基于遗传算法求解TSP问题的一种新方法

针对基于遗传算法求解TSP的效率问题,提出了一种基于位操作编码技术,并给出了基于位操作的交配、变异等基本操作的实现方法,有效地提高了计算过程中的空间利用率和计算效率。     

用MATLAB实现遗传算法程序

简要阐述了遗传算法的基本原理,探讨了在ＭＡＴＬＡＢ环境中实现遗传算法各算子的编程方法。并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局录优中的应用。     

一种改进的实数编码遗传算法

遗传算法的一个显著特点是它交替在编码空间和解空间中工作,它在编码空间对染色体进行遗传运算,而在解空间对解进行评估和选择。因此,如何将问题的解转换为编码表达的染色体是遗传算法的关键问题。近十年来,针对特殊问题,提出了各种非0-1串的编码方法。实数编码方法是用于解决复杂的约束优化问题的首选方法。     

一种新的优胜劣汰遗传算法

为防止进化种群早熟收敛，并考虑进化种群多样性与进化代数的关系，提出一种新的近亲交叉回避策略，该策略中实施亲交叉回避操作的下限随进化代数和种群平均海明距离变化，在此基础上提出一种新的优胜劣汰遗传算法，该算法能有效地避免近亲繁殖且体现了优胜劣汰思想，业已证明，提出的算法可以保证收敛到全局最优解，仿真结果表明，与简单遗传算法相比该算法是有效的。     

一种变焦遗传算法

提出一种吐故纳新的变焦遗传算法，即在保持串长不变的条件下，不断储存迭代信息，同时为提高解的精度在所腾空的基因位上纳入新的基因，仿真结果表明了该算法的有效性。     

遗传算法的一种新颖编码研究

提出了一种新的基于N进制分部编码算子的遗传算法．该编码算子首先将每个基因值用N进制的浮点数表示，然后将其分为整数部分和小数部分，分别重新编码组成染色体；相应的选择、交叉、变异算子采用符号编码的思想，充分利用N进制浮点数的特点进行设计．在遗传算法开始阶段，该编码算子进行整数部分和小数部分的遗传操作，使得遗传算法在早期具有很强的全局搜索能力，避免陷入局部极值；在后期进行小数部分的遗传操作，使得遗传在后期具有很强的局部搜索能力，能够很快地搜索到全局极值．通过理论分析，证明了N进制分部编码算子与传统的浮点数编码和二进制编码算子相比具有优越性，并通过典型函数的仿真进行了验证．     

一种基于遗传算法的排课方法研究

排课问题是一个多约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。本文基于本校教学管理过程的实际情况,利用遗传算法对排课问题建立数学模型,设计了适应度函数,通过选择、交叉和变异等过程,进化得到最优解。实验结果表明该算法能够有效的解决本校的教务智能排课问题。     

一种基于复数编码的遗传算法

第一次把复数编码的思想应用到遗传算法中去,用复数编码来表达双倍体,并具体规定了遗传操作.每一个复数对应于双倍体的一对等位基因.目标函数自变量的大小由其对应的复数的模决定,符号则由相应复数的幅角决定.与传统的实数编码的遗传算法相比,本算法大大地扩展了表达空间的维数,实验结果证明了本算法的有效性.     

一种整数编码的改进遗传算法

遗传算法作为一种优秀的寻优算法,编码策略是其基础。因二进制编码和实数编码均存在一定的不足,该文提出一种整数编码的最优化遗传算法。为了提高收敛效率和避免算法的早熟收敛,该文采用了截断选择机制和混合杂交、邻近变异等操作算子,并引入邻域搜索技术来提高算法的局部搜索能力。仿真计算表明了该算法具有令人满意的全局最优性能和统计稳定性。     

一种基于相位编码的量子遗传算法

基于量子位测量的二进制量子遗传算法在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出了一种基于量子位相位编码的量子遗传算法.该方法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,采用量子旋转门实现染色体上相位的更新,采用Pauli-Z门实现染色体的变异.在该方法中,由于优化过程统一在空间[0,2π]<'n>进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通量子遗传算法和标准遗传算法.     

基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术

提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入模拟退火的Boltzmann机制,解决遗传算法容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,该算法定位精度高、收敛速度快。     

基于遗传模拟退火算法的模糊聚类方法

首先对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于遗传模拟退火算法的聚类分析方法,从而提高了遗传算法的全局搜索能力。算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,具有良好的准确性与可靠性,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。     

基于协同进化遗传算法的模型拟合研究

普通遗传进化算法在解决模型拟合问题中,建模与优化顺序结构时优化效果有限、拟合速度慢、稳定性低。针对上述问题,提出基于协同进化遗传算法的模型拟合算法。该算法将建模与优化问题抽象成多种群间协同进化,通过种群间整体的适应度值交换,将种群关联起来,扩大智能算法建模过程中参数优化的时空作用范围。各种群间含有不同基因表达,在解决局部问题时具有自包含性,有利于更好地发挥各智能算法(遗传算法、遗传规划)的优势。实验结果表明,该算法的稳定性和收敛速度优于传统遗传进化算法。     

基于亲缘选择的遗传算法

针对传统遗传算法容易陷入局部最优解的缺陷,借鉴生物中亲缘选择的思想,提出基于亲缘选择的遗传算法。该算法构造新选择算子,通过按亲缘关系放弃一个解而获得另一个解来保证算法在最优解的领域内的有效搜索,提高遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度。仿真结果表明,该算法正确有效,性能优于现有的传统算法。     

基于模拟退火的混合遗传算法研究

针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足,在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证,该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。     

基于可进化性的自适应遗传算法

针对传统遗传算法容易陷入局部最优解的问题,提出一个基于可进化性的自适应遗传算法。将个体可进化性作为适应度函数的参数加入到随进化代数动态调整的非线性适应度函数中,动态调整整个种群的交叉与变异概率以逸出局部最优。实验结果表明,该算法可改善适应度不高但具有较好进化能力个体的生存概率,且提高了种群多样性与搜索效率。     

遗传算法中选择交叉策略的改进

提出一种改进的遗传算法,为排序选择压力引入自适应调节机制,确保选择压力随种群性状的改变而动态调整,采用新的竞争择优交叉策略提高种群中个体的平均性能。选取典型测试函数进行仿真,结果表明该算法在寻优精度和收敛速度上较原有算法均有较大提高,收敛概率达90%以上。     

遗传算法在污水管网优化中的应用

随着城市的快速发展,污水管网规划建设相对滞后的问题日渐凸现.如何把有限的资金合理地用于优化污水管网,给我们提出了课题.遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法,它借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现各个个体的适应性的提高.本文将遗传算法引入污水管网的优化,增强了污水管网设计的合理性.     

基于变长编码遗传算法的K-匿名化

针对传统遗传编码存在求解效率低且信息失真大的问题,提出一种基于不定长密歇根编码的遗传算法,采用多种启发式策略进行杂交操作,将基于遗传算法的聚类方法应用到K-匿名化问题中。实验结果表明,该方法可以更好地降低信息失真,从而实现K-匿名化问题。