基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法

为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.     

波阻抗混合优化反演方法研究

遗传算法是一种具有全局优化的随机搜索算法,针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足.即利用遗传算法来控制寻优过程,用模式搜索算法使解快速逼近极小点,然后再用遗传算法使解逃脱局部极值,从而达到全局寻优目的.理论模型和实例计算分析验证了该方法的有效性.     

基于GA-TS混合算法的多装配线调度建模

针对多装配线流水车间调度问题,考虑遗传算法的早熟收敛特性和禁忌搜索算法具有记忆能力的局部寻优特性,将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合,提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的多装配线混合调度优化算法.先用遗传算法进行全局搜索,改善种群质量,再以改善后的种群作为禁忌搜索算法的初始解,进行局部搜索.依据最小化总延迟和总完工时间的调度目标,建立了一个混合整数线性规划模型,并通过实例演算验证了该混合算法求解多装配线调度问题的可行性和有效性.     

机组负荷优化的遗传-禁忌混合算法

针对遗传算法“爬山”能力差的缺点，提出在遗传算法中引入禁忌搜索操作来提高局部寻优能力，并应用遗传-禁忌混合算法进行了火电机组负荷优化研究.在遗传算法每计算一定代数后，将每个个体作为禁忌搜索的初始解进行搜索，可以改善群体质量，加快搜索速度.混合算法有效地综合了遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力，从而避免出现“早熟”现象，改善了算法的收敛性.应用某实例进行负荷优化计算，结果表明混合算法大大改善了局部搜索能力和搜索速度，可以有效解决机组在线负荷优化难题.     

基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法

提出了一种基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法,将局部搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.爬山算子以黄金分割法为基础,依次对个体每一维进行优化.数值实验证明,改进后的新算法优于当前一些较好的遗传算法.新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.     

基于混合搜索策略的Job Shop调度研究

目的 提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法，解决单一算法求解JobShop调度问题存在的不足，提高求解质量．方法 采用遗传算法作为全局搜索算法，禁忌搜索算法作为局部搜索算法．根据JobShop调度问题解的特征。提出基于关键工序的邻域选择方法，将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为变异算子，加强了遗传算法邻域解的搜索能力．结果 混合算法在较短时间内，找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解，得到的makespan的平均值较并行遗传算法（PGA）提高3．84％、较TSAB算法提高4.66％．结论 采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力，说明提出的混合搜索策略是有效的．     

基于最速方向搜索的混合遗传算法

针对目标函数复杂求导困难或目标函数不可导的优化问题,给出了最速方向搜索方法,它在搜索过程不需要导数信息,克服了一些局部搜索算法需要求出导数的缺点.在此基础上提出了基于最速方向搜索的混合遗传算法,将最速方向搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.数值实验证明,改进后的遗传算法性能优于当前一些较好的优化算法.     

一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

目的 解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法 采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果 在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论 提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法.该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起,通过改进的连续潮流法计算,可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度,并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足.应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算,验证了该方法可行且有效.     

基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略及其应用

为了提高遗传算法的局部搜索能力,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,通过分析2者的优势和不足,提出了一种将2者混合使用的求解优化问题的方法．本算法用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,得到满意的计算结果．同时,为抑制早熟现象,避免收敛到局部最优点,提出了一种应对策略．实验结果表明,该算法在计算速度和计算结果方面都有改进．