混沌蜜蜂双种群进化遗传算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。     

遗传和禁忌搜索算法在多车物流配送问题中的应用

多车物流配送策略属于物流的统筹配给范畴,应用十分广泛.考虑到遗传算法存在早熟收敛和盲目搜索问题,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,将禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,提出了基于遗传和禁忌搜索的组合算法,并通过与纯遗传算法的比较证实该算法的有效性.     

基于自适应退火遗传算法的车间日作业计划调度方法

遗传算法、模拟退火算法、最优个体保护法在全局收敛性、种群早熟化、收敛速度慢等方面存在应用缺陷.文中提出了自适应退火遗传算法解决车间日作业计划的调度问题.该算法针对遗传算法中组成编码串的变异概率在整个搜索过程中是固定不变的,而且取值较小,促使算法的求解过程很长,且易走向局部最小值,提出自适应变异概率的概念与理论改善遗传算法的收敛速度;针对选择算子对种群多样性的影响,提出整体退火选择的方式(Boltzmann概率选择机制)选择杂交母体,以克服种群早熟化,避免过早收敛.最后结合车间日作业计划静态调度模型给出求解算法和求解实例.     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

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.     

基于遗传算法求解应急决策系统中的最优路径

提出了一种将模拟退火算法和遗传算法相结合的进化算法GASA,利用Boltzmann机制 接收交叉和变异后的个体,避免遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,并对遗 传算子(选择、交叉、变异算子)进行重构,引入新的交叉算子和变异算子能根据种群的进化情况动态 调整遗传算子,加速进化后期搜索效率。实验表明,将此算法用于应急决策系统的最优路径的求解中 与传统算法相比,能加速进化速度和全局寻优能力,提高应急决策效率。     

自适应遗传算法的改进与应用

针对遗传算法易出现早熟现象，通过对标准遗传算法和自适应遗传算法的分析研究，本文对自适应遗传算法进行了改进。即在保留以往自适应遗传算法优点的同时，设计了与种群个体分布及种群规模的波动情况相关的自适应遗传算子。实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快。     

多目标资源优化分配问题的Memetic 算法

针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto 前沿面的问题, 提出一种新的Memetic 算法. 在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法, 加强了遗传算法的局部搜索能力, 加快了收敛速度. 为了使Pareto 最优解均匀分布在Pareto 前沿面, 在染色体编码中引入禁忌表, 增加了种群的多样性, 避免了传统遗传算法后期Pareto 解集过于集中的缺点. 通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较, 仿真实验表明了所提出算法的有效性, 并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.

     

改进遗传算法在自动组卷中的应用研究

为了避免遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等弱点,根据群体适应值的分布特点,采用了基于小生境的改进自适应遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,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的非线性自适应调整。改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。     

基于遗传和禁忌搜索混合算法的预制生产调度的研究

遗传算法是一种全局搜索能力较强的元启发式算法,可通过不断进化种群得到最优或近优解;但是遗传算法的局部搜索能力较差,容易发生早熟收敛问题。因此为了克服遗传算法早熟收敛的问题,考虑到禁忌搜索算法的局部搜索能力较强的优势,提出了一种遗传和禁忌搜索的混合算法解决预制生产流水车间的提前和拖期惩罚问题。该混合算法是在遗传算法每次迭代后,通过禁忌搜索改进当前种群中的最好染色体,并替换种群中适应度值最差的染色体。经实验测试表明,所提出的混合算法的性能更优,更容易得到全局最优解或近优解。     

基于图染色问题的混合优化算法

为了提高图染色算法的寻优能力和收敛速度,结合禁忌搜索算法和遗传算法的优缺点,提出了一种混合优化算法（GA-HM）。该算法利用遗传算法生成初始解,将染色元素分到不同的色集中,然后通过禁忌算法进行变领域搜索来更新顶点染色。实验结果表明,GA-HM对求解相同的目标解具有更好的全局最优性和收敛性。     

IT外包进度风险控制的自适应禁忌搜索算法

针对委托代理模式下的IT外包项目的进度风险控制问题构建了双层结构的优化模型.设计了自适应禁忌搜索算法对模型进行求解，该算法将多样化搜索机制与禁忌搜索相结合，在算法运行过程中，根据适应值的反馈自动调整禁忌搜索强度与多样化搜索力度；同时，应用贪婪策略构造初始解，循环交替应用两种邻域结构提高算法寻优能力.实验结果表明，进度风险控制显著地降低了IT外包项目的拖期风险，同时使委托方和代理商双方实现收益最大化.将自适应禁忌搜索算法的实验结果分别与遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、自适应遗传算法和自适应模拟退火算法的实验结果进行了比较：在收敛程度和稳定性方面自适应禁忌搜索算法优于其它算法，并且随着问题规模的增加，该算法的优势更为明显.     

TSGA:新型的片上网络低功耗映射算法

针对如何将越来越复杂的应用任务有效地映射到片上网络处理单元上,达到以更少的能耗完成任务的目的,提出了一种遗传算法和禁忌搜索算法相融合的新型片上网路低功耗映射算法。该方法充分利用遗传算法强大的全局搜索能力,融合禁忌搜索的局部搜索能力和突出的翻山特性来弥补遗传算法的局部搜索能力弱和早熟的缺陷,取得了更好的片上网络低功耗效果。实验结果表明,在同样的实验平台和功耗模型下,禁忌搜索遗传算法相比于早期的遗传算法能耗降低显著,相比于后来改进的MGA、AGA算法也有能效优势。     

一种基于IP网络的QoS约束组播路由算法

针对时延约束最小代价组播路由问题,结合禁忌搜索算法和模拟退火算法的优点,提出了一种改进的混合遗传路由算法TSSAGMA。通过分析与仿真,证实了该算法在解决时延约束最小代价组播路由的问题上优于传统算法,能够在较小的代价下搜索到较好的解。     

遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测

针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率,提出一种基于遗传禁忌神经网络的入侵检测模型。该模型基于遗传禁忌算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,将遗传禁忌算法和BP算法有机结合,利用遗传禁忌算法优化BP网络初始权重,同时引入小生境技术改进遗传禁忌算法。实验表明,改进的遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测能提高入侵检测的效率,降低误警率,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

对于测试用例生成的遗传算法改进

软件测试技术中,高效的测试用例生成能够大幅简化测试工作,提高测试效率,节省软件开发成本. 遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法已被广泛应用到测试用例自动生成的研究中,然而传统的遗传算法虽然具有良好的全局搜索能力,但对于局部空间的求精问题却不是很有效,存在早熟问题. 针对这些问题,结合禁忌搜索算法,对传统的遗传算法在适应度函数、遗传算子方面进行改进,并进行遗传导向控制,能够有效控制遗传早熟问题,提高遗传算法的局部寻优能力. 实验结果表明,本文所建议的方法在测试用例生成的效率和效果方面均优于基于传统遗传算法的测试用例方法.     

基于禁忌搜索算法的VLSI布局

将禁忌搜索算法应用于VLSI门阵列的布局问题，建立了以总线长度和通道拥挤度的布局目标函数，用禁忌搜索算法求解目标函数的最小值，通过实验仿真，将本算法和遗传算法进行了比较，结果表明不论在解的质量和收敛速度方面，禁忌搜索算法优于遗传算法。     

基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡

针对装配线平衡问题（ALBP）,文中提出了一种禁忌搜索遗传混合算法。在混合算法中,遗传算法部分采用特殊的遗传变异操作算子（双点交叉和移位插入变异）,使算法只在可行作业序列子空间中进行搜索,有效减小了搜索范围,提高了算法运行效率;禁忌搜索部分是在每代遗传操作完成以后,随机选择一些个体进行禁忌搜索操作,来增强算法的搜索能力。最后以经典问题的求解验证了禁忌搜索遗传算法在收敛性能和计算效率上较使用单纯的遗传算法高。     

基于逐次优化和禁忌搜索算法的混沌优化方法

结合逐次优化、禁忌搜索和变尺度混沌优化方法的优点,提出了基于逐次优化和禁忌搜索算法的混沌优化方法.该方法具有逐次优化算法的隐性并行性和收敛性,禁忌搜索的智能性和变尺度混沌优化方法的快速性.仿真计算表明,该方法具有实现简单,优化效率高,鲁棒性强等特点,是求解大规模非线性规划问题的一种有效手段.