基于个体相似度的双种群遗传算法

针对标准遗传算法搜索精度低、容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于个体相似度的双种群遗传算法。将竞争算子和第二个种群引入标准遗传算法中,在主种群内部利用海明距离计算个体之间的相似度,进行种群内部竞争,保留"种子"个体,而与其相似的个体参与种群之间的交流,从而保持种群多样性。使用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,结果表明,该算法能有效抑制"早熟"现象,其全局搜索能力和搜索效果都有了明显的提高。

基于个体相似度的改进自适应遗传算法研究

针对遗传算法容易过早地收敛于局部最优解,即早熟问题,本文分析了产生早熟问题的原因,并在此基础上提出了个体相似度的概念。通过个体相似度选择进行交叉操作的父代个体,同时给出一种新的自适应调整交叉概率和变异概率的策略,并以求Schaffer’s F6函数的最大值为目标进行仿真实验。仿真结果表明,改进遗传算法跳出局部最优值的能力大于标准遗传算法和文献[12]算法,平均函数值也高于两者。因此,在全局收敛性上,该方法要优于标准遗传算法和传统自适应遗传算法,能够有效地避免早熟问题的发生。该研究适合于实际的工程应用。

基于父个体相似度的自适应遗传算法

标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。

基于改进GA的云计算任务调度策略

针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.

可重入混合流水车间负荷平衡排产优化问题研究

为了解决可重入混合流水车间(RHFS)负荷平衡调度问题,建立了RHFS负荷平衡优化问题数学规划模型,将工位加工时间负荷平衡代价和总工位等待时间加权求和后作为负荷平衡综合评价指标;设计了基于工件加工流程的编码方法并结合时间窗约束与最大剩余时间规则进行解码,采用动态自适应差分进化(I)SADE)算法进行全局优化。DSADE算法根据个体间汉明距离判断个体相似度,动态更新具有高相似性的个体,以增加种群多样性,并引入随停止代数自适应调整进化参数的策略,以增强跃出局部极值,持续进化的能力。基于客车制造中涂装车间多遍彩条工序段的实例数据将DSADE算法与已有遗传算法(GA)、差分进化(DE)算法、自适应差分进化(SADE)算法进行仿真比较,比较结果表明,DSADE算法的负荷平衡评价指标平均降低幅度超过20%。

基于改进遗传算法的组卷策略研究

针对题库系统的自动组卷策略,采用分段整数编码、初始种群满足试卷部分指标,其余部分指标预设权重的改进遗传算法.在预设权重指标中,引入知识点分数分布或知识点分数分布百分比指标代替传统的覆盖率指标,结合试卷的难度系数和区分度系数指标,设计一个较为合理的个体适应度函数来评价个体;在遗传进化过程中,引入个体相似度指标来评价种群中个体的雷同程度,并给出个体相似度计算方法.

结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法

针对传统蚁群算法在旅行商问题(TSP)中易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法。在价格波动策略中,结合时间序列思想将蚁群算法完整迭代周期进行分类,并根据价格波动平衡,将影响价格波动的供求关系进行匹配。通过分析算法在不同分类中的不同需求,对信息素挥发因子进行自适应动态供给,加快算法收敛速度的同时改善解的多样性。当价格波动策略的供给关系无法实现平衡时,算法将面临局部最优问题,此时引入动态回溯机制,以迭代最优蚂蚁的个体相似度作为标准,将路径信息素回溯至相似度差异显著的时期,在保证收敛速度的同时能够有效跳出局部最优。通过MATLAB对TSP中的不同测试集进行仿真,结果表明该算法在保证收敛速度的基础上,有效提高了解的质量,在中大规模城市集上较好地平衡了多样性与收敛速度的关系。

改进遗传算法在锚泊系统张力优化中的应用

为使锚泊系统能根据船舶使用环境,合理地调整锚链张力来保证船舶作业安全和定位要求,其张力的优化分配是必要的。在研究锚链张力优化模型和遗传算法基础上,针对遗传算法早熟收敛,后期搜索迟钝及多样性保持不好的缺点,采用个体相似度交叉配对策略,改进交叉、变异自适应操作、非线性规划;量子化编码,旋转门动态调整及自适应量子变异、灾变的措施改进遗传算法,并将改进算法应用于1 000 t应急打捞起重船锚泊定位系统张力优化中,仿真结果及性能分析表明该方法全局搜索能力和收敛性能明显提高。验证了改进张力分配算法的合理性和有效性。

基于双种群遗传算法的智能排样系统

研究并改进了基于双种群遗传算法的矩形优化排样问题的求解方法。使用不同方式产生初始种群,对不同个体使用不同的具有自适应能力的交叉算子和变异算子,使算法的全局优化能力得到提高。以该算法为基础开发了一个应用于实际生产的智能排样系统,对比文献中的数据进行验证,结果表明在原材料利用率方面本方法高于其他类似的正交排样算法。