基于混沌局部搜索的双种群遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差和早熟收敛的问题,提出一种基于混沌局部搜索的双种群遗传算法.将2个种群分别作为探测种群和开发种群,按不同交叉概率和变异概率进化.种群每进化一代即对其最优解做混沌局部搜索,若搜索到更优解,则取代原最优解,直至搜索到预设的混沌次数,同时2个种群之间每进化10代进行一次移民操作.在6个Benchma...     

基于种群熵的改进型遗传算法

本文针对遗传算法具有早熟或局部收敛的缺点,根据种群熵S的实际意义,设计了一种可按照当前种群熵S的大小自动切换适应度函数的自适应适应度函数。对基本遗传算法,分别采用指数适应度函数,反比例适应度函数和本文定义的自适应适应度函数,在三种常用检测函数上进行实验,结果表明采用自适应适应度函数的基本遗传算法继承了指数适应度函数和反比例适应度函数的优点,既有强劲的收敛能力,又能保持种群多样性,可以更好更快更精确地收敛到问题的最优解。     

基于双种群演化的遗传算法研究

针对标准遗传算法（SGA）在实际应用中出现的早熟收敛问题，引入了双种群演化的遗传算法，同时设计了适应双种群的特殊算子。文章首先阐述了遗传算法的基本原理和操作步骤，然后描述了双种群遗传算法的原理和特殊算子的设计；对“运动员参赛项目排序”这样一个实际问题进行了具体说明并分别使用标准遗传算法和双种群遗传算法进行了对比求解。实验证明：这种方法收敛效率较标准遗传算法有了很大提高，并保持了种群的多样性。     

基于寿命的变种群模糊遗传算法

针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点，提出了一种种群数变化的模糊遗传算法．该算法对进化种群数进行宏观调控的同时，再用个体寿命限制个体的生存期，实现对种群数的微观调控．并采用模糊控制器控制交叉率，使其能够根据进化的实际情况自动调整．实验数据表明这种方法能够有效防止早收敛，大大改善遗传算法收敛性能．     

基于小生境算法和聚类分析的快速收敛遗传算法

摘要：针对遗传算法中存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,在讨论种群多样性表示方法和早熟原因的基础上,提出了一种基于小生境技术和聚类分析的遗传算法快速收敛算法．利用小生境技术保持种群的多样性,有效防止早熟收敛．当种群进化到一定程度后,进行聚类分析,从而获得分布在各个极值点附近的聚类区域．在各个聚类中心处,利用局部搜索算法获得极值点;其余个体按照小生境技术在聚类区域外进一步搜索．仿真结果表明,这种算法能够有效地防止早熟收敛,可以极大提高遗传算法的搜索效率,有利于并行实现,并在一定程度上有助于骗问题的解决．     

基于素描的遗传算法

传统遗传算法容易陷入局部最优解，本文借鉴美术中“素描”的思想，对传统的遗传算法进行了改进，提出了基于素描的新型遗传算法．该算法模拟人的素描行为，构造参数控制下的选择算子，再通过参数的调节来选择个体，并依据最优个体对选择算子进行修正，以达到动态调整群体进化过程中的种群多样性和收敛速度之间的矛盾，从而有效地避免了传统遗传算法中早熟现象，显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度．这将使GA在众多实际的优化问题上将具有更广泛的应用前景．仿真结果表明，该算法正确有效，且性能优于现有的其它方法．     

基于种群多样度的变参数遗传算法的研究

该文针对基本遗传算法（SGA）所存在的缺陷——早熟现象进行了分析,并在此基础上提出了基于种群多样度的变参数遗传算法（VPGA）。该算法从概率角度分析了遗传操作算子的作用,搜索范围以及多样性的影响,依据种群的多样度对遗传算法的参数进行自动调节,抑制早熟现象。并应用两种遗传算法对评价遗传算法性能的四个著名测试函数进行了仿真测试,仿真结果表明该算法相对于基本遗传算法的优越性和抑制早熟现象的有效性。     

变搜索区域多种群遗传算法

针对孤岛型多种群遗传算法存在的缺陷,提出一种变搜索区域多种群遗传算法.首先,依据各种群最优个体的分布给出搜索区域动态变化的条件和策略;其次,基于搜索区域的测度和搜索粒度给出种群规模自适应调整方法;再次,从搜索区域的测度和种群规模等角度定量分析算法的性能;最后,通过两个典型函数优化验证算法的有效性.     

一种新的种群数自适应遗传算法

针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点,提出了一种新的种群数自适应遗传算法。该算法在对进化种群数进行宏观调控的同时,再用个体寿命限制个体的生存期,实现对种群数的微观调控。实验数据表明,该算法具有比简单遗传算法好的收敛性能。     

一种基于多样性保持的遗传算法及其仿真

针对遗传算法存在的早熟收敛,为提高优化效果,提出了一种基于多样性保持的自适应遗传算法。首先引入了一种基于适应度方差的个体多样性度量指标,并利用指标对交叉概率进行自适应调整,以维持种群中的个体多样性。其次,通过计算各基因座上等位基因的基因多样性,自适应调整相应基因座上等位基因的变异概率,以增强基因多样性、抑制种群中的有效基因缺失,并进行仿真。仿真结果表明,算法具有不易陷入局部最优,解的精度较高,达到优化效果的要求。     

基于双适应度遗传算法的虚拟机放置的研究

减少数据中心产生的网络时延以及优化数据中心能源消耗和物理资源的浪费等越来越受到研究者的关注。主要关注数据中心的物理资源的浪费和数据中心产生的网络时延,并且建模一个多目标优化问题:最小化数据中心的物理资源以及数据中心的时延。通过改进型双适应度遗传算法将两个目标同时优化,将其结果与贪心算法进行比较,实验结果表明,此算法优于贪心算法,是云环境下有效的虚拟机放置算法。     

基于改进遗传算法的图像恢复方法

通过对遗传算法在进行图像恢复时存在的早熟现象的研究,指出了在图像恢复中早熟现象产生的原因是种群多样性的迅速减少引起的.针对应用遗传算法进行图像恢复时存在的局限性,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过加入随机种群弥补种群中减少的多样性,通过改进变异算予使算法加速向最优解收敛.实验结果表明,该算法不论以峰值信噪比为标准,还是以人的主观感觉判断,都明显优于简单遗传算法.而且,该方法能较好地抑制早熟现象,恢复效果对图像的模糊程度依赖性小,可以恢复严重模糊的图像.     

一种基于引向因子和反向搜索的改进遗传算法

针对标准遗传算法应用于数值优化时存在收敛缓慢、易早熟收敛及收敛精度低的问题,提出了一种改进的遗传算法,对标准算法的交叉算子进行了改进——加入了引向因子,使参与交叉的个体向着最佳个体靠近,同时,还加强了群体之间的信息共享机制,使交叉运算中个体搜索方向受到更多个体的影响,使得算法不易陷入局部收敛.并将反向搜索技术结合到上述改进遗传算法之中,增加了算法探索新的解空间的能力,从而提高算法的全局搜索能力,改善了全局解的精度.最后,使用改进后的算法对5组典型的复杂测试函数进行优化,将优化结果与标准算法优化结果进行对比,结果表明改进的算法有效地克服了标准遗传算法应用于数值优化时存在收敛缓慢、易早熟收敛及收敛精度低的问题.     

一种改进的双种群遗传算法

提出一种新的双种群遗传算法.两个子种群的交叉、变异以及复制操作互不相同.在一个子种群中,高相似个体之间具有相对高的交叉率,遗传操作得到的新个体替代上代种群的最劣的个体.在另一个子种群中,低相似个体之间具有相对高的交叉率,变异操作采用大变异算子,遗传操作得到的新个体替代上代种群的与其最相似个体.两个子种群之间的移民使新的算法获得了良好的局部搜索能力和全局探索能力.实验结果说明:本文的算法要优于单一种群遗传算法和两个子种群的多种群遗传算法.     

基于改进布谷鸟搜索算法的TFT-LCD制造调度方法

针对基于改进布谷鸟搜索算法的TFT-LCD制造cell阶段绿色调度问题,建立了以最小化最大完工时间和碳排放总量为目标的数学模型.采用基于机器选择、转速选择和工序选择的三段式编码,应用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制来构建Pareto最优解集.通过对某车间实际生产数据进行仿真,验证了模型和算法的有效性,仿真结果表明,改进布谷鸟搜索算法在保障最大完工时间的前提下,可以有效的减少碳排放量.     

基于改进麻雀搜索算法的B样条曲线拟合方法

航空发动机叶片气动性能设计的改进要求叶片加工系统采用高精度、高效率的加工工艺,基于传统建模方法的叶片加工系统已难以满足当前的加工需求。提出一种基于改进麻雀搜索算法(SSA)的拟合方法,旨在利用最少控制点高效地达到曲线拟合的目标精度,进而提升传统建模方法的精度和效率,建立适用于数字孪生生产环境的高精度、高实时性的三维叶片模型,提高航空发动机叶片的加工合格率。启发式优化算法在B样条曲线拟合中存在收敛慢的问题,而SSA不断跃向最优解的特性使其能快速收敛。基于此,改进SSA的位置更新函数并给出内节点向量更新范围的概念,通过自动迭代内节点向量配置,利用最小二乘法计算最优控制点,依据局部和全局误差计算适应度值并参与下次迭代,多次迭代后得到符合目标精度的拟合曲线。此外,为提高SSA搜索最少控制点的效率,设计一种二分搜索方法。采用某型叶片截面数据进行拟合验证,结果表明,与传统定义节点向量方法和经典优化算法相比,该方法具有较高的拟合精度和收敛效率,在20和80个控制点下分别取得了1e-3 mm和1e-5 mm左右的拟合精度,在5e-3 mm目标精度下,收敛效率较粒子群优化算法、标准SSA分别提升了14....     

一种混合改进遗传算法的嵌套分区算法

提出一种混合改进遗传算法的嵌套分区算法用于求解旅行商问题。该算法首先使用加权抽样法产生初始最可能域,用全局数组保存每个区域的历史最优解,设计子域交叉算子和子域变异算子,并用改进的遗传算法搜索每个子域和裙域的最好解,然后对Lin-Kernighan算法进行改进,并且在搜索裙域中最好解时,对种群中优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。对TSPLIB中问题实例的仿真结果表明,所提出的混合改进遗传算法的嵌套分区算法在求解旅行商问题时可以获得高质量的解。     

基于改进遗传算法的图像分割方法

提出一种应用于图像分割的改进遗传算法,算法中引入了优生算子、改进的变异算子和新个体,避免了局部早熟,提高了收敛速度和全局收敛能力。