基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

基于远缘杂交的精英进化算法

文中主要以提高进化算法求解TSP问题的效率为研究目标,借鉴人类社会进化中具有远缘杂交优势的理论和进化算法中的精英策略,提出一种基于远缘杂交的精英进化算法。该算法在初始阶段将种群分为精英种群和普通种群,对精英种群则不经过交叉直接进入下一代,对普通种群则基于远缘杂交原则进行交叉,并将子代与精英种群一同组成新子代。仿真实验证明算法能增强优秀个体遗传的机会,提高种群基因的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。针对TSP实验结果表明,算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度。     

函数全局优化的改进实数遗传算法

针对有界区域复杂函数的全局优化问题,分析了一般实数遗传算法的不足,提出了一种新的改进实数遗传算法。在改进算法中,个体的适应度值直接按其目标值排序的方法获得,这可避免进化后期陷入局部极值;基于适应度的线性逼近交叉策略,随机遍历抽样选择、最优保存和子代淘汰父代选择结合的混合选择策略及变异概率动态变化的实值变异策略,可使算法以较快的速度收敛于最优值。对12个典型的复杂函数进行优化仿真,结果表明改进算法不仅收敛速度快,鲁棒性好,而且能得到较高的优化精度。     

基于欧氏距离和精英交叉的免疫算法研究

针对免疫算法(AIA)的运行速度和收敛速度慢的缺点,提出一种精英交叉策略,并将精英交叉策略与基于欧氏距离的免疫算法相结合,得到一种基于欧氏距离和精英交叉的免疫算法(DKBAIA).提出了抗体相似矩阵的概念和一种改进的措施,对DKBAIA进行改进,从而得到改进的DKBAIA算法(MDKBAIA).仿真结果表明,精英交叉策略对免疫算法的收敛性能有显著的改善;MDKBAIA的运行速度也得到极大的提高,已接近GA的运行速度.     

基于遗传规划的作业车间调度算法研究

遗传规划很少应用于解决调度问题,对此,研究一种进化算法--遗传规划算法在作业车间调度中的应用,并对其做了改进.结合Read线性编码和基于工序的编码设计了新的编码策略,使编码后的个体更容易进行遗传操作,大大提高了运算效率;同时对交叉算子进行了改进,以防子代中非法解的产生.通过对作业车间调度问题标准测试集的求解.所得结果验证了该算法求解作业车间调度问题的有效性.     

用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法

提出一种用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法.新算法利用佳点集原理设计多点交叉算子,该交叉算子能够根据父代个体的相似度自适应调整交叉点的位置和子代个体的数目,产生具有代表性的子代个体.在约束处理技术上,改进了Deb的三条比较准则,提出一种新的适应度函数用于比较个体优、劣的比较准则.通过对13个标准测试函数的试验比较验证了新算法的有效性和稳健性.     

改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用

对遗传算法和BP神经网络的特点进行了比较,作为进化算法神经网络与遗传算法的目标相近而方法各异。阐述了遗传算法与神经网络结合的必要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的权值,用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了神经网络容易陷入局部最优解的问题。同时,在遗传算法中改变传统的同代交叉机制,采用父代与子代进行交叉,避免了遗传算法过早丧失进化能力。     

快速寻优的遗传交叉策略

介绍了遗传算法中一种新的交叉策略, 它利用逼近方法决定遗传算法中子代个体的位置. 采用这种交叉策略可以使子代快速地向更高适应度的区域移动, 实验数据说明使用这种交叉策略的遗传算法可以极大地提高算法获得最优解的速度.     

求解背包问题的混合粒子群优化算法

提出一种新的遗传思想：父代的基因决定子代继承某一基因的概率,而不是由单纯的交叉产生子代。根据此思想,提出两种利用遗传概率产生子代的方法,并将它们分别与粒子群优化算法相结合得到两种求解背包问题的混合粒子群优化算法。通过数值实验说明了同样的算法采用遗传策略要比交叉策略寻优性更强,分析了变异概率对算法的影响。     

基于t分布变异的自适应差分进化算法

为了更好地提高差分进化算法的全局探索和局部开发能力,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率。通过四个典型的Benchmarks函数的测试结果表明算法具有良好的性能。     

并行混合免疫遗传算法及其应用

以并行遗传算法(PGA)为基础,对其早熟、收敛慢等缺陷加以改进,提出一种并行混合免疫遗传算法(PHIGA)。该算法将免疫原理引入到遗传算法中,提高了算法的整体性能。这主要表现在一方面免疫选择可有效地防止早熟,另一方面基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。算法采用混沌初始化和基于自适应交叉、变异的多种群搜索,与单纯形法的混合可更好地改善其局部搜索性能。文中布局问题的算例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于拉丁超立方体抽样和免疫机制的改进遗传算法

针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟以及求解成功率低等缺点,依据拉丁超立方体抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计;结合免疫机制定义染色体浓度、提供选择依据,提出了一种新遗传算法。利用旅行商问题以及最大子团问题为实例对新算法进行了验证,实验结果表明新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均好于经典遗传算法和佳点集遗传算法,说明了新算法的优越性与可行性。     

一种复合算法在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,文中提出一种基于改进遗传算法优化的径向基函数神经网络短期电力负荷预测模型,该模型采用改进的选择策略、自适应交叉和变异概率防止出现早熟现象;将自适应交叉和变异操作的改进遗传算法与梯度下降法混合交互运算,作为径向基函数神经网络的学习算法,将上述模型和算法应用于某地区电网的短期负荷预测,取得良好的预测效果.     

求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法

针对遗传算法在最大团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,依据均匀设计抽样理论对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度设计克隆选择策略,提出求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法。仿真算例表明,该算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,与DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法相比,对部分算例能得到更好解。     

Wheel hub customization with an interactive artificial immune algorithm

With the transformation from traditional manufacturing to intelligent manufacturing, customer-oriented personalized customization has gradually become the main mode of production. Interactive algorithms determine the pros and cons of the solution via customers which can make customers better participants in the customization process. However, if the population size is expanded and the number of evolutionary iterations is too high, frequent interactions are likely to cause customer fatigue. This paper proposes an adaptive interactive artificial immune algorithm based on improved hierarchical clustering. This algorithm uses the improved hierarchical clustering algorithm to optimize generation of the initial antibodies and applies the affinity calculation method based on customer intention, adaptive crossover and mutation operators, and a multisolution reservation method based on hybrid selection strategy to the artificial immune algorithm. Via empirical research on the customized operational data of wheel hubs, the proposed method effectively solves the problem of customer fatigue, significantly improves the convergence speed of the algorithm and reduces the time cost.

     

免疫算法的改进及在参数反演中的应用

本文提出一种改进的免疫算法。该算法用正交交叉生成初始种群,用精英交叉来增加群体的优良模式,用混合变异提高局部和全局寻优能力。将该方法应用于墨西哥湾地区典型地层模型AVO弹性参数反演。数值试验结果表明,和传统免疫算法相比,改进算法在反演精度和收敛速度上都有了很大的提高。     

基于自适应免疫进化算法的逻辑电路设计*

针对现有进化算法在进行逻辑电路设计时存在的进化缓慢和容易陷入局部解等问题,提出一种自适应免疫进化算法（adaptive immune evolutionary algorithm,AIEA）。该算法引入了免疫记忆机制和抗体差异调节算子,能够很好地保证个体的多样性,有利于跳出局部最优解;通过采用自适应交叉率和变异率,提高了算法的搜索能力和收敛速度。通过与多目标进化算法（MOEA）、简单免疫算法（SIA）的实验比较,证明了该自适应免疫进化算法的有效性。     

求解最大子团的随机抽样免疫遗传算法

针对遗传算法在最大子团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,利用随机抽样方法对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度,设计克隆选择策略,提出了求解最大子团问题的随机抽样免疫遗传算法。用仿真算例说明了新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,且不比DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法差,对某些算例还得到了更好解。