非线性规划的遗传算法在多峰函数优化中的应用

对于函数优化问题,遗传算法具有较强的全局搜索能力,但其局部搜索能力相对较弱,一般只能搜索到问题的次优解,特别是函数具有多个峰值时,遗传算法易陷入局部解,而采用梯度下降方法寻优,非线性规划具有很强的局部搜索能力,但全局搜索能力较弱,所以研究通过结合两种算法的优点,利用遗传算法实施全局搜索和非线性规划实施局部搜索,以得到函数优化问题的全局最优解.通过测试函数证明,结合非线性规划后,遗传算法不仅能解决多峰函数寻优过程中易陷入局部最优的问题,而且具有很高的寻优效率,取得满意的结果.     

多角色多策略多目标粒子群优化算法

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS). 该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最优粒子选取方法,帮助种群执行各种搜索策略. 不同的学习参数使各角色粒子获得不同的搜索策略,以调整粒子的探索和开发能力. 不同的全局最优粒子使各角色粒子搜索不同区域,提高种群的搜索效率. 为了避免算法陷入局部最优,引入带有高斯函数的变异算子,使粒子根据其角色朝向不同的全局最优粒子变异,提高算法的求解精度. 实验结果表明,对比其他改进多目标算法,MOPSO_RS具有良好的收敛性和多样性,并验证了所提策略的有效性.     

基于实数编码的多父体杂交遗传算法

针对标准遗传算法（SGA）在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点，文章提出了一种基于实数编码的多父体杂交遗传算法（MPGA）。该算法通过引入多父体杂交算子和新的变异算子，有效的增强了种群的多样性及算法跳出局部最优解的能力。实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力，对改进SGA的缺点是十分有效的。     

配电网重构的改进多种群遗传算法

将改进的多种群遗传算法(multiple population GA,MPGA)应用于配电网重构。该算法引入不同控制参数的多种群协同进化模式,并且能根据进化程度自适应的改变操作算子,具有良好的全局和局部搜索能力,克服了遗传算法未成熟收敛等问题。种群间通过移民算子共享进化信息。采用人工选择精华种群保存最优个体。根据配电网网络特点,提出了基于基本环路的整数编码方法,减少了变量维数。人工定义寻优过程中不满足配电网络辐射状及无孤岛的运行要求的不可行解一个低适应值,保证搜索范围的连续性。基于matlab遗传算法工具箱,对IEEE16节点和IEEE 33节点2个不同规模测试系统编程仿真计算,证实了算法快速稳定的全局寻优能力。     

改进的遗传算法在优化中的应用

针对遗传算法全局搜索能力强而局部搜索能力弱的问题，提出了一种改进的遗传算法，首先利用遗传算法得到定义域种群，综合处理定义域种群从而求出包含所求问题最优解的二进制模式，并映射为若干相应的实数定义域，缩小所求问题的定义域，再利用传统优化算法的强局部搜索能力，得出问题的全局最优解。     

基于K-近邻域搜索的遗传算法求解旅行商问题

针对传统遗传算法在求解旅行商问题时存在容易陷入局部最优和运算时间较长的问题,着重考虑影响算法局部搜索能力和种群多样性保持两个方面的因素,提出改进策略.将交叉变异产生的新个体与父代种群合并后剔除重复个体,再选择优势个体作为新种群,防止种群中适应度值较低但具有优质基因的个体被剔除,促进种群多样性的发展;通过分析旅行商问题的内在特性,采用K-近邻域搜索的方式减少变异算子的无效操作,提高算法局部搜索能力及算法寻优效率.实验结果表明：与BLS算法相比,改进遗传算法的平均解误差降低了15.36%;相较于传统遗传算法,应用新型变异算子的改进遗传算法收敛速度明显提高.全精英选择法能较好地保持种群多样性,新型启发式变异算子在全局搜索的同时加强了局部搜索能力,对提高算法求解精度和寻优效率都有较好的效果.     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

改进NSGA-Ⅱ的多区域可用输电容量协调决策

在电力市场环境下,合理计算可用输电容量,可以保障交易双方的经济利益.非支配排序精英遗传算法(NSGA-II)在求解多目标优化问题时易早熟,收敛性能差,文中对其进行改进,构建多种群以增强种群之间的竞争优势,并采用多交叉算子交替迭代以增强最优解集中个体的局部搜索能力,使其快速收敛于最优解,为了使多种群中的优势个体更多保留下...     

解空间种群均匀化自适应遗传算法的应用

提出了一种新型解空间种群均匀的自适应遗传算法，并采用随机方法对初始种群加以改进，使初始种群均匀分布于解空间之中.在优化进程中，引入自适应算法，使交叉的变异算子具有自适应性；将自适应调节机制引入适应值函数中，使适应值函数同样具有自适应性.为证实所提出的改进遗传算法的可行性和有效性，对几种典型的多峰值函数进行了寻优测试.优化测试结果与解析解及标准遗传算法优化结果相对比，证明改进遗传算法的全局搜索能力和收敛性都远优于标准遗传算法.     

多模态函数优化的免疫算法

模拟抗体搜索机制,结合免疫网络理论,提出一种新的优化算法.该算法用抗体表示函数优化解的可能模式,通过构造克隆选择算子完成全局和局部最优解的搜索,利用B细胞网络保持多种抗体并存.典型函数优化测试结果表明,该算法能够较好地实现全局最优解和局部最优解的同步搜索和保持,具有较强的多模态函数优化能力.