和遗传算法各自的优势,开发了混沌遗传算法,混沌遗传算法能有效地改进遗传算法的收敛速度慢、早熟收敛和有可能陷入局部最优点的缺陷。分析了城市交通这个复杂大系统的混沌性,并将混沌遗传算法成功应用于城市区域交通计算机控制信号配时优化。采用TSIS5.1进行了仿真,仿真结果表明:混沌遗传算法比遗传算法的收敛速度大大加快,且车辆平均延误和平均停车率都比遗传算法和固定周期法有明显的降低。     

遗传算法在混沌时间序列预测中的应用研究*

在混沌时间序列研究中,相空间重构和预测模型参数优化是影响预测性能的关键步骤,利用两者之间的相互联系来提高混沌时间序列预测模型的整体性能,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数同步优化方法。同步优化方法将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的染色体,预测精度作为遗传算法的适应度函数值,通过遗传算法对参数同步优化问题进行求解。通过混沌时间数据对同步优化方法进行了验证性实验。实验结果表明,相对于单独参数优化方法,同步优化方法不仅提高了混沌时间序列的预测精度,同时降低了计算时间的复杂度。     

基于GLCM和CGA的人脸表情识别方法研究

提出基于灰度共生矩阵(GLCM)和混沌遗传优化算法(CGA)的人脸表情识别方法(FER).为了消除遗传算法中个体在解空间内分布的不均匀性,利用混沌的随机性、遍历性和规律性,将混沌引入到遗传算法中,由此得到了混沌遗传优化算法(CGA);通过灰度共生矩阵提取出的特征和改进后的混沌遗传优化算法,将人脸表情识别的寻找感兴趣区域(ROI)和特征提取结合成一步;最后利用支持向量机(SVM)进行图像分类.理论和实验证明,该方法实现简单且切实可行.     

虚拟维修拆卸序列规划方法研究

提出一种混沌遗传算法来解决了虚拟维修拆卸序列规划效率不高的问题.针对虚拟维修拆卸过程中拆卸序列规划问题,在遗传算法的基础上,结合混沌优化理论,提出了混沌遗传优化算法.上述算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化.经验证,混沌遗传算法能够有效解决虚拟维修拆卸序列优化问题.     

混沌优化与遗传算法的智能集成

作为智能算法,遗传算法的确是解决非线性复杂优化问题的有利工具,但它在搜索过程中易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷又确实限制了它的寻优效能。混沌的遍历性、随机性和内在规律性使得混沌优化能够互补地与遗传算法进行集成。基于此,该文经过遗传算法和混沌优化方法的理论机制分析,将二者进行智能集成,给出混沌遗传优化算法CGA。经过仿真迭代运算,发现该算法能够保证求得全局最优解,并且寻优速度有很大提高。     

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法.进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型.利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表明基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性.     

求解带时间窗车辆路径问题的混沌遗传算法

针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然后在遗传操作进行之后对优秀个体增加混沌扰动,促进种群的进化收敛速度,得到最优解。实例计算结果与其他算法比较表明,该算法在求解VRPTW问题时,搜索效率高,能以较快的速度收敛于全局最优解,为求解VRPTW问题提供了一种新方法。     

一种改进变尺度混沌优化的模糊量子遗传算法

针对量子遗传算法存在的易陷入局部极小等问题,提出一种模糊量子遗传算法。该算法采用一种变尺度混沌优化方法,只需设 2个循环,内循环进行混沌搜索,外循环负责缩小区间,通过改进它的收敛策略,可以避免混沌优化在区间内的盲目重复搜索。利用改进的变尺度混沌优化方法,对量子遗传操作产生的种群进行混沌搜索寻优,同时模糊控制更新,加快种群的进化。仿真结果表明,该方法的寻优效果优于量子遗传算法及遗传算法。     

WSNs覆盖的拟物力导向粒子群优化策略

针对无线传感器网络的重复覆盖和算法耗时问题,提出一种拟物力导向的粒子群覆盖优化策略。通过仿真实验对该策略进行优化性能测试,与粒子群算法、粒子进化的多粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法的优化效果相比,该策略覆盖率分别提高9.5%、1.7%、6.03%和3.71%,收敛速度分别提高23.2%、1.8%、24.5%和24.5%。结果表明该优化策略具有比上述4种算法更好的覆盖优化效果。     

基于最优保留的CGA及其在TSP欺骗问题中的应用

本文在对CGA算法分析说明的基础上,运用改进CGA的方法来解决TSP欺骗问题。虽然CGA能够“快速、简单”的解决一些优化问题,但是由于其概率向量中基因的独立性,使得它在进化计算中会丢失基因之间的关联信息,从而可能无法解决如欺骗函数等复杂、困难问题。文中通过对CGA在TSP算法上的改进,以一定遗传尺度保留竞争最优个体,从而有效地解决TSP欺骗问题,并通过仿真结果验证了该算法,给出解决该类组合优化问题的一个有效例证。     

基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化

通过结合混沌的遍历性和粒子群的快速性的优点,提出了一种用于求解物流配送路径优化问题的混沌粒子群优化算法。该算法利用混沌变量产生初始粒子群,对子代部分粒子群进行微小扰动,随着搜索过程深入逐步调整扰动幅度,通过调整惯性权重因子克服标准PSO算法的早熟和易陷入局部最优值等缺陷。将混沌粒子群优化算法用于物流配送路径优化,建立了数学模型,在此基础上设计了相应的算法。将该算法和遗传算法、标准粒子群算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性。     

基于云控制的混沌多种群自适应遗传算法

针对传统遗传算法存在的早熟收敛现象,提出一种基于云控制的混沌多种群自适应遗传算法。该算法兼顾全局性和个体差异性两方面平衡,通过云控制器实现交叉率和变异率的自适应调节。在种群正常进化时,对个体实行惩强扶弱措施,在发生早熟收敛或有早熟收敛趋势时,对劣质个体实行灾变,同时采用多种群优化机制实现种群之间的同步进化。实验结果表明,与标准遗传算法和自适应遗传算法相比,该算法能够有效地避免早熟收敛问题,具有较高的收敛效率。     

一种基于混沌遗传与粒子群混合优化的过程神经网络训练算法

针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法。综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相混合的进化寻优机制,通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子群算法的切换,实现网络参数在可行解空间的全局优化求解。实验结果表明,该算法较大提高了PNN的训练效率。     

一种改进的模糊自适应遗传算法

模糊自适应遗传算法是将模糊控制器应用于遗传算法性能和参数控制的一种新型进化算法。提出了一种2输入和2输出的改进模糊自适应遗传算法。一方面,算法采用混沌初始化,提高了初始群体的质量;另一方面,算法将群体适应度方差作为模糊控制器的一个输入参量,来度量群体在空间分布的离散程度。将群体适应度均值商作为模糊控制器的另一个输入参量,来度量群体中个体的多样性。从而自适应地控制算法在进化过程中的交叉概率和变异概率。测试函数仿真结果表明,该算法很好地平衡了“开发”与“探测”,取得了较为满意的优化结果。     

基于变异的紧凑遗传算法

紧凑遗传算法(CGA)具有存储成本低的优点,但是其容易出现早熟。该文提出一种基于变异的紧凑遗传算法(MBCGA)。MBCGA在CGA的基础上,引进变异算子,完整地体现生态进化中的选择、遗传和变异,提高了局部寻优以及算法克服早熟的能力。试验结果表明,MBCGA保留存储成本低的优点,具有较快的收敛速度。变异算子的局部寻优作用明显。