求解最小支配集问题的禁忌遗传混合算法

将最小支配集问题转换为一系列判定问题k支配集问题,并提出一种禁忌遗传混合算法对k-DS问题进行求解。此算法将禁忌搜索算法和遗传算法两种启发式算法结合起来,互补不足。高效的邻域结构保证了算法的运行效率,禁忌策略防止算法过早陷入局部最优陷阱,遗传算法框架进一步增强了算法的疏散性。经过与现有求解最小支配集算法的结果进行分析比较,禁忌遗传混合算法的结果较其它算法更优。

基于混合遗传禁忌搜索算法的多机器人任务分配

为解决传统遗传算法在求解仓储多机器人任务分配问题时,收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,该文提出一种混合遗传禁忌搜索算法。首先以机器人配送成本最小为目标建立数学模型;然后在传统的遗传算法中引入禁忌搜索算法中的禁忌表和藐视准则,来对遗传算法每次迭代后的种群进行优化调整,使得算法能够跳出局部最优且快速收敛。仿真结果表明,混合遗传禁忌搜索算法能有效地改善遗传算法的全局寻优能力,提升仓储的整体运行效率。

机组负荷优化的遗传-禁忌混合算法

针对遗传算法"爬山"能力差的缺点,提出在遗传算法中引入禁忌搜索操作来提高局部寻优能力,并应用遗传-禁忌混合算法进行了火电机组负荷优化研究.在遗传算法每计算一定代数后,将每个个体作为禁忌搜索的初始解进行搜索,可以改善群体质量,加快搜索速度.混合算法有效地综合了遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力,从而避免出现"早熟"现象,改善了算法的收敛性.应用某实例进行负荷优化计算,结果表明混合算法大大改善了局部搜索能力和搜索速度,可以有效解决机组在线负荷优化难题.

基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究

针对设备布局影响制造系统的总体功效的问题,但同时遗传算法在实际应用中,出现早熟现象,爬山能力弱,等一系列缺点提出遗传禁忌混合搜索算法,该算法将遗传算法和禁忌搜索相结合,遗传算法的交叉算子中增加记忆功能,避免迂回搜索,以禁忌搜索作为遗传算法的变异算子。通过实例计算,证明遗传禁忌混合搜索算法是一种行之有效的算法,对解决设备布局这类组合优化问题具有实用价值。

基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化

为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交。用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。

遗传禁忌混合算法及其在电网规划中的应用

电网规划是一个较难解决的NP难问题。文中首先就遗传算法、禁忌搜索算法(TS)及其两者的混合算法在旅行商问题(TSP)中的应用来比较它们之间的优缺点,认为采用了TS变异算子的改进遗传算法将大大提高其优化能力;然后通过该混合算法在典型电网扩展规划算例中的应用来看,认为该混合算法适用于求解复杂的电网规划问题;最后通过对该混合算法在求解实际的城市中压配电网络规划问题时与其他两种单一算法的结果比较来看,其搜索效率相比单一算法得到了很大程度的提高,体现了很好的应用前景。

多线路准快速公交调度优化及混合遗传禁忌算法仿真

针对多线路准快速公交社会效益及企业运营效益最大化的多目标调度问题建立了优化模型。根据问题的特点设计了组合优化调度问题的混合遗传—禁忌算法,结合深圳市龙岗区公交调查数据对该模型进行了验证,计算结果及分析表明该算法比遗传算法及禁忌算法在求解此类问题时有更高的效率。

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法.该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起,通过改进的连续潮流法计算,可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度,并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足.应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算,验证了该方法可行且有效.

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略

遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具．二者既有共性，又有个性．通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析，提出了一种遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略，把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中，构造了新的重组算子，并把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子，对旅行商问题的求解表明：混合策略在许多方面优于遗传算法．

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.

基于混合并行遗传算法和阈值限定法的基因调控网络构建

为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高的问题,提出了一种基于混合并行遗传算法和阈值限定法的新型基因调控网络构建算法。该算法分缩小解空间和参数拟合两部分,缩小解空间阶段先用奇异值分解法限定数学上可行的基因调控网络,减少不必要计算,然后用阈值限定法将每个基因的控制基因限定到一定规模,提高计算效率的同时更合乎生物信息学规则。参数拟合部分先用并行遗传算法在整个解空间快速寻优,而后采用爬山法进行小范围细致求解,提高计算精度。实验部分将本文算法应用于人类复杂疾病的皮肤黑色素瘤和2型糖尿病基因调控网络的构建上。本文计算结果与真实网络作对比,验证了本文算法的有效性。同时将本文计算结果与传统遗传算法,粒子群算法进行比较,证明本文算法具有更高的执行效率。

定位—路线问题的遗传禁忌混合优化算法

研究了带软时间窗的定位—路线问题的遗传禁忌混合优化算法,该算法同时兼顾了定位—路线问题中的定位—配给和车辆路线安排两个子问题。给出的遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略、遗传编码和相应的遗传操作方式,有效地提高了算法的求解效率和求解质量。最后,通过实验证明了算法的可行性和有效性。

主基因-多基因混合遗传分析中的EM算法

大量试验数据和QTL作图结果表明：控制数量性状的基因中既有遗传效应较大的主基因，又有遗传效应较小的多基因，其分离世代表现出多峰性，即出现多个分布混合的特征．本文研究利用混合分布理论鉴定和分析主基因-多基因混合遗传模型的具体方法，推导了鉴定主基因存在和多基因存在的EM算法．以大豆开花期性状为例说明了该方法的应用，在所分析的两个杂交组合的F_2世代数据中均发现有主基因的存在、骨绿豆×泰兴黑豆杂交组合中主基因几乎不存在显性，骨绿豆×上海红芒早杂交组合中主基因（晚开花）表现出完全显性，并且有多基因存在.

基于隐式基因混合遗传算法的多脉冲交会导引

针对航天器交会远程导引段时间非固定多脉冲轨道转移问题,研究多约束条件下且脉冲数未知的共面椭圆交会燃料最省导引律设计。因不同脉冲数将造成多脉冲优化问题求解变量和约束条件个数随之变化,为此在遗传算法中引入隐式基因使得种群中样本个体的基因具有长度可变特性,在单层迭代框架下可同时解出最优脉冲数和脉冲矢量。为进一步改善性能指标还将端点滑行时间作为优化变量,使得在最佳转移时刻进行离轨脉冲作用。寻优过程首先由遗传算法给出设计变量估计值,再由序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)求解全局最优解。最后基于主矢量和最优控制判据,表明所设计的含隐式基因混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可解决一类优化变量个数可变的最优多脉冲远程导引律设计问题。

基于禁忌搜索遗传混合算法的装配线平衡

针对装配线平衡问题(ALBP),文中提出了一种禁忌搜索遗传混合算法。在混合算法中,遗传算法部分采用特殊的遗传变异操作算子(双点交叉和移位插入变异),使算法只在可行作业序列子空间中进行搜索,有效减小了搜索范围,提高了算法运行效率;禁忌搜索部分是在每代遗传操作完成以后,随机选择一些个体进行禁忌搜索操作,来增强算法的搜索能力。最后以经典问题的求解验证了禁忌搜索遗传算法在收敛性能和计算效率上较使用单纯的遗传算法高。

引入改进tent映射的遗传禁忌混合算法及其在地区无功优化中的应用

基于对混沌算法、遗传算法和禁忌搜索法的比较分析,结合实际无功优化问题提出了一种引入改进tent映射的遗传禁忌混合算法,它以遗传种群为进化主体,同时伴随tent映射产生辅助个体,在状态更新中通过一定的选择比较机制引入辅助个体,在进化过程中综合禁忌搜索操作,一定程度上避免了迂回搜索。将其应用于某地区电网无功优化中,通过与基本遗传算法、改进遗传算法和遗传禁忌算法的比较表明该混合算法性能更为优良。

自适应遗传-禁忌搜索混合算法在PMU最优配置中的应用

针对PMU最优配置问题,提出一种结合自适应遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法。通过初始配置原则,缩小了算法的寻优范围。充分利用两种算法各自的特点,结合自适应遗传算法并行计算特性与禁忌搜索算法跳出局部最优解的能力,使得该混合算法寻得全局最优解的同时,提高了算法的优化效率,增强了算法的鲁棒性。最后利用IEEE14、IEEE39、IEEE57节点系统对该混合算法与其他两种遗传算法进行了对比验证。

基于遗传／禁忌混合算法的箱体零件加工工序聚合

箱体零件加工工艺生成的困难之处主要在于工艺路线的合理安排。基因遗传算法和禁忌搜索算法是两种搜索寻优方法,有其各自的优点。将基因遗传/禁忌搜索混合算法应用于加工工序的聚合,以工序约束满足程度为准则建立了混合算法的适应度函数,实现了箱体类零件工艺路线的合理、优化生成。应用证明,混合算法能够很好地收敛,得到的工艺路线是合理的。

基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.

引入外来种群的禁忌遗传混合算法求解TSP问题

遗传算法是解决组合优化问题的高效搜索算法。本文在现有求解TSP问题的遗传算法的基础上,通过在初始种群优化中引入禁忌搜索以及在可行解多样化中引入外来种群的策略,提出了一种高效的混合遗传搜索算法。通过对国际通用的TSPLIB中实例EIL51数据进行对比测试发现,本算法引入的两个优化策略不仅能加快算法的收敛速度,而且能提高解的质量。