一种求解全局优化问题的新混合遗传算法

把简化的二次插值法融入实数编码遗传算法,构成适于求解全局优化问题的混合遗传算法,该混合算法可以较好解决遗传算法的早熟收敛问题,提高了收敛速度,改善了解的质量,并减少了计算量.由于该混合遗传算法对目标函数的性质没有要求,适合求解大规模问题和工程实际问题.通过对23个标准测试函数的仿真实验,并和已有算法的比较,结果表明本文提出的混合遗传算法是非常有效的.     

求解旅行商问题的一种混合遗传算法

文章针对组合优化中的旅行商问题,设计了将溶入最近邻算法思想的混合遗传算法。它的特点在于用具有最邻近结构的基因片段完成个体的替代;目的在于修正部分适应度偏低的染色体,提高群体的平均适应度。     

一种改进的混合遗传算法

针对遗传算法爬山能力差的弱点，对传统的遗传算法进行改进，构造出新的重组策略，提出用禁忌搜索作出变异算子，对典型函数的测试表明，改进的遗传算法提高了遗传算法的爬山能力。     

混合遗传模拟退火算法求解旅游线路优化问题

广西旅游资源丰富,对出行线路的规划可以能让旅游线路更为优化合理。本文以广西30个城市的旅游线路优化问题构造TSP问题,分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点。利用两种算法的互补性,构造了混合遗传模拟退火算法,指出三种算法对旅游线路的求解算法过程。通过对实验数据的对比分析,得出了混合遗传模拟退火算法在求解精度上优于遗传算法或模拟退火算法。     

一种新型异构分布式混合遗传算法

本文结合混合遗传算法和异构分布式遗传算法两种思想提出了一种异构分布式混合遗传算法。实验表明,该算法在时间性能和优化性能上优于上述两种算法,并且提供了一种在最佳搜索空间的快速搜索和找到更好的最佳解的能力。     

一种求解三维集装箱装箱问题的混合遗传算法

在遗传算法的基础上结合传统启发式装箱算法,设计了一个混合遗传算法,该算法既继承了遗传算法的全局搜索好的优点,也克服了遗传算法局部搜索能力差的缺点,能够较好地解决集装箱这类多目标多约束的空间三维分布的问题。     

求解敏捷供应链调度优化问题的混合遗传算法

针对敏捷供应链调度决策中,需求的时间、数量约束和供应商生产能力、可用调度时段约束造成系统优化的复杂性,设计结合贪婪算法的混合遗传算法进行求解。算法以供应链系统库存成本和运输成本为适应度函数,以包含企业信息、部件信息和调度时段信息的时段编码作为遗传编码,以线性次序交叉LOX算子和逆序变异INV算子进行交叉和变异操作,在解码过程中结合贪婪算法进行调度决策和适应度计算,保证算法在满足约束条件的基础上快速收敛到系统Pareto最优解,通过算例验证算法的有效性。     

一种求解函数优化问题的新算法

1.引言遗传算法的基本思想来源于达尔文(Dorwin)的进化论和门德尔(Mendel)的遗传学说。达尔文的进化论认为:每一物种在不断的发展过程中越来越适应环境,在个体的生存与发展中那些适应环境的个体则被保留下来,体现了“适者生存”的原理。与此相应,门德尔的遗传学说则认为:遗传是作为一种指令码封装在每个细胞中,并以基因的形式包含在染色体中。通过基因杂交和基因突变可产生对环境适应强的后代,并通过优胜劣汰的自然选择,适应值高的基因则被保留下来。霍兰德(Holland)等人正是综合了上述两种学说的基本     

一种新的求解多目标优化问题的混合遗传算法

分析了遗传算法和单纯形算法的特点，充分利用二者的优点，把单纯形算法作为一种局部搜索方法与变权系数遗传算法有机地结合起来，提出了一种求解多目标优化问题的混合遗传算法。数值实验表明该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。     

一种用于求解多目标组合优化的混合遗传算法

为高效求解多目标组合优化问题 ,提出一种进化计算与局部搜索结合的多目标算法。此算法基于个体排序数和密度值进行适应度赋值 ,采用非劣解并行局部搜索策略 ,在解的适应度赋值和局部搜索过程中使用 Pa-reto支配的概念。实验结果表明 ,新算法不仅提高了优化搜索的效率 ,且能够找到更多的近似 Pareto最优解。     

基于遗传算法的混合优化方法

在传统遗传算法基础上,对交叉、变异后所得结果的处理以及进化过程的整体分布方面进行了改进,并将改进的遗传算法与广义线性反演方法相结合,提出了一种混合优化算法:以改进的遗传算法为基础,在进化的每一代种群中选择目标函数最小的个体,进行一定次数的线性化迭代。混合优化算法克服了线性化方法依赖于初始值和遗传算法局部搜索能力差的缺陷。数值试验表明,将该算法用于AVA多参数反演中,提高了反演的精度,加快了收敛的速度,并具有较强的抗噪能力。     

遗传算法在供应链优化问题中的应用

本文以新疆某番茄酱厂番茄酱生产过程信息化项目为背景,主要针对生产计划中的供应链出现的问题,提出了一个新型供应链优化模型,并且采用遗传算法对其求解。     

一种函数优化问题的混合遗传算法

将传统的局部搜索算法和遗传算法相结合,可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题.文章给出一种结合可变多面体法和正交遗传算法的混合算法.实验表明,它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,能更有效地求解函数优化问题.     

约束优化问题的混合遗传算法研究

如何处理约束条件与增强局部搜索能力是遗传算法用于非线性约束优化问题的线性约束优化问题的不足,提出了一种基于模拟退火算法与外点法的混合遗传算法,对于不满足约束条件的解用外点罚函数法来修正,同时把退火选择算子作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到实数编码的遗传算法中,来增强其的局部搜索能力.算法兼顾了遗传算法、模拟退火算法和外点法三者的长处,既有较快的收敛速度,又能以较大的概率求得非线性约束优化问题的全局最优解.最后以两个测试函数为算例对算法进行测试,验证了该算法搜索能力强、稳健性好,能获得更好的优化结果.实验结果表明引入外点法处理约束条件是可行的.     

基于遗传算法的混合Flowshop调度

混合Flowshop调度问题,是一个NP完全问题,很难用一般的方法解决,文章提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,给出了一种染色体表示方法,设计了相应的交叉和变异操作算子,这两种算子很容易保证个体的合法性,同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了一个较大规模的计算实例,仿真结果表明此算法是有效的。     

多约束三维装箱问题的混合遗传算法

三维装箱问题提出至今已有很多研究成果,各种启发式算法配合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的设计层出不穷。而针对于三维装箱问题的各种约束,虽然各自有相应的处理方法,但却没有一种方法可以整合各种约束条件,这是因为启发式算法往往容易满足部分约束却很难满足所有约束的特点。在前人研究的基础上,针对各种遗传算法的约束条件,设计可以相互组合的解决各种约束条件的算法,通过对这些算法规则组合,可以解决各种约束条件下的三维装箱问题。     

混合遗传算法及与标准遗传算法对比研究

文章详尽地阐述了1996年Pham和Jin提出的一种运用改进繁殖机制的遗传模型,称为混合遗传算法(HGA,HybridGeneticAlgorithm),并对HGA和GA(GeneticAlgorithm)的效能进行了对比性分析。理论与实验结果表明混合遗传算法收敛性明显快于标准遗传算法。     

混合遗传算法的装箱问题研究

本文针对物流优化中的装箱问题,采用混合遗传算法进行优化,并对传统的遗传算法进行改进,提出了一种新的初始近似最优解的编码产生方法——Max-Min算法。通过引入种群生态学,使种群规模的确定有了理论依据,使遗传算法能更好的体现生物进化规律。实例验证结果表明,本文所提出的混合遗传算法适合于装箱问题的有效求解。     

混合遗传算法的装箱问题研究

本文针对物流优化中的装箱问题,采用混合遗传算法进行优化,并对传统的遗传算法进行改进,提出了一种新的初始近似最优解的编码产生方法——Max-Min算法。通过引入种群生态学,使种群规模的确定有了理论依据,使遗传算法能更好的体现生物进化规律。实例验证结果表明,本文所提出的混合遗传算法适合于装箱问题的有效求解。