一种改进的进化算法

由于在进化算法中,一般的选择算子使适应度小的个体很早被淘汰,使它们的一些优良特征无法在种群中得到传播,但却增大了种群中优良个体繁衍的机会,因此可能会导致过早收敛或仅得到局部最优。对该算法加以改进,根据个体是否可行,将种群分为可行个体及非可行个体两部分,这样非可行个体也有机会参与到进化中。仿真结果表明,该方法对求解约束优化问题是很有效的。

开放式遗传算法及其在水资源优化配置中的应用

在分析遗传算法求解过程中对不可行个体处理方法的基础上,提出开放式遗传算法,即在传统遗传算法中加入一个必要的基本过程——修正,用来处理交叉、变异产生的不可行个体.介绍了开放式遗传算法的基本流程,并使用两个优化模型进行算法性能测试.采用开放式遗传算法对南水北调中线河南受水区内郑州市水资源进行优化配置,结果表明,该算法能够有效地处理不可行个体.

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对在处理约束优化问题时约束条件难以处理的问题,提出了一种求解约束优化问题的改进差分进化算法.即在每代进化前将群体分为可行个体和不可行个体两类,对不可行个体,用差量法将其逐个转化为可行个体,并保持种群规模不变,经过一序列的进化后,计算所有可行个体的适应度并找到问题的最优解.对5个经典函数进行了优化测试,测试结果表明提出的算法对求解约束优化问题是有效的.