带基因修复策略的自适应遗传算法

为改善遗传算法的优化性能,保持种群的多样性,提出了基因丢失检测及修复策略和基于海明距离的动态交叉、变异算子。经标准测试函数评估,与标准遗传算法相比,改进算法在收敛速度和收敛率上都有较大幅度的提升。在提升效率的同时,保证了算法以较大概率收敛于全局最优解。     

一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

一种用于优化计算的自适应免疫遗传算法

遗传算法在进化过程中易出现早熟收敛、不能保证种群多样性的现象。鉴于免疫算法适用于多峰值寻优,文章在标准遗传算法中引入免疫机制,提出了一种自适应免疫遗传算法。变异率自适应和种群大小自适应提高了算法全局寻优的稳定性,个体浓度的使用改进了种群的多样性,引入二次应答机制和精英库提高了收敛速度。试验表明,该算法收敛速度快、稳定性好,并保证了种群多样性。     

改进的模糊遗传算法及在信息过滤中的应用

为了改进传统遗传算法在求解复杂问题上存在早收敛及搜索后期运行效率低等缺点,提出了一种应用于文本分类和信息过滤的模糊遗传算法.首先应用了年龄概念来控制种群规模,使得遗传操作过程更接近于自然进化过程,然后引进参数的模糊调整过程,对遗传算法的参数种群规模,交叉率及变异率3个方面进行动态调整,改进了遗传算法的搜索性能.实验结果表明,相比传统遗传算法,该模糊遗传算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高.     

自适应遗传算法在特征选择中的改进及应用

传统遗传算法在求解全局问题具有很强的鲁棒性,但由于传统遗传算法固定的交叉率和变异率,使得传统遗传算法在求解复杂问题上存在早收敛及搜索后期运行效率低等缺点。针对此问题,提出了基于个体寿命的变种群自适应遗传算法,对种群规模,交叉率及变异率作了优化调整,使其能够根据进化的实际情况自动调整。实验结果表明,相比传统遗传算法,这个算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高。     

融合多向学习的混沌麻雀搜索算法

对于原始麻雀搜索算法（SSA）在迭代过程中表现出的种群多样性减小,易陷入局部最优等问题,提出一种融合多向学习的混沌麻雀搜索算法（MSSA）。利用Hénon混沌映射初始化种群,增加麻雀种群的多样性,扩大可行解的搜索范围,为全局寻优奠定基础;采用多向学习策略增加麻雀跟随者探索未知领域的机会,平衡算法的局部开发性能和全局搜索能力;当算法陷入局部最优时,引用遗传算法中的变异策略依据动态的变异概率对当前最优个体进行扰动变异;将MSSA算法应用到无线传感器网络节点覆盖优化问题。数值实验结果与Wilcoxon秩和检验结果均表明MSSA算法在收敛精度与收敛速度等方面具有更明显的优势。     

基于虚拟种群辅助搜索的改进型遗传算法

针对现行各种改进型遗传算法容易早熟收敛,并且难跳出局部最优的问题,提出一种基于虚拟种群技术的改进型遗传算法.该改进型遗传算法不改变遗传算法中选择、交差、变异等核心算子的参数值,从而有效避免了种群进化过程中因控制遗传算子参数的策略设置不当而引起的算法收敛速度慢的问题.通过虚拟种群与实际种群间的信息交换,隐式地增大了实际种群的多样性.仿真结果表明,在种群规模相同的情况下,虚拟种群遗传算法能以最少的代数跳出局部最优,并在最小的代数收敛于全局最优.     

基于水平集的遗传算法优化的改进

现有的遗传算法大多数没有给出收敛性准则,且存在早熟收敛和收敛速度较慢的难题,为此提出一类新型遗传算法．该算法首先从被优化函数的因变量出发,引入了水平集的新概念,对每一代种群进行分类,把与目标相关的所有信息有机地结合在一起,从而提高了算法的优化速度;其次通过对变异算子进行改进,提高了种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛;同时还证明了变异算子能提高种群多样性以及新算法能收敛于全局最优解,最后给出了算法的收敛准则．实验表明,该算法正确有效,搜索效率与精度均优于其他方法．     

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。     

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。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

针对遗传算法在求解旅行商问题时,受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于指针网络改进遗传算法种群模型。通过经改进指针网络生成初始种群取代原种群,并结合基于汉明距离轮盘赌策略对种群个体进行择优,形成个体质量和种群多样性高的新种群。实验在TSPLIB标准库上多组实例进行测试,并和研究进展种群改进算法和多种主流启发式算法进行多项系数对比。结果表明,经过优化后算法的收敛速度和寻优能力有显著提高,能够有效用于改善遗传算法在旅行商问题上的应用。     

基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究

针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足,结合柯西变异和高斯变异的各自优点,提出了变异效能系数和柯西-高斯动态消减变异因子等概念,进而提出了一种柯西-高斯动态消减变异方法,将该方法应用于改进果蝇优化算法,提出了一种基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法。该算法兼顾了全局探索和局部开发两个特性,丰富了种群的多样性,有效地消除了易陷入局部极值的弊端,提高了算法的收敛速度。仿真实验采用经典函数用例和实际工程用例进行验证,结果表明该算法的求解速度和精度更高,稳定性更好。     

正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新融入了服从正态分布的变异扰动,可有效避免青蛙个体向局部最优聚集,扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙进行变异选择,摒弃不利的变异,继承有用的变异,优胜劣汰,整体提高种群的质量,减少算法寻优过程的盲目性,提高算法的寻优速度。对每个子群内的最优个体引入精英变异机制以获得更优秀的个体,进一步提升算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优,引领种群向更好的方向进化。实验独立运行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函数中均能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收敛,提高了算法的收敛速度和精度。     

周期变异概率的免疫克隆算法

在传统免疫克隆算法的基础上提出了一种新的基于周期变异概率的免疫克隆算法,该算法进一步提高了收敛速度,有效地克服了早熟现象,很好地解决了类似高维函数优化等复杂问题.通过对比计算实验表明:种群的初始分布对该算法的性能影响很小,且对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和自适应遗传算法等优化算法.     

直觉模糊小生境的自适应遗传算法求解旅行商问题

提出一种基于直觉模糊距离测度的小生境技术,结合模糊控制的自适应遗传算法求解旅行商问题。运用个体在遗传算法迭代寻优中的适应度值,通过直觉模糊集的距离测度确定个体之间的相似性,使用共享函数和惩罚函数对适应度低的个体进行惩罚和淘汰,维护了种群个体的多样性;建立模糊推理系统,以自适应调节遗传算法迭代中的交叉率和变异率,使遗传算法能在局部寻优和全局寻优之间达到平衡,弥补遗传算法易早熟收敛和后期寻优能力差的缺陷;通过求解TSPLIB中的多组实例并进行对比,结果表明所提算法的收敛速度、优化精度、效率均具有明显优势。     

自适应多位变异遗传算法的实现

Genetic algorithm is a widely used optimization method. Crossover and mutation are two Basicl operatorsof the genetic algorithm. On the basis of analyzing the principles of simple genetic algorithm and discussing its exist-ing problems of crossover point and mutation bit, this paper presents a way of the adaptive multiple bit mutation ge-netic algorithm , which not only can keep the population diversity but also has quicker convergence speed. The resultsof the multi-modal function optimization show that the adaptive multiple bit mutation genetic algorithm is practical and efficient.     

一种用于智能组卷的自适应小生境遗传算法

在采用遗传算法进行智能组卷的过程中,常出现选择策略缺乏多样性保护机制的现象,易出现早熟收敛。为解决智能组卷的早熟收敛问题,提出一种自适应小生境遗传算法。采用小生境技术可提高个体的选择概率,增加个体的多样性选择机率;在保证算法收敛速度的情况下,给出一种一致变异算子,同时调节个体的变异概率和变异范围,提高种群多样性。最后,通过具体实例验证了该算法在较短的组卷时间内,可以实现全局寻优的结果,从而证明该算法的有效性。自适应小生境遗传算法在智能组卷中的应用具有实际意义。     

基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法

针对基本花授粉算法（FPA）收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。     

基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法存在寻优精度不高,后期收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于序贯二次规划（Sequential Quadratic Programming,SQP）的蝙蝠优化算法。该算法应用佳点集理论构造初始种群,增强了初始种群的遍历性;为避免算法陷入早熟收敛,引入柯西变异算子对种群中精英个体进行变异操作,增加种群多样性;在迭代后期,对最优个体进行SQP局部搜索,提高蝙蝠算法的局部深度搜索能力,保证个体在靠近全局最优值时能够寻优到全局最优解,加快种群进化速度。通过仿真实验结果证明,改进后的蝙蝠算法性能优越,具有良好的寻优精度和收敛速度。     

带密度加权的自适应遗传算法

为了改善传统自适应遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的情况,提出了带密度加权的自适应遗传算法. 该算法基于种群的分布密度,动态调整遗传算法的交叉概率和变异概率,并且在算法中使用了保留最佳个体法. 实验结果表明：该算法在破坏种群局部稳定性、跳出局部极值的同时,又能以较快的速度收敛于全局最优,提高了算法的实用性和鲁棒性.