基于自适应并行遗传算法优化设计的有源滤波器

提出一种用于有源滤波器的改进自适应并行遗传算法设计.引入了两个自适应算子:其一根据进化过程实现交叉和变异概率的自动调节;其二通过设计随机个体集和健壮个体集,实现种群个体的多样性和保护适应度高的个体不被破坏.采用基于岛屿的交换模型实现多种群间信息交换,扩大了种群的规模和相应的搜索空间.给出了利用该方法设计四阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,并与基本遗传算法进行了比较实验,结果表明该算法收敛速度快、精度高,有效地克服了早熟现象.为大规模有源滤波器设计提供了方法上的支持.

装卸一体化车辆路径问题的自适应并行遗传算法

为了同时实现总配送成本最低、车辆行驶距离最短、车辆数最小等目标,综合考虑车辆指派成本及运输路径成本,建立了装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种自适应并行遗传算法。算法以C-W节约法为基础,设计了三种基于双重需求的启发式种群初始化方法,缩小搜索空间并优化初始解;引入多样性种群和高质量种群的双种群并行策略,实现深度与广度的同步搜索;设计自适应交叉变异操作,改善高质量种群个体搜索停滞,并针对全局最优个体采用特殊变异的后优化操作以进一步提高全局优化性能。采用标准数据集作为算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。

自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计

提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.

并行遗传算法下的农业业务外包伙伴选择

供应链管理环境下的业务外包模式为企业建立和提高自身的竞争优势提供了一种新的途径。其中,合作伙伴的选择是业务外包成功与否的关键因素。分析了农业产品加工业业务外包合作伙伴选择问题,给出了伙伴选择的多目标模型,提出了用一种自适应并行遗传算法来解决伙伴选择的问题,在增强和保持种群多样性的同时,表现出了较好的搜索性能。

改进遗传算法的超视距协同多目标攻击决策

针对空战中超视距协同多目标攻击决策问题,建立了超视距协同多目标攻击决策的目标分配模型,提出了一种新的自适应伪并行遗传算法,并将其应用于超视距协同多目标攻击决策。重点分析了威胁系数的计算,遗传编码方式、操作算子的确定,最后对协同多目标空战决策进行仿真,仿真结果验证了该理论在协同多目标攻击决策方面的有效性。

自适应迁移并行遗传算法在无线通信网优化中的应用

为利用最少的基站数实现规定的服务质量 ,提出了在一个区域的若干个备选位置中选择最优组合的粗粒度并行遗传算法 ,在不提高成本的同时 ,优化网络的覆盖率。不但提出了一种高效的局部搜索算子 ,而且为防止未成熟收敛 ,使用了只在子群体无法继续进化时才接收迁入个体的自适应迁移策略。仿真证明 ,对比固定周期迁移 ,采用的自适应迁移策略能够提高优化的速度和质量。

一种新的APGA算法及其在多核CPU环境下的Java实现

研究了遗传算法(SGA)的遗传自适应策略和并行遗传算法(PGA)迁移时的自适应策略,提出了一种新的自适应并行遗传算法(APGA),描述了算法的流程和关键算子,最后给出了在多核CPU环境下用Java实现的APGA算法。

基于变权重伪并行遗传算法的空战机动决策

针对空战机动决策中态势多样化对机动决策的影响以及控制量的细化问题,以敌我双机空战为背景,利用空战优势函数值作为空战机动决策的依据,基于滚动时域控制方法,采用变权重自适应伪并行遗传算法解决空战决策问题。重点分析了隐身优势函数以及变权重函数的建立、遗传编码方式、操作算子的确定,最后对空战决策进行了仿真。仿真结果验证了隐身优势函数的合理性,以及该理论在空战机动决策方面的有效性。

基于NAPPGA算法的无人机低空突防航迹规划

在无人机突防快速回避优化问题的研究中,无人机(UAV)低空突防航迹规划本质是复杂的多目标、多约束优化问题,求解的复杂性及难度高,常用的智能算法无法保证飞行航迹的最优性和可达性。针对UAV低空突防三维航迹规划问题的实际,利用基于角度量的变长度基因编码表示飞行航迹,将UAV飞行性能约束融入到算法中,保证物理航迹可飞;基于进化算法的原理,提出一种小生境伪并行自适应遗传算法(NAPPGA),综合利用多种群、伪并行计算和共享函数的小生境技术提高算法进化效率、防止"早熟"。通过大量仿真计算,结果表明:应用改进算法规划出的三维航迹能够有效实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用性。

半导体封装测试生产线模型及其调度方法

针对成都某工厂半导体封装测试生产线上的调度问题,结合封装测试生产线的特点,建立了以完成加工任务为约束条件,同时考虑设备初始状态和切换时间,以最小化设备的最大运行时间为目标函数的数学模型.提出了基于自适应并行遗传算法求解半导体封装测试生产线调度的方法,算法同时综合了自适应遗传算法和并行遗传算法的优点.并对该工厂半导体封装测试生产线上的调度案例结果进行了分析,试验结果表明了该算法的有效性.

飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。

面向任务约束的可重构机械臂最优构形设计

为解决受限可重构机械臂在完成任务时的最优构形确定问题,提出一种基于自适应粗粒度并行遗传算法(adaptive coarse parallel genetic algorithms,ACPGA)的构形确定方法:以关节模块和连杆模块的加权和为目标函数,在满足可达性、关节转角限制和避免构形奇异的约束条件下,综合考虑模块数量和连接方位,确定可重构机械臂在受限空间内完成任务的最优构形.通过实例验证了该构形方法的有效性.