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,采肘最佳保留选择策略、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。     

双赌轮选择遗传算法

提出了可以直接处理不等式约束条件的双赌轮选择遗传算法.为群体中的可行解和不可行解分别定义不同的适应度函数.可行解的适应度函数反映目标函数值的大小;不可行解的适应度函数反映约束条件的满足程度.建立2个赌轮分别选择可行解和不可行解.给出2个赌轮各自转动次数的公式,使可行解有更多的被选中机会.这样随着进化的进行,种群会自动向可行域内移动.这样就简单、直接地处理了不等式约束,并且允许初始种群全部为不可行解.另外,给出了一个改进的实数编码的两点交叉算子.比起典型的两点内插值型算术交叉算子,这个交叉算子具有更强的探测能力.算例测试表明双赌轮选择遗传算法的全局寻优能力较强,对不等式约束的处理简单有效.     

基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,提出了一种改进的遗传算法,即基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法(PCASAGA,Adaptive Parallel Simulated Annealing Genetic Algorithms Based On Cloud Models).PCASAGA使用云模型实现交叉概率和变异概率的自适应调节;结合模拟退火避免遗传算法陷入局部最优;使用多种群优化机制实现算法的并行操作;使用英特尔推出的线程构造模块(TBB,Threading Building Blocks)并行技术,实现算法在多核计算机上的并行执行.理论分析和仿真结果表明:该算法比其他原有的或改进的遗传算法具有更快的收敛速度和更好的寻优结果,并且充分利用了当前计算机的多核资源.      

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.     

基于混合遗传算法车间多工艺路线批量调度

结合启发式分派规则和模拟退火算法,给出了改进的遗传算法——遗传退火算法(GASA,Genetic Algorithm-Simulated Annealing Algorithm).该算法采用新型POX交叉算子,通过结合模拟退火算法,有效地避免了基本遗传算法解决车间调度早熟的问题,并通过实验验证了该算法的有效性.基于GASA研究了航空复杂产品制造车间中,考虑生产批量、生产转换时间、允许多设备加工路线的车间静态与动态调度问题,分析并验证了不同分批方法对考虑以上因素的车间生产调度结果的影响.该算法已应用到某航空车间生产计划与控制系统中.      

4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.     

基于遗传算法的非线性摄像机标定

鉴于传统非线性摄像机标定方法存在需要设置初始点、容易陷入局部最优点等缺点。为了解决这些问题 ,提出运用浮点数编码的遗传算法优化摄像机的内部参数 ,通过试验证明 ,基于遗传算法的摄像机标定不仅可以克服传统优化算法的缺点 ,并且还具有鲁棒性强、标定准确的优点。     

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

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.     

设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用

利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力.      

一类解决变应力加速寿命试验参数估计的方法

变应力加速寿命试验的极大似然函数是高维非线性复杂目标函数,其待估参数多,采用梯度下降优化方法进行参数估计容易陷入局部极值,而采用全局优化方法又存在寻优效率低的问题.为了解决复杂多维目标函数优化的瓶颈问题,设计了一种基于实数编码遗传算法和Powell法的遗传加速方法.利用适应度函数获得两种优化方法的最佳切换点,最大程度发挥遗传算法和Powell算法的优点,既提高了多维非线性目标函数寻优效率又保证了参数估计的全局最优.液压泵加速寿命试验实例分析结果表明,遗传加速方法可以在寻优前期利用遗传算法保证待估参数的全局最优估计,在寻优后期快速逼近最优值,使寻优成功率达到85%.     

基于遗传基因算法的中子能谱解谱程序研究

中子能谱解谱是制约中子能谱测量技术发展的瓶颈。遗传基因算法是人工智能领域一种全局收敛算法。通过探讨遗传基因算法在中子解谱领域的应用，基于遗传基因算法开发了中子能谱解谱程序，在多球谱仪中子能谱测量中取得了较好的结果。利用多球谱仪测量了²⁴¹Am-Be中子源和²⁵²Cf中子源中子能谱，与ISO8529推荐的标准谱进行了比较，验证了遗传基因算法解谱结果的可靠性。     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

改进独立成分分析在高光谱图像分类中的应用

针对独立成分分析在使用常规数值求解时容易陷入局部最优解的问题,以及采用神经学习算法时神经元激活函数的限制问题,将遗传算法与独立成分分析相结合,并对模型进行改进,提出了适合于高光谱数据无监督分类的模型.该算法采用最大化非高斯性进行成分的统计独立性度量,利用四阶累积量-峰度作为遗传算法的适应度函数.在应用分析中,将该算法应用于推扫式高光谱成像仪(PHI,Push-broom Hyperspectral technique Imager)数据地物分类能够获得全局最优解,在没有先验信息情况下实现地物的精细分类;与传统高光谱无监督分类算法比较,表明该算法的适用性,并具有更高的分类精度和准确性.      

基于改进遗传算法对小卫星星群任务规划研究

针对小卫星星群任务运行特点,建立小卫星星群多任务规划问题模型,提出了基于成像任务时间及任务均衡度的多指标优化函数.针对所建模型,采用改进型遗传算法,引入资源随机分配的解码策略及精英保留策略,保证了算法的全局收敛性,提高了算法的性能.通过仿真算例,验证了算法在解决小卫星星群多目标任务规划问题上的有效性.      

小型涡扇发动机燃油控制规律

以小型涡扇发动机DGEN380燃油控制规律为研究目标,使用解析法基于MATLAB平台建立其整机部件级稳态及动态数学模型并进行仿真计算。在旋转部件建模过程中使用工具获取特性数据,并绘制可以即时显示当前工作点/线的部件特性图;在稳态仿真时使用Newton-Raphson法和遗传算法2种方法求解发动机工作方程组,并对二者进行评估对比,针对遗传算法在发动机模型求解过程中的局限性对一般基础模型进行优化改进;在动态仿真时,采用欧拉法计算微分项。基于模型分析发动机燃油控制规律,并以发动机高度特性为例进行仿真计算。试验结果表明:Newton-Raphson法具有高精度和高速度,改进模型后遗传算法具有更好的适应性,模型及燃油控制规律的仿真结果较好地符合试验数据和理论趋势,对比误差小于3%。