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研究优化网络信息安全问题.传统的加密技术存在一些安全系统可部署性较差,加密技术自身造成的安全漏洞容易导致效率下降、可靠性较低等安全和稳定性隐患,依据网络业务加密特点自适应调整交叉概率Pc和变异概率Pm值,提出了一种自适应遗传算法数字加密技术,算法基于信息混沌迭代模型,建立混沌数字映射8制,最后在加密过程中将明文分组为数据流,依据自适应遗传算法,每次加密一个数据包,其加密方式由数字混沌映射函数确定.仿真结果表明,该加密技术具有自适应优化全局、计算复杂度低和可靠性高等优点. 相似文献
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一种基于混沌领域搜索的自适应遗传算法* 总被引:2,自引:3,他引:2
提出一种基于混沌领域搜索的自适应混沌遗传算法,该方法在遗传进化的过程根据种群相对多样性对每代个体引入混沌领域方法搜索有效基因,并有效地结合遗传算法善于全局优化和混沌局部搜索能力强等特点。计算结果表明,该算法可以显著提高计算效率,具有较大的实用价值。 相似文献
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求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效. 相似文献
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借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法.进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型.利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表明基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性. 相似文献
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为了解决遗传算法寻优过程中的早熟收敛问题 ,本文提出了一种基于混沌迁移策略的伪并行遗传算法 ,该算法针对实时性要求不高的优化问题采用串行的算法结构实现分解型并行遗传算法的“独立进化、信息交换”思想 .在并行进化的个体异步迁移过程中 ,引入了混沌迁移序列引导个体迁移过程 ,利用其遍历性和随机性 ,保证了子种群之间能够进行充分高效的信息交换 .仿真研究和在库存优化方面的应用研究表明 ,这种算法具有很强的全局搜索能力 ,寻优效率高 ,有效克服了标准遗传算法的早熟收敛问题 . 相似文献
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一种新的遗传混沌优化组合方法 总被引:10,自引:0,他引:10
在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上,提出了一种新的遗传混沌优化组合方法.该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点,并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度.同时证明该算法能以概率1收敛到全局最优值.应用该方法对6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果. 相似文献
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遗传算法可以被理解为在逐代演化的过程中,适应性强的个体或种群具有更高的生存可能性的一种并行搜索算法。提出了基于PK竞争策略的遗传算法(Player Killing Genetical Algorithm,PKGA),其核心思想在于通过PK赛式的竞争筛选,直至剩下一个全程最优的个体即为全局最优解。通过对全程最优解的即时检测,同时配合交叉率与变异率在个体粒度上自适应地动态调整,算法能很好地避开局部极值点并减少进化过程中的退化现象。这种PK竞争筛选策略保证了算法较高的搜索效率和较强的鲁棒性。仿真实验证明,算法在应对早熟问题和退化现象及收敛效率等方面明显优于传统的标准遗传算法。 相似文献
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Performance evaluation of a two stage adaptive genetic algorithm (TSAGA) in structural topology optimization 总被引:2,自引:0,他引:2
Genetic algorithm with island and adaptive features has been used for reaching the global optimal solution in the context of structural topology optimization. A two stage adaptive genetic algorithm (TSAGA) involving a self-adaptive island genetic algorithm (SAIGA) for the first stage and adaptive techniques in the second stage is proposed for the use in bit-array represented topology optimization. The first stage, consisting a number of island runs each starting with a different set of random population and searching for better designs in different peaks, helps the algorithm in performing an extensive global search. After the completion of island runs the initial population for the second stage is formed from the best members of each island that provides greater variety and potential for faster improvement and is run for a predefined number of generations. In this second stage the genetic parameters and operators are dynamically adapted with the progress of optimization process in such a way as to increase the convergence rate while maintaining the diversity in population. The results obtained on several single and multiple loading case problems have been compared with other GA and non-GA-based approaches, and the efficiency and effectiveness of the proposed methodology in reaching the global optimal solution is demonstrated. 相似文献
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一种可自适应调节参数的改进遗传算法 总被引:9,自引:0,他引:9
针对遗传算法在复杂问题应用中收敛速度十分缓慢的不足,本文引入收敛性因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节,提出了可自适应调节参数的改进遗传算法.该算法很好地增强了遗传算法的全局搜索能力,提高了收敛速度.通过比较几个优化实例,验证了本文算法的有效性. 相似文献
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遗传算法的运行机理分析 总被引:69,自引:0,他引:69
遗传算法是一种自适应启发工群体型迭代式全局搜索算法,正受到许多学科的重视。本文首先以函数优化为例分析了遗传算法的运行过程,然后着重探讨了遗传算法的全局收敛性和效率问题,提出了有效基因的新概念及有效基因突变操作,推导出每次遗传搜索产生O(2^l-1)数量级的新模式,最后给出了结论。 相似文献
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改进的自适应免疫遗传算法在图像增强中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统图像增强方法中图像细节丢失、图像对比度不明显以及方法普适性差等缺点,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图像增强。该算法与传统遗传算法的不同在于引入免疫算子抑制优化过程中出现的退化现象,根据个体适应度自适应调整遗传算子的概率值和基因变异位数,从而增强了种群多样性,提高了算法快速性和全局收敛性。实验结果表明:基于该算法的图像增强具有图像细节清楚、对比度强、方法普适性强等优点。 相似文献
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基于改进自组织临界优化的元启发式灰狼优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对新型元启发式算法灰狼优化(GWO)算法在寻优过程中易陷入局部最优这一问题,提升该算法获取全局最优解的能力。介绍了该算法的基本原理和建模过程,并在此基础上,结合自组织临界性理论的优点,提出了改进的极值优化(IEO)算法,将IEO融入到GWO模型中,构建基于自组织临界(SOC)优化的改进GWO算法(IEO-GWO)。通过与传统优化算法对于23个基准测试函数在寻优性能上的综合比较,验证了IEO-GWO模型在获取全局最优解性能上的优越性。 相似文献