具有倒位算子的图式定理的分析研究

图式定理是遗传算法的基本定理，它给出在选择、交换、变异算子的作用下，遗传算法的某一图式经过一步迭代后在下一代存在的数目的下界。本文将这一定理进行推广，给出了具有倒位算子的图式定理的表达式．并论证了引入倒位算子的必要性。

基于免疫算法的高温超导故障限流器Pareto多目标优化配置

针对高温超导故障限流器(high temperature superconductor-fault current limiter,HTS-FCL)的全网优化配置问题,提出了一种基于免疫算法的高温超导故障限流器Pareto多目标优化配置新方法。该方法综合考虑了限流器的成本和限流效果这2个优化目标。首先介绍了HTS-FCL的基本结构和原理,分析了安装高温超导故障限流器对原系统自阻抗的影响,提出了一种基于短路电流变化率的灵敏度计算方法,该方法可以缩小搜索空间,提高算法效率。然后分别建立了限流器成本评价子函数、限流效果评价子函数和多目标评价函数,制定了基于免疫算法的多目标Pareto优化算法流程,并在传统免疫算法的基础上提出了一种改进型的等成本倒位算子,通过仿真验证表明该算子较常规的免疫算法,能更好地收敛到最优解。最后以IEEE 39标准节点系统为例,实现了HTS-FCL的全网优化配置,验证了新方法的有效性,并求得了在综合考虑限流器成本和限流效果下的Pareto最优解集,设计者可以根据自己的意愿和实际情况在所求得的Pareto最优解集中选择合适的最优方案。

基于遗传算法的造纸企业优化排产方法研究

针对造纸企业排产的特点,提出了一种基于小生境技术的遗传算法求解排产问题。该算法在基本遗传算法随机搜索能力基础上加入小生境技术,使用了倒位算子,实现简单,求解快速。经多次仿真证明,运用该法求解造纸企业的排产问题效果良好,实用价值很高。

基于改进的模拟退火算法求解0/1背包问题

提出了一种改进的具有变异和倒位算子的模拟退火算法,并将其用于求解0/1背包问题,其性能较标准模拟退火算法和贪心算法都有很大的改善.通过大量的数值实验,证明了文中改进的模拟退火算法求解背包问题的有效性和实用性.

基于NSGA-Ⅱ的炮兵火力优化问题研究

为解决如何分配不同杀伤能力火力单元打击不同性质的目标,提出了一种非支配遗传算法—NSGA-Ⅱ。分析了炮兵火力分配的数学模型,从编码技术、非支配分类、虚拟适应度计算、倒位操作生成新个体和变异操作方面对NSGA-Ⅱ算法的设计进行了阐述,最后运用实例进行了分析。分析表明,该算法能有效、快速地得到Pareto最优解,所得结果合理且符合实际,为指挥员提供了一种定量的决策支持依据。

遗传算法在织物起皱评价中的应用

文章对传统遗传算法进行了改进,提出了一种带有倒位算子的遗传算法。经检验表明,该遗传算法可以有效地提高收敛速度,达到全局最优。将遗传算法应用于织物起皱评价,可以为决策者提供优化方案。

求解TSP的一种改进遗传算法

TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体分级,在不同的级内采用不同的操作,产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明,该文算法的改进是有效的。

基于改进的DS-BPSO算法求解3-SAT问题

基于倒位算子改进的DS_BPSO算法求解随机3-SAT问题,实现了对粒子搜索空间的深度搜索,通过对随机产生的较大规模测试实例的计算表明:与原DS_BPSO算法相比较,改进后的算法对于规模为100-400的随机3-SAT实例的求解具有更好的性能。

基于遗传算法的火力分配问题研究

现代战争中,轰炸机是空面作战打击敌军目标的重要平台,其火力分配问题,即如何分配有限的武器资源使得对敌军的打击程度最大,在作战中至关重要。传统遗传算法用于求解火力分配问题时,在进化过程中会产生许多不满足约束条件的个体,影响算法的搜索寻优效率。针对此问题,本文提出了一种改进的遗传编码方式,将火力分配问题的约束条件与染色体的编码方式结合到一起,相应地改进了选择、交叉和变异算子,并引入一种新的倒位算子以提高算法的局部搜索能力。仿真实例表明,该算法简单快速,与传统遗传算法相比,其求解质量和求解效率大大提高。