一种基于灾变的单亲遗传算法

遗传算法存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点。单亲遗传算法不使用基本遗传算法常用的交叉算子,简化了遗传操作过程,且不要求初始群体具有广泛多样性,计算速度较快。但单亲遗传算法使用加快收敛速度的选择算子时,仍容易导致早熟收敛现象。模拟自然界中导致生物大规模灭绝的灾变现象,引入灾变的概念来保证解空间的多样性。提出灾变发生时机的判定方法。将此算法应用在旅行商问题上,实验结果证明了该算法的有效性。     

均匀设计和遗传操作并行的遗传算法

针对简单的遗传算法稳定性较差，容易发生早熟收敛的不足之处，提出了将均匀设计和遗传操作相结合的遗传算法，通过编码在问题的解空间和算法的搜索空间之间建立一个映射，对其进行交叉操作，变异操作和均匀设计操作，用典型的测试函数进行测试，证明了该算法是可行的，与单纯遗传算法相比，计算精度和收敛速度更高。     

系统工程理论与方法基于混合遗传算法的车辆路径问题

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法. 这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间,可以有效地避免遗传算法易出现"早熟"收敛的问题. 然后,分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解,并对求解结果进行对比分析. 结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快,更加接近最优解.     

免疫进化算法

研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上，受生物免疫原理的启发，提出了一种新的算法－－免疫进化算法。该新算法作为一种全局优化算法，以父代最优个体为基础来产生子代群体，并以最优个体的收敛来代替群体的收敛，在寻优过程中，该新算法还把确定性的和随机性的搜索有效地结合在一起，提高了收敛速度，通过马尔可夫链的分析，证明它是全局收敛的。测试表明，免疫进化算法不仅参数设置简单，而且可以提高收敛速度。     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标 ,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明 ,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度 ,不仅能加快计算速度 ,而且还能增强算法的全局收敛性.     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性.     

免疫算法在桥梁监测传感器优化配置中的应用*

为了用尽可能少的传感器获取尽可能多的全面反映桥梁健康状况的信息,提出了基于免疫算法的桥梁结构健康监测传感器优化配置方法。该算法以桥梁模态分析后所得的模态置信度矩阵作为目标函数,采用整数编码方式产生初始抗体群,以亲和度为基础对抗体进行选择及评价,采取精英保留策略更新记忆库,对抗体进行免疫操作产生新群体。结果表明,与遗传算法相比,免疫算法收敛速度快、精度高,可以实现桥梁结构健康监测传感器优化配置。     

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在详细分析遗传算法的局限性的基础上，构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法。这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间，可以有效地避免遗传算法易出现“早熟”收敛的问题。然后，分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解，并对求解结果进行对比分析。结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快，更加接近最优解。     

基于遗传-神经网络的字符识别

设计并实现了一种基于遗传一神经网络的字符识别系统．遗传一神经网络算法综合了遗传算法的全局优化和神经网络的并行计算等特点，可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷，具有较好的全局性和收敛速度．     

求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法．基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点，该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Job—Shop车间作业调度问题的解进行编码，通过实例表明该算法是可行和有效的．     

BM算法的研究与改进

随着网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点.对于基于规则的入侵检测来说，模式匹配算法非常重要，它直接影响到系统的准确性和实时性能.文中介绍了KMP和BM算法，对BM算法的改进进行了研究，并提出一种改进的BM算法，改进后的算法极大地提高了匹配速度．     

遗传算法的定式及其收敛性研究

从算法论与数理逻辑的角度给出了新的遗传算法定式,其中包括生物遗传并法的定式与通俗遗传算法的定式,在此基础上进一步讨论了遗传算法的收敛性,提出了遗传算法收敛性公理。     

用混合元启发算法求解城市网络设计问题

为更有效求解城市道路交通网络设计问题,在启发式算法研究的基础上,使用3种改进思想,改进蚂蚁群算法,设计了4种求解城市道路交通网络设计的双层规划模型的混合启发式改进算法。运用于Sioux Falls网络进行模型的求解实验,并统计运行的平均计算时间,求得最优解的次数和函数解平均值。据此得出混合算法从时间、准确度上均较基本蚂蚁算法有了改善,具有很好的应用价值。     

三维布局计算方法的研究

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度。本文具体分析了基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法的使用场合。     

基于进化规划的BP神经网络学习

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明,本文中提出的改进的进化规划算法优于前2个算法。     

赋权独立系统

本文提出了赋权独立系统的概念，并且给出了一个独立系统成为赋权独立系统的三个充分必要条件。     

基于重点区域覆盖的海军护航位置选择研究

针对目前护航海军普遍使用的伴随护航策略存在的效率较低及时间难以协调 等问题,采用区域护航的理念,建立了基于重点区域覆盖的海军护航位置选择模型,该模 型分为海盗选择及劫持模型,商船求救及海军救援模型,海军护航位置选择模型等3 个子 模型,对模型得到的海盗劫持高危水域进行重点区域部署,提高护航海军的护航效率.为 了快速有效地求解该模型,综合运用遗传算法和贪心算法,提出一种改进的求解算法,使 得计算结果更加符合实际需求.案例计算结果表明,该模型和算法能够为海军选择合理的 区域护航位置,使得海军护航工作更加高效稳定.     

基于MSC．Marc接口的遗传算法结构优化设计

提出了一种结构优化设计系统，该系统采用C语言和FORTRAN语言混合编写而成．在应用遗传算法的基础上，构建了与Mare模块的应用程序接口，直接调用Marc进行有限元分析，实现对目标体的结构优化设计．此系统被应用于车体优化设计中，取得了成功，充分说明该方法是正确、有效的．     

基于改进遗传算法的旅游线路选择问题

针对旅游线路选择问题,在编码、交叉、变异等遗传操作上,对遗传算法作了改进,并用MATLAB编程实现.结果表明,改进的遗传算法能够较好地求解旅游线路选择问题.     

一种新的分区回溯算法

在传统回溯算法及其时间和空间复杂性的研究基础上,提出了一种通用混合回溯方法——基于分区的回溯算法,在空间和时间代价较小的情况下,它能找到全部解,并且通过N皇后问题进行了实验,获得了较好的结果,说明该算法是可行的和有效的。