一种求解参数优化问题的引导交叉算子

提出一种应用于参数优化问题的引导交叉算子。该交叉算子利用父代染色体的适应值差异,引导交叉操作产生的子代向适应值高的父代倾斜,以产生高适应值的子代个体。对于连续函数,高适应值个体的邻域内也是高适应值的个体,且在两个个体之间不存在极值时,朝适应值增加的方向可以生成更优的个体。实验表明,对比常用的算术交叉算子,引导交叉算子具有更强的全局、局部搜索能力和更快的搜索速度。     

遗传算法在PID参数优化中的应用

采用常规整定方式,往往费时且难以满足控制要求。本文使用浮点编码遗传算法优化PID控制器的参数,取得了很好的效果。     

一种求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子

提出了一种新的求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子。该交叉算子吸取了边重组交叉算子的优点,使得父代在进化过程中获得的优良的边能顺利地遗传给子代。同时,在边重组的过程中,该交叉算子引入所求旅行商问题的具体信息以指导新边的生成,从而该交叉算子具有贪婪特征。实验结果表明:对于简单的旅行商问题,贪婪边重组交叉算子能显著提高算法效率;对于大规模的旅行商问题,该交叉算子的效果也较理想。     

一种遗传蚁群系统的研究

在遗传蚁群系统中,为减少蚂蚁构建路径的时间消耗,引入遗传操作,使得当前迭代中蚂蚁构建的路径部分来自于之前迭代获取的优秀巡回路径的遗传;同时为减少由遗传操作产生的算法停滞的影响、提高算法解的质量,对蚁群构建的路径施行2opt变异操作。通过旅行商问题测试算法性能,并与蚁群系统进行比较。实验表明,遗传蚁群系统搜索效率高,而且解的质量优于蚁群系统。