面向多模态函数优化的自适应小生境遗传算法

为了解决小生境遗传算法不能准确识别小生境的缺陷,以及算法无法有效平衡快速收敛和保持种群多样性的冲突问题,提出一种自适应小生境遗传算法.在算法中,设计一种改进的小生境识别方法来确定小生境范围,引入用于度量种群多样性的小生境熵概念,并利用小生境熵自适应调整进化参数的取值.同时,改进选择、交叉策略,在识别的小生境基础上将交叉分为境外交叉和境内交叉,用于提高算法的全局搜索能力和局部收敛速度.实验表明,算法对于解决多模态函数优化问题具有收敛速度快和计算量小等优点,能够有效避免遗传漂移现象.     

改进的多模态遗传算法及其在投资组合中的应用

提出用多模态遗传算法求解投资组合的新思路。首先,针对小生境遗传算法搜索结果不稳定的缺点,提出具有“迁徙操作”的新多模态遗传算法,不仅有效地找到了全部优质解,而且无需峰间距的信息。然后,针对传统的投资组合模型存在不能满足不同风险偏好投资者需要的缺点,提出符合中国国情的证券投资组合模型,并给出利用改进的多模态遗传算法求解的方法。最后进行了实证研究,得到了满意的结果。     

一种可实现精确优化的小生境遗传算法

提出了一种基于排挤机制的小生境遗传算法,其特点是能够在进化过程中动态地记录个体的进化方向。仿真实验表明,该算法不但可以有效地保持种群的多样性,找到较多的解,还可提高解的精度。     

遗传算法求解多模态优化问题的动力性

多模态函数一般存在多个局部极值解, 局部极值解处适应值的大小很大程度上影响了它们被遗传算法搜索到的概率. 为了弄清楚这种影响机制, 通过分析基因池遗传算法的无限种群动力系统, 刻画了双峰函数局部极值解的适值差与系统不动点之间的解析关系, 进一步分析推广了理论结果的适用范围. 最后, 提出针对多模态优化问题的两阶段遗传算法, 给出了应用理论结果改善遗传搜索性能的范例, 实验结果表明该算法对多模态函数的搜索性能有明显改善, 从侧面证明了理论结果在实际应用中的正确性.     

一种多模态单亲遗传算法

遗传算法在处理复杂的、多模态优化问题时常不十分有效,很难同时搜索多个峰点.这主要是由全局选择机制和交叉算子引起的.针对上述不足,本文提出了一种多模态单亲遗传算法,目标不是发现一个最优解而是多个最优或次优解的集合.主要是对交叉算子和选择机制作了改进,群体中个体能较好地保留自己的遗传特性,大大增强了种群个体的分散性.该方法不仅易实现并行或分布计算,且群体规模可以任意选取.仿真结果验证了算法的有效性.     

多模态函数优化的协同多群体遗传算法

讨论了多模态函数优化的遗传算法(GA)求解方法.分析了传统的基于排挤选择模型和基于适应值共享的GA方法的特点和不足,应用模式理论研究了GA群体进化行为.提出了宏观小生境思想和协同多群体GA的基本框架和详细算法流程,并给出了一种自动小生境半径估计方法.采用典型函数进行了实例计算,结果表明了协同多群体GA的有效性.     

基于确定性拥挤的多模态郊狼优化算法

为了解决多模态优化问题,对郊狼优化算法进行研究,提出了一种基于确定性拥挤的多模态郊狼优化算法—DCCOA.将小生境技术的确定性拥挤方法引入郊狼优化算法中,定义了新的郊狼进化机制,改进了郊狼群组文化趋势的计算方法.同时,为了更真实地模拟郊狼的种群生活,算法还定义了2只阿尔法郊狼并且采用了权重法更新郊狼的社会状况.最后将D...     

多模态多目标优化综述

随着工业生产和日常生活需求的多样化,单个解决方案己经无法满足生产生活的需求.多模态优化可以为决策者提供多个可行方案,但是早期对多模态优化的研究局限在单目标优化中.在多目标优化中也存在多模态优化问题,其存在多个全局或局部帕累托最优解集,找到这些最优解集具有重大的理论和实际意义.鉴于此,首先,介绍多模态多目标优化问题的特点...     

基于小生境遗传算法的物流配送路径优化研究

通过对物流车辆配送过程的分析,建立了带时间窗约束的物流配送路径优化问题的数学模型。针对遗传算法具有早熟的缺点,将小生境技术引入遗传算法,构建小生境遗传算法。最后,将小生境遗传算法应用于所建立的物流配送路径优化模型的求解,实验结果表明小生境遗传算法在一定程度上可以避免标准遗传算法早熟现象的发生,提高了其求解物流配送路径优化问题的效率。     

多模态函数优化的小生境蚁群算法及其仿真分析

结合蚁群算法基本原理,设计一种解决多模态函数优化问题的小生境蚁群算法(NACA),算法采用实数编码,通过对NACA仿真研究,并和相关算法的仿真结果进行比较分析,结果表明NACA具有参数易于选择、适应性强、收敛性好等优点,非常适合于求解同时具有多个最优解或需要搜寻局部最优解的多模态函数优化.     

集成TDMA通信系统中基于小生境遗传算法的多路复用策略

针对集成 TDMA通信系统中的多路复用策略选择问题 ,提出了一种新颖的基于小生境遗传算法的多路复用策略 .仿真实验表明 ,这种多路复用策略比传统方法更能有效合理地提高数据的吞吐量 ,有效地实现多路复用     

一种改进的小生境遗传聚类算法

传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子,并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差。因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。     

基于小生境的正弦遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足，借助最优保留策略对遗传算法中的变异算子进行改进，把生物学的基因突变的概念引入遗传算法中，提高了种群的多样性和全局收敛性能，避免了在进行过程中产生早熟现象。在此基础上，提出了一种小生境正弦遗传算法，并进行实例研究。结果表明，该算法不但可以有效地克服标准遗传算法缺陷，而且稳定性也得到提高。     

面向多模态函数优化的改进小生境粒子群算法

为了保持群体多样性以增强全局搜索能力,小生境技术在遗传算法中得到了广泛应用.针对多模态函数优化问题,将小生境技术引入到粒子群算法中,建立小生境熵作为群体多样性的量化指标,实时考查进化过程中群体的多样性并调整进化参数;结合数论中的佳点理论,提出一种在解空间使用佳点搜索的群体多样性发掘方法,使得进化过程中群体多样性水平始终保持在设定的阈值之上,从而改善算法的全局搜索能力以期跳出局部最优;在此基础上提出一种旨在找出全部全局最优解和局部最优解的新型串行多群体小生境粒子群算法.数值实验表明,改进的小生境粒子群算法在求解多模态函数优化问题时具有较好的自适应性和收敛性.将算法应用于图像配准实验中,使得配准参数估计误差有明显降低.     

用于多峰函数优化的小生境差分演化算法

针对监控视频图像的特点,提出了一种有效的实时视频降噪算法。首先结合多帧图像采用基于Non—localmeans的运动检测方法自适应地区分图像的运动区域和静止区域,对静止区域采用时域加权均值滤波,对运动区域采用空域ANL滤波。充分利用了视频的时域、空域信息,在去除视频序列噪声的同时很好地保护了图像的细节。实验结果表明,提出的算法在不造成运动拖影的前提下,能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量。     

多模态函数优化的拥挤聚类遗传算法

对多模态函数优化问题，分析了各种小生境策略；将拥挤模型与聚类算法相结合，提出了一种拥挤聚类遗传算法．拥挤模型在适应值曲面上形成多个小生境，聚类算法消除了每个小生境内部的基因漂移现象．理论分析证明了算法的收敛性能．数值实例表明，拥挤聚类模型在多极值搜索的数量、质量和精度上都优于拥挤模型与确定性拥挤模型．将拥挤聚类遗传算法应用于国家同步辐射实验室变间距全息光栅的设计，取得了满意的效果．     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究

通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略;变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。     

改进的小生境遗传算法

本文针对多峰值函数的优化提出了一种改进的小生境遗传算法.本算法可以自动检测波峰的存在,加强了遗传算法的局部搜索能力又避免其收敛于局部最优解,适用于多峰值函数的优化.     

基于单纯形的小生境混合遗传算法

总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小生境中采用受限单纯形搜索产生优秀个体,从而构成基于单纯形的小生境混合遗传算法SimplexNich-HGA.最后用SimplexNiche-HGA、单纯形混合遗传算法Simplex-HGA 以及基本遗传算法SGA求函数Rosenbrock的极值,并进一步用SimplexNiche-HGA和Simplex-HGA 求多峰值函数Shubert的极值,验证算法的正确性和求多峰值函数的极值的效率.     

自适应梯度小生境混合优化算法

通过对梯度法和小生境遗传算法优缺点的分析,提出了一种自适应梯度小生境混合优化算法。小生境算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,应用自适应变步长梯度算法的快速寻优特点来减少运行的时间,优化极值精度,加快了收敛速度。对Shubert函数的仿真试验,证明该算法能明显的改善全局搜索能力,加快算法收敛速度。