改进遗传算法解决TSP问题

针对基本遗传算法收敛速度慢,易早熟等问题,提出一种改进的遗传算法。新算法利用贪婪思想产生初始种群来加快寻优速度,用贪婪思想来引导交叉操作,在交叉操作之前,把当前较差的一半种群替换成随机种群,最后用改进的变异算子和进化逆转操作进行寻优,利用新的遗传算法求解基本的旅行商问题。仿真结果表明,改进的遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点,优化质量和寻优效率都较好。     

自适应免疫遗传算法在认知决策引擎中的应用

提出一种自适应免疫遗传算法,设计自适应免疫遗传算子。该算法利用交叉率和变异率自适应调整策略,既防止交叉变异中的个体退化,又保证种群的多样性,并能快速收敛到全局最优解。仿真分析表明,与遗传算法等其他算法相比,该算法具有收敛速度快、平均适应度高、稳定性好等优点,能满足认知引擎参数优化的需要。     

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

为了解决传统遗传算法在自动组卷中容易出现未成熟收敛和收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进遗传算法的自动组卷方法。采用分段二进制编码策略,对每个子空间进行初始种群选择,保证了初始种群舍有丰富的模式,从而增加搜索收敛于全局最优的可能性。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随解的变化而自适应调整。实验结果表明,改进的遗传算法能有效地解决自动组卷问题,提高了收敛速度和组卷的成功率。     

一种改进操作算子的加速收敛遗传算法

针对基本遗传算法效率低和易早熟的缺陷,提出了一种改进操作算子的遗传算法.该算法在种群初始化、选择、交叉、变异等基本算子的基础上加以改进,使算法具有更好的适应性.对3组不同函数的测试表明,改进算法较传统的遗传算法具有在种群很小的情况下收敛速度快稳定性高的优点,同时能有效地避免早熟现象.     

基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究

针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。     

基于多算子协同进化的自适应并行量子遗传算法

量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现.     

基于自识别交叉算子和自适应变异算子的遗传算法研究

为有效地解决遗传算法收敛速度和局部最优解的矛盾,本文提出了一种具有自识别交叉算子和基于海明距离的动态变异算子的遗传算法.自识别交叉算子保证父代的优良模式遗传到下一代,加快了算法的收敛速度;而动态变异算子扩大了搜索范围,增强了算法跳离局部最优解的能力.实验证明,两种改进算子的有效结合保证算法能以较快速度收敛于全局最优解.     

基于自识别交叉算子和自适应变异算子的遗传算法研究

为有效地解决遗传算法收敛速度和局部最优解的矛盾,本文提出了一种具有自识别交叉算子和基于海明距离的动态变异算子的遗传算法。自识别交叉算子保证父代的优良模式遗传到下一代,加快了算法的收敛速度;而动态变异算子扩大了搜索范围,增强了算法跳离局部最优解的能力。实验证明,两种改进算子的有效结合保证算法能以较快速度收敛于全局最优解。     

基于粗糙集理论与遗传算法的迷宫问题求解

针对遗传算法运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺点,对标准遗传算法进行了改进和优化.采用粗糙集理论与遗传算法相结合的方法,由栅格的可行性构建初始决策表,用粗糙集方法对其进行简化,并对遗传算法的初始种群进行训练,直接由粗糙集训练获得一系列可行路径,再利用遗传算法求解最优路径,并在交叉和变异算子中设计了自适应算子,从而减少了遗传算法的种群规模,提高了进化效率.计算机仿真结果表明该算法在收敛速度和输出全局最优解的概率相对于标准遗传算法都有了显著提高.     

自适应引导进化遗传算法

该文提出一种自适应引导进化遗传算法。算法中采用佳点集方法产生初始种群,结合保留精英个体策略,对种群进行分割,各子种群并行交叉变异,且其中一个子种群为随机产生的。为提高算法收敛速度,分别对各子种群中较优个体进行优秀基因位统计,据此对其它个体采取一种自适应引导变异操作。通过将算法运行过程建模为有限齐次马氏链,证明了算法的全局收敛性和收敛快速性。实验结果表明,自适应引导进化遗传算法较其它的遗传算法在收敛速度和准确度上都有较大提高。     

A faster converging snake algorithm to locate object boundaries.

A different contour search algorithm is presented in this paper that provides a faster convergence to the object contours than both the greedy snake algorithm (GSA) and the fast greedy snake (FGSA) algorithm. This new algorithm performs the search in an alternate skipping way between the even and odd nodes (snaxels) of a snake with different step sizes such that the snake moves to a likely local minimum in a twisting way. The alternative step sizes are adjusted so that the snake is less likely to be trapped at a pseudo-local minimum. The iteration process is based on a coarse-to-fine approach to improve the convergence. The proposed algorithm is compared with the FGSA algorithm that employs two alternating search patterns without altering the search step size. The algorithm is also applied in conjunction with the subband decomposition to extract face profiles in a hierarchical way.     

空间光波前畸变校正中的元启发式SPGD算法

为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD, MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与探索两步结合,首先利用SPGD算法的梯度下降搜索得到局部最优解,然后进行邻域搜索得到局部最优区域以外的可能最优解,通过所有解性能指标的比较来确定新的迭代起点。随着搜索范围的自适应扩展,该算法能够避免陷入局部极值并趋向收敛于全局最优。同时,为了避免重复搜索,建立了记忆表来记录迭代过程中产生的次最优解。搭建了无波前探测器自适应光学系统模型,运用所提算法对不同湍流强度下的波前畸变进行了仿真校正,并针对不同Zernike阶数的像差进行了仿真实验。在三种湍流强度下,MHSPGD算法所能达到的斯特列尔比(Strehl Ratio, SR)分别为0.7621、0.6554、0.3749,相比于SPGD算法分别提升了0.1%、2%和18.6%。此外,当畸变中含有较多高阶成分时,文中所提优化算法相比传统的SPGD算法,SR收敛到0.6所需的迭代次数减少了约47%,且SR收敛极限值也提升了约9.4%。结果表明:与三种主流优化算法相比,MHSPGD在保持较快收敛速度的同时,能够在各种湍流强度下达到更高的收敛极限,有效地解决了算法的局部收敛问题。     

Bayesian network structure learning algorithm based on hybrid binary salp swarm-differential evolution algorithm

Aiming at the disadvantages of Bayesian network structure learned by heuristic algorithms,which were trapping in local minimums and having low search efficiency,a method of learning Bayesian network structure based on hybrid binary slap swarm-differential evolution algorithm was proposed.An adaptive scale factor was used to balance local and global search in the swarm grouping stage.The improved mutation operator and crossover operator were taken into salp search strategy and differential search strategy respectively to renew different subswarms in the update stage.Two-point mutation operator was adopted to improve the swarm’s diversity in the stage of merging of subswarms.The convergence analysis of the proposed algorithm demonstrates that best structure can be found through the iterative search of population.Experimental results show that the convergence accuracy and efficiency of the proposed algorithm are improved compared with other algorithms.     

飞行器参数辨识的一种演化计算方法

将混合遗传算法应用于飞行器气动参数辨识。该方法结合了遗传算法的全局寻优能力和极大似然法的局部寻优能力,使得混合遗传算法不受极大似然法初值选取的影响,同时也解决了遗传算法收敛速度慢和收敛精度较低的问题。在混合遗传算法寻优过程中,仅对最优个体和变异后的个体执行局部寻优操作,从而使得混合遗传算法的计算量维持在一个适当的水平。最后,一个飞行器纵向模型气动参数的辨识仿真表明：混合遗传算法的收敛性和精度都远高于没有采用局部寻优策略的遗传算法。     

相位恢复技术算法的探究

首先介绍了相位恢复技术中的Gerchberg-Saxton算法和梯度搜索算法。推导了当任意多帧输入图像及它们的离焦量作为输入时,梯度搜索算法的目标函数分别关于广义光瞳、波前以及泽尼克系数的偏导数。揭示了GS算法与梯度搜索算法之间的关系。针对单幅和多幅图像作为输入时分别用GS算法和梯度搜索算法设计了仿真实验,实验结果显示对于单幅图像作为输入时,梯度搜索算法明显优于GS算法。对于多帧不同离焦量的图像作为输入时,GS算法和梯度搜索算法都能很好的解算出波前,但梯度搜索算法的收敛速度明显优于GS算法。     

一种快速高效的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在雇佣蜂搜索阶段提出了一种基于多维搜索和一维搜索的混合搜索策略,能克服单一一维搜索下收敛速度慢的缺点,有效加快收敛速度;提出了新的跟随蜂蜜源选择策略,可保证种群多样性,增强算法全局搜索能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验并与原算法进行比较,其结果表明改进的算法在收敛速度和精度上均优于人工蜂群算法。     

基于和声算法的图像配准技术

和声搜索算法是新近问世的一种搜索算法,在许多实际问题中都得到了成功应用。和声搜索算法通过不断调整修改记忆库中的解变量和不同的取值概率、微调概率,从而使函数值随着迭代次数的增加不断收敛,达到优化的完成。算法本身可调参数少、且容易实现。引入和声搜索算法解决图像配准问题,将和声算法应用于配准图像中。实验结果通过互信息大小表明,和声搜索算法在一定程度上可以很好地达到对图像进行配准的目的。     

遗传+模糊C-均值混合聚类算法

本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。三组不同分布类型的数据聚类实验表明,该算法具有较好的通用性和有效性。     

基于粒子群优化的反潜搜索研究

在分析目前反潜搜索现状的前提下,提出了使用粒子群优化算法进行反潜搜索,并针对基本粒子群优化算法存在早熟和后期收敛速度慢的局限性,对个体极值实行高斯变异,并使惯性因子随进化代数自适应调节,提高了全局搜索能力和后期收敛速度,改进了粒子群优化算法的潜艇搜索策略.经过实验验证,本算法可以有效地提高反潜搜索效率.     

Hybrid social cognitive optimization algorithm for constrained nonlinear programming

To improve the global convergence speed of social cognitive optimization (SCO) algorithm,a hybrid social cognitive optimization (HSCO) algorithm based on elitist strategy and chaotic optimization is pr...