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.     

一种基于LS-SVM的道岔控制电路故障诊断

针对最小二乘支持向量机最优参数难以寻找的问题,提出了用ARPSO算法优化最小二乘支持向量机可调参数的方法,并将该方法应用于道岔控制电路的故障诊断中.ARPSO算法在保证种群多样性的同时,避免了基本PSO算法过早收敛的问题,能更高的提高算法效率.仿真证明ARPSO算法比基本PSO算法具有更高的收敛速度和效率,基于ARPSO最小二乘支持向量机的分类方法比最小二乘支持向量机分类方法具有更高的分类准确度.     

多值编码遗传算法

针对经典遗传算法过早收敛，不利于保留种群多样性的问题，提出一种采用k阶扩展二进制编码的多值编码遗传算法．该算法可以更好地保留种群的多样性，更容易达到全局的最优点，应用结果比较也证实了多值编码遗传算法比经典遗传算法具有更好的优化效果．     

多段交叉遗传算法在连续刚构桥测点优化中的应用

阐述了基于动力检测的传感器优化布置准则和方法,提出了一种应用改进遗传算法,该算法改进了遗传算法交叉的规则,将原来的两点交叉改进为多段交叉。并将该方法具体应用到某大桥的动力检测中,通过计算对比分析,发现多段交叉的遗产算法有效的可以防止了传统遗传算法收敛过早、陷入局部最优解等现象,能更好的利用初始种群的多样性,多段交叉遗传算法计算结果要优于传统遗传算法。     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.     

改进的遗传算法求解柔性作业车间调度问题

以柔性作业车间调度问题为研究对象,最小化最大完工时间为性能指标,提出了一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法.该方法对初始种群进行了改进,即初始种群在进行机器选择时采用轮盘赌方式,以提高种群初始化质量,并保证了初始种群的多样性,同时采用了精英保留策略,以保证优良个体可以遗传到下一代.通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在最优值和收敛速度上的优越性.     

基于改进遗传算法的旅行商问题的求解

用遗传算法解决旅行商问题(TSP)时,经常面临过早收敛和遗传漂移等问题.文章分析了产生此类问题的原因,并针对其主要原因对经典遗传算法的选择、交叉和变异算子做了改进,使得改进后的算法可以有效保持种群多样性,从而提高了算法的稳定性和准确性;通过编程测试将改进后的算法和经典算法做了对比.     

一种渐变概率选择操作的实数编码量子进化算法

为进一步提高实数编码量子进化算法在进化过程中的种群多样性以及在高维复杂函数优化上的全局收敛性,参照模拟退火算法的特点,提出了一种渐变选择概率的实数编码量子进化算法,该方法通过在进化过程中逐步提高更好解的选择概率,在进化计算初期保持种群的多样性,能较为全面地对解空间进行搜索,而在进化末期,选择概率逐渐提高到1,只接受更好的解而保证算法稳定的收敛。仿真实验结果表明,该算法能有效避免早熟和局部极值问题,具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

改进DNA遗传算法求解车间调度问题

针对DNA遗传算法高计算量、收敛速度慢的缺点,该算法采用基因转移进行交叉,动态的变异概率进行变异.对动态变异概率公式的系数作调整来提高变异后DNA序列的合法性,对变异的父本进行设计来保持种群的多样性并产生新的基因信息,对进化过程中可能出现种群中最好的染色体没有改变的情况做了应变调整.对DNA遗传算法的步骤作了详细设计,并将改进后的算法应用到车间调度问题中.实验表明,该方法能有效地提高收敛速度和减少编码给算法带来的高计算量.     

基于遗传算法收敛特性的停机准则

关于遗传算法及改进遗传算法收敛问题的研究表明,理论上分析各类不同结构遗传算法的收敛性是可行的.对已被证明收敛的遗传算法,在计算过程中最突出的问题便是如何判断当前计算结果已经到达最优解从而停止迭代.文中从遗传算法收敛特点及不同种群中最优个体适应值的一致性、种群的多样性出发,提出判断算法自动停止迭代的依据.