注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足，提出了一种改进的遗传算法。首先，采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后，提出一种生成初始种群的方法和精英策略，设计出自适应变异概率，提高了算法的求解质量。同时，在规划过程中，将全局路径规划与局部路径规划相结合，并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同，提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法，能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障，获得无碰最优或次优路径。     

用于多峰函数优化的改进跳跃基因遗传算法

跳跃基因是维持生物大脑神经细胞多样性的主要原因,因此在遗传算法中引入跳跃基因操作能够提高算法的全局搜索能力。然而,标准跳跃基因遗传算法的随机跳跃过程容易破坏较优性能染色体的基因。针对此问题,提出了一种改进跳跃基因遗传算法。在改进方案中,适应度越高的染色体上的跳跃基因,能以越高的概率朝性能比它差的染色体上跳跃,以提高进化速度。并且,在适应度函数中引入密度函数,以保持染色体的多样性。通过对经典多极值测试函数的寻优仿真表明,改进跳跃基因遗传算法能够更有效地提高遗传算法对复杂多峰函数最优解的求解速度与精度。     

利用遗传算法进行稠密视差图估计

提出了一种利用遗传算法解决立体匹配问题的方法以获得稠密的视差图。与以往方法不同．本将立体匹配问题看作一种多极值的优化问题——从一组可能的视差图中找到最合适的一个。在大量的优化算法中，已经证明对于具有广阔搜索空间的全局优化问题，遗传算法是一种潜在的有效方法。从这个思想出发．本把每一个视差图看作是一个进化个体．并把视差值作为染色体进行编码．因此该算法中．一个个体将会包含大量的染色体。然后，把一些匹配约束转化形成目标函数，利用遗传算法去搜索待解决问题的全局最优解。另外，为了减少匹配上的不确定性以及时间消耗，中还采用了从粗糙到细致的层次化匹配策略(coarse—to-fine strategy)。最后给出合成图与真实图的匹配实验结果．以验证该方法的性能。     

混沌遗传组合算法在复杂曲面零件加工定位中的应用

针对复杂曲面零件加工时难以精确定位的问题,利用数控机床对毛坯测量,然后将测量值和CAD模型理论值进行匹配计算,从而将标准零件模型嵌入到毛坯中,实现工件的定位.对于求解转换矩阵这一非线性问题,设计了混沌遗传组合算法,该算法可有效减小遗传算法陷入早熟的概率,有助于搜索到全局最优解.最后通过试验证明该算法可实现对转换矩阵的求解,将理论模型嵌入到零件毛坯中,使加工余量得到优化.     

航班进场调度的改进捕食搜索算法

为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.     

FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索，这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用，结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子，给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明，采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的，设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

A REAL-VALUED GENETIC ALGORITHM FOR OPTIMIZATION PROBLEM WITH CONTINUOUS VARIABLES

提出一种用于连续变量函数优化的遗传算法。它由一种简单、适应面广的动态刻度适应值和选择算子、杂交与变异算子，以及这些算子相应的自适应概率组成。该算法经两个常用函数检验，并在图象识别的神经网络权值训练中得到应用。实验结果表明，该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

Hybrid Multipopulation Cellular Genetic Algorithm and Its Performance

The selection pressure of genetic algorithm reveals the degree of balance between the global exploration and local optimization.A novel algorithm called the hybrid multi-population cellular genetic algorithm（HCGA）is proposed,which combines population segmentation with particle swarm optimization（PSO）.The control parameters are the number of individuals in the population and the number of subpopulations.By varying these control parameters,changes in selection pressure can be investigated.Population division is found to reduce the selection pressure.In particular,low selection pressure emerges in small and highly divided populations.Besides,slight or mild selection pressure reduces the convergence speed,and thus a new mutation operator accelerates the system.HPCGA is tested in the optimization of four typical functions and the results are compared with those of the conventional cellular genetic algorithm.HPCGA is found to significantly improve global convergence rate,convergence speed and stability.Population diversity is also investigated by HPCGA.Appropriate numbers of subpopulations not only achieve a better tradeoff between global exploration and local exploitation,but also greatly improve the optimization performance of HPCGA.It is concluded that HPCGA can elucidate the scientific basis for selecting the efficient numbers of subpopulations.     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

遗传算法在风洞实验优化中的应用研究

为了提高风洞实验效率,降低实验成本,缩短实验周期,笔者探讨了将遗传算法引入到风洞优化实验中,实现了基于遗传算法的多段翼型实验规划.通过遗传算法对多段翼型的迎角及各段的偏转角度、重叠量和缝道宽度进行编码,由实验提供适应度值.对两段翼型的研究表明应用遗传算法规划风洞实验能够减少实验次数约40%.种群数为染色体长度的2倍时,算法能较好的搜索到最优值.初始群体值对算法的收敛性及计算效果基本无影响.此外,也模拟计算了4段翼型风洞实验,提高实验效率大约为87%~93%,可见遗传算法仍然有效且在大规模风洞实验中更有应用价值.     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。