实数遗传算法交叉策略的改进

本文介绍了实数遗传算法交叉策略的一种改进方法 ,采用新的交叉策略决定遗传算法中子代个体的位置 ,可以使子代快速地向更高适应度的区域移动 .实验结果说明使用这种改进的实数遗传算法可以极大地提高算法获得最优解的速度 .

基于改进型自适应遗传算法求解设备多行布局问题

对面积不等、形状固定的设备多行布局问题,提出了自由换行布局策略和净行间距概念.构建了带逆向物流、净行间距的多目标组合优化数学模型.引入免疫系统群体多样性作为种群进化的标志的基础上,建立了改进的自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA),实现了交叉概率和变异概率的非线性自适应调整.最后,对算法进行了实验对比分析.结果表明,所提出的算法能快速有效地获得问题的近似最优解,稳定性好,对解决设备多行布局组合优化问题具有实用价值.

基于实数编码的改进遗传算法及在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差计算的特点 ,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法。该算法的遗传算子采用确定式良种选择、非一致算术交叉及基本位变异策略 ;交叉和变异概率根据个体适应度大小来自适应地确定 ;同时给出遗传算法评定平面度误差时适应度的计算方法。最后 ,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定 ,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解 。

改进型遗传算法及其在数据挖掘中的应用

文中在简单遗传算法的基础上 ,利用改进的算法进行关联规则的发现和数据库中特征项权重的发现 ,通过对农业气象数据库的实验 ,力求解决遗传算法中的早熟等问题。

基于实数型遗传算法的电子系统可靠性最优分配

本文根据电子系统中最小成本问题和最大可靠性问题各自的特点 ,提出了用实数型遗传算法求解有约束的非线性最优化问题的方案。数值计算表明 ,实数型遗传算法在求解电子系统可靠性最优分配问题上能获得比传统的优化方法更好的结果。

基于实数编码的改进遗传算法研究

针对遗传算法运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺点,提出了基于实数编码的遗传算法的改进算法,对基于实数编码的遗传算法的选择、交叉、变异算子以及操作方法进行了改进,采用最佳保留选择策略、多算子交叉和变异,并且采用自适应变焦变异,改进后的交叉与变异操作,使算法始终保持了种群的多样性,同时也提高了寻优最终结果的精确性。实验表明基于实数编码的改进遗传算法(RIGA)有效的改善了遗传算法的缺点。

基于改进型遗传算法的企业配电网检修计划系统

本文从企业配电网实际情况出发,以经济性最好为目标,提出企业配电网检修计划数学模型,根据线路因数与设备参数制定多种约束条件,采用改进型遗传算法进行优化,最终以线路电量损失最小为最优检修计划方案,并提出了企业配电网检修计划系统模型,大大提高了企业配电网的能量管理水平。

基于改进型遗传算法的AUV路径规划

针对基本遗传算法求解AUV路径规划问题时存在收敛速度慢等缺陷,提出一种基于改进型遗传算法(IGA)的路径规划方法,该方法采用改进的遗传算法、具有明确物理意义的适应度函数,提高了算法搜索的速度和优化的程度,解决了AUV多目标优化的路径规划问题。仿真试验结果证明:该方法是正确有效、稳定的,并且比基本遗传算法得到的路径更优,收敛速度得到显著提高。

基于改进型免疫遗传算法的母管制机组负荷优化分配

改进型免疫遗传算法在遗传算法中引入了免疫系统的抗原识别、抗体多样性、免疫记忆、浓度调节等机制,且将遗传竞争分为子种群间和子种群内部个体间的两级竞争,从而能够快速、稳定地收敛到全局最优点。为此,提出了一种基于免疫遗传算法的母管制机组负荷优化分配方法,以提高机组运行的经济性。实际计算结果证明,该方法对机组的负荷优化分配具有良好的优越性。

应用改进型遗传算法进行药物分子对接设计

文章建立了一种约束优化的演化模型,并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法,将信息熵概念引入进化过程,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩。该算法用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,并以空间收缩尺度作为停机判椐,有效地控制了算法的收敛。利用基于小种群的多种群进化策略,在保证种群多样性的前提下,极大程度地减少了计算量,提高了计算效率。数值算例表明,熵的介入增强了随机搜索类进化算法的寻优目的性,使收敛过程平稳且迅速。算例表明此算法能有效的应用于药物分子对接设计。

改进遗传算法求解大规模混流U型装配线问题

针对大规模混流U型装配线平衡问题,提出一种基于多级随机分配编码的改进遗传算法。算法在编码阶段考虑操作间优先关系,采用多级随机分配编码方式,将大规模混流U型装配线问题转化成中规模或小规模混流U型装配线问题。该编码通过避免不可行随机解的产生,在编码阶段提高可行解的比率。同时,采用基于层级的单点交叉方法,在保证可行性的前提下,提高种群的多样性。算法在降低计算复杂度的同时也能准确求出问题较优解。对比实验结果表明所提出的算法能快速有效求解大规模混流U型装配线平衡问题。

一种改进型量子遗传算法

针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种改进型量子遗传算法。采用动态策略调整量子门旋转角,以加快收敛速度,采用优体交叉策略实施交叉操作,以增强局部搜索能力。通过典型复杂连续函数的测试验证该算法的可行性和有效性。

群控电梯改进型遗传算法最佳派梯方法

采用遗传算法(GeneticAlgorithms简称GA)用于群控电梯的调度,实用中取得了较好的效果;但在试验中发现普通遗传算法存在收敛速度较慢且容易陷入局部最优解等问题。据此提出一种改进型遗传算法,在采用实数编码和双初始种群分别进行迭代信息交换的基础上,建立库式适应度评估函数;在完成最佳保存策略选择的同时,进行自适应交叉和变异,可较好克服其弊端。模拟仿真运行实验结果表明了此方案的可行性和优越性。

应用改进遗传算法的S9型10kV级电力变压器优化设计

以新S9型 10kV级电力变压器为设计对象 ,对传统遗传算法进行了研究和改进 ,并在此基础上编制了一套“电力变压器优化设计系统”软件。本文介绍了对遗传算法的改进和电力变压器优化设计软件的功能 ,同时给出了S9型 10kV级电力变压器优化设计的实例。结果表明 ,改进遗传算法是一种适合于变压器优化设计的简便有效方法。

函数优化中实数型遗传算法的研究

本文给出了实数型遗传算法的基本概念及其在函数优化中的应用 .大量的计算机模拟实验表明 ,新算法在收敛速度方面有了很大的提高 。

一种改进型遗传算法的网格工作流调度研究

用有向无环图表示的网格工作流调度问题是一种典型的NP-完全问题,因而,有效的调度算法是必不可少的。为解决这一问题,提出了一种改进型的遗传算法。运用适应度差的染色体与最优个体进行二级优先杂交和变异,不仅保障了种群的多样性,也提高了种群的收敛速度。采用Gridsim工具进行模拟后,证实该算法较标准的遗传算法更适用、更有效。

工程网络资源平衡的改进型遗传算法研究

对工程网络资源平衡的遗传算法的缺陷进行了分析，提出了聚类分析优化遗传算法。通过种群优化分类，使搜索半径不断缩小，实现了自适应连续优化搜索，较大提高了网络优化收敛速度、解的精度及全域寻优能力。通过分析和实例验证，表明该算法对大型工程网络具有明显的优越性，是一种可用于工程施工的实用型方法。

采用改进型遗传算法的农网运行优化方案

为了有效地推进农网改造工程,在建立基波潮流、谐波潮流、无功功率补偿和农网规划数学模型的基础上,提出了一种改进型遗传算法的农网运行优化方案,即采用遗传算法寻优与灵敏度信息指导相结合之法,编制出农网基波及谐波潮流、无功补偿和优化运行软件程序包。结果表明,在线可观测基波、谐波潮流和无功补偿等状况,优化后比优化前电流谐波总畸变率平均下降了1.66%,3、5、7次谐波放大水平平均降低了约1.2%,农网年运行费用节省了13.2%。

基于改进型遗传算法的门阵列模式布局

门阵列模式布局是一类 NP完全问题 .本文将一种改进型遗传算法用于门阵列模式布局 ,提出了相应的数学模型 ,并在布局目标函数中引入了通道拥挤度的概念 ,使布局的构形更趋合理 .实验表明 ,应用所提出的模型及算法能在较短的时间内提供优化解 ,避免了一般优化算法的局部最优问题和维数灾难问题 。

改进型遗传算法及其性能分析

本文受模拟退火技术的启发引入了一种新的改进型遗传算法 .在二进制编码的基础上 ,研究了交叉位置等概率选取交叉操作的不利影响 .在此基础上提出了一种每个基因位交叉概率自适应变化的新的交叉操作 .模拟结果表明 ,新算法的收敛性能远远高于标准遗传算法 .