基于DNA编码的多重约束目标的智能组合优化

在组卷策略中,多重约束目标的智能组合优化问题一直是人们研究的热点．大多数的优化算法都是基于传统的遗传算法,这些算法的适应度不高,并且交叉算子和变异算子对适应度的影响很大．针对这些缺陷,本文提出了一种新的优化算法DNA_YH算法,该算法将DNA编码引入到多重约束目标的组合优化问题中,并完成了DNA编码、初始化种群、个体适应度计算和遗传操作的优化过程．经过实验证明DNA_YH算法的最优适应度高于其他相关算法,并且交叉算子和变异算子对适应度的影响都很小,得到了较好的优化效果．     

改进遗传算法在燃气管网布局优化中的应用

燃气管网布局优化对整个系统经济性起着重要作用.以树状燃气管网为研究对象,以管线总长度最短为优化目标建立数学模型,设计了基于遗传思想的燃气管网优化布局的搜索过程.并对基本遗传算法进行改进,设计了单亲交叉算子、倒位算子以及相应的适应度函数.应用改进的遗传算法进行树状管网布局优化能够得到一组最优或次优的布局形式.计算表明,与传统方法相比,遗传算法具有很大的优越性和实用价值.     

基于改进遗传算法的配电网故障定位方法

针对传统遗传算法在分布式电源的不同投切情况下需要改变适应度函数和开关函数,导致故障定位稳定性和精度降低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法.该算法使用改进变异和交叉算子在提高收敛速度的同时能避免陷入局部最优解;使用改进的适应度函数和开关函数,以更好地适应分布式电源的不同投切情况;引入分级处理思想以加快大规模电网故障定位的计算速度.仿真实验结果表明,该算法能有效地定位含分布式电源配电网的多重故障问题,相比于传统的遗传算法具有更优的稳定性与定位精度.     

改进自适应遗传算法的结构优化设计

介绍了离散变量的结构优化设计方法——遗传算法(Genetic Algorithms)的来源和运行参数。考虑到遗传算法在运算过程中表现出的缺点以及交叉率和变异率的选取对遗传算法的搜索能力和搜索效果的影响,同时为了提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行了改进,引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法。并通过算例表明这种改进自适应遗传算法较基本遗传算法是更有效的,提高了算法的运行效率和计算精度。     

钢框架优化遗传算法的若干改进

将遗传算法应用于钢框架结构优化设计时,在实际的应用中,基本的遗传算法存在着收敛速度慢和稳定性差等缺陷.为克服这些问题,采用了改进的适应度函数和约束处理方法、自适应的交叉、变异概率和最优保存策略,提高了遗传算法的效率和可靠性.算例表明改进的遗传算法对离散变量结构优化是有效、可行的.     

改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.     

基于优势遗传的自适应遗传算法

针对遗传算法的早熟问题,对自适应遗传算法进行了研究,提出优势遗传的新观点:在交叉算子设计时使适应度高的个体以较高概率进行交叉,并且在变异算子设计时使适应度低的个体以较高概率进行变异,能更有效地产生出优势个体,跳出局部最优.认为算法设计时使平均适应度过快逼近最大适应度是不合适的.由此,提出一种新算法,以优势遗传的原则随个体适应度的变化而自适应地改变交叉和变异概率,在一定程度上有效解决算法的早熟问题.实验表明,该算法能有效提高全局寻优的性能,鲁棒性好.     

大跨度铁路钢桁斜拉桥传感器优化布置

为了解决大跨度铁路桥梁健康监测中的传感器优化布置问题,建立了基于改进自适应遗传算法的传感器优化布置方法。引入二重结构编码方法改进了遗传算法的个体编码方法。在最优保存策略中,采用自适应的部分匹配交叉和逆位变异方法,随适应度值的大小自动改变交叉概率和变异概率,确保布置结果收敛于全局最优解,克服了其他遗传算法应用于大型桥梁结构时收敛速度慢且易陷入局部最优的缺陷,加快了收敛速度。最后以某铁路钢桁梁斜拉桥健康监测系统的传感器优化布置为例,验证了该算法较基本遗传算法和广义遗传算法具有较好的全局寻优能力、计算效率和可靠性,所提方法可应用于实际铁路斜拉桥健康监测系统的传感器优化布置。     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

提出了一种新的改进遗传算法优化的神经网络PID控制器。该方法设计了基于性能指标的适应度函数、自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法,从而有效地抑制了早熟和维持种群多样性,保证了得到的优化参数为最优参数。该方法为非线性被控对象的控制提供了一种最优参数控制器设计途径。仿真结果证明:利用改进遗传算法设计的控制紧闭环性能优越,鲁棒性强。     

结构优化设计中自适应遗传算法的研究

主要介绍了一种基于非连续设计变量的结构优化设计方法一遗传算法(Genetic Al-gorithms，GA)。首先对遗传算法的来源、基本过程进行了论述；为了提高遗传算法的收敛性能，同时考虑到交叉率和变异率的选取问题，引入一种基于个体适应度值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法，并通过算例表明自适应遗传算法是有效的。