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并行启发式进化遗传算法

1 引言 ( Introduction)GA以其鲁棒性、并行性及高效性等优点已被广泛地应用到工程技术领域 ,解决复杂非线性优化问题 [1] .但 GA也存在一些问题 ,如遗传算法在寻优时 ,成熟前收敛经常发生 ,即过早收敛 .事实上 ,由于局部极值的存在 ,使寻优过程陷入局部极值而找不到全局最优解是目前优化算法都要面对和解决的问题 .GA全局收敛理论大都是基于初始种群及进化代数无限大为前提 ,而这实际上是不可能的 [2 ] .于是 ,如何利用较小的种群在较少的进化代数内找到全局最优解就成为许多学者研究的课题 .本文基于种群分布、多群体进化、迁徙及并行启发结构 ,提出一种求解全局最优解的并行启发式进化遗传算法( PHGA) .2 过早收敛问题的研究 ( The study of pre-mature problem)许多研究表明 ,全局最优解的获得与遗传算法的很多因素有关 .其中 ,主要是初始种群及寻优过程中种群的分布对全局收敛有...  (本文共3页) 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究

卫星舱布局设计是基于卫星公用平台的卫星总体设计的重要内容。通常,它是指在卫星舱内外如何对卫星的各种仪器、设备进行布置,以满足各种工程技术约束条件并尽可能对布局方案的各项性能指标进行优化。卫星舱的布局设计对于缩短卫星设计周期、节约成本、提高卫星的性能等方面有着重要作用。在数学上,它属于组合最优化问题;在工程上,属于复杂工程系统问题。面临的主要困难在于,既涉及数学上的组合爆炸问题,又涉及工程复杂性问题,并要达到工程实用。本文以委托项目“航天器布局优化设计与仿真系统研究与开发”为工程背景,在国家自然科学基金的资助下,研究高效、实用的卫星舱布局优化求解算法。主要工作包括以下两个方面:(1)提出一种基于子种群节点的金字塔模型粒子群算法(Pyramid model based particle swarm optimization,PPSO),用于求解规模较小的卫星舱布局设计问题。粒子群算法(PSO)简单易用、收敛速度较快,但存在着易于早熟...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

混合免疫优化理论与算法及其应用研究

在科学研究和工程实践中广泛存在着优化问题,因而开展优化问题的研究具有重要的理论意义和应用价值。模拟生物免疫系统智能信息处理机制的免疫优化算法具有自组织、多样性好、鲁棒性强等优点,适宜于优化问题的求解。然而依靠单一模式的优化算法难以满足具有强非线性、不确定性、时变等特征的复杂优化问题的性能要求。混合免疫优化算法为复杂优化问题的求解提供了新的思路和有效的途径,同时也是优化理论与算法研究的发展方向之一。本文借鉴免疫系统的机理并结合其它优化算法开展混合免疫优化理论与算法及其应用的研究。针对组合优化和数值优化问题,本文从机制模型、算法设计、理论分析、性能测试、算法比较等方面进行系统研究,通过仿真实验验证了混合免疫优化算法的有效性;将所研究的混合免疫优化算法应用于复杂离散混沌系统滑模优化控制中,取得了良好的控制效果。论文的主要研究成果与创新如下:(1)针对组合优化问题,利用免疫克隆选择算法和蚁群算法的各自优势,提出一种基于串联混合方式的优化...  (本文共187页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院研究生院(计算技术研究所)
中国科学院研究生院(计算技术研究所)

基于进化算法的多处理机任务调度器研究

作为并行分布式系统中的关键问题,多处理机任务调度在一般形式上是一个NP完全问题。快速而有效地实现在多机系统内的全局任务调度,无论在理论研究还是实际应用中都有十分重大的意义。与主流的表调度算法不同,基于进化计算的多处理机任务调度算法是一种全局的概率搜索算法。保持一个候选解编码的群体,并在其上应用诸如选择、杂交和变异等的进化操作,经过许多代的演化而收敛于最优解,这就是进化计算的基本原理。但目前,基于进化计算的多处理机调度算法都对遗传编码的方式和进化操作了扩展,在其中集成了关于任务调度的领域知识。我们认为,这样的改动完全违背了进化计算的本质,完全丧失了进化计算的特点。因此,我们提出了基于简单二进制编码和领域知识无关操作的经典进化(遗传)算法。通过分析和比较,我们证明了,经典进化算法在简单性、一致性以及工程应用中都明显的优势,并且只要设计合理的评价函数,经典进化算法的性能并不逊于扩展遗传算法。在深入分析调度问题的基础上,我们设计了三类基...  (本文共99页) 本文目录 | 阅读全文>>

《大连理工大学学报》2001年02期
大连理工大学学报

一种利用遗传算法自动生成模糊规则方法

0 引 言模糊系统理论和模糊逻辑具有许多优点 ,特别是以其不精确推理能力 ,受到越来越多研究者的重视 .但是 ,模糊系统在建立过程中也面临着一些问题 :如何自动生成模糊规则及如何自动调整隶属函数等 .这些问题实质上显示了模糊系统本身不具有自学习能力 .因此 ,开发一个具有自学习能力的模糊系统已成为目前研究的一个重要方向 .当前 ,模糊系统的模糊规则生成主要靠专家经验以及运用神经网络等方法 .利用神经网络的自学习、自组织特性 ,可使模糊系统自动地从经验中获取模糊规则 .但由于神经网络所获得的网络知识难以人工解释 ,同时也存在难以得到全局最优解等问题 ,至今没有获得满意的结果 .由于遗传算法具有很强的全局搜索能力 ,在许多方面都获得了成功应用 [1] ,运用遗传算法研究模糊规则已成为当前研究探索的热点 [2、3] .本文在分析经典遗传算法基本原理的基础上 ,提出了基于遗传算法自动生成模糊规则的算法 ,并运用到实际模糊系统中 ,获得较...  (本文共4页) 阅读全文>>

《软件学报》2001年07期
软件学报

利用目标函数梯度的遗传算法

遗传算法自 2 0世纪 60年代发明以来得到了广泛的重视 ,尤其是模式理论的建立给遗传算法奠定了理论基础 .由于遗传算法并行度高 ,对初值的依赖性小 ,在求解具有局部极值的问题中表现出了其特有的鲁棒性 .近年来 ,遗传算法作为智能计算 (神经网络、模糊处理和进化计算 )的重要组成部分 ,一直是研究的一个热点 ,在应用领域也取得了相当好的结果 ,如多极值函数的优化问题、组合优化问题、调度问题等 .尽管如此 ,在使用遗传算法求解具体问题时 ,染色体群体规模、选择概率、交叉概率以及变异概率等参数的设置仍然较难控制 ,特别是适应度函数的选择对算法的收敛性以及收敛速度的影响较大 ,故针对不同的问题需根据经验来确定相应的参数 .这说明只是依赖于编码域搜索的遗传算法并没有充分利用问题域中的知识 .如何将问题域中的知识作为一个指导信息加入到算法的搜索过程中去 ,这在遗传算法研究中已引起人们的注意[1,2 ] ,并取得了初步的成果 .如文献 [3...  (本文共6页) 阅读全文>>

《西安交通大学学报》2001年09期
西安交通大学学报

改进的遗传算法用于离心叶轮优化设计

叶轮是离心压缩机中高速转动的核心部件 ,在现代高性能压缩机的设计中 ,对离心叶轮结构进行优化设计越来越受到人们的关注 .由于形状优化是结构设计的核心内容 ,许多研究者为此做了大量的工作 ,并发展了许多优化设计方法 ,如数学规划、均质材料法和演化算法等 .遗传算法是新近发展起来的一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法 ,具有很强的解决问题的能力和广泛的适应性[1] .因其具有鲁棒性、灵活性和操作简便的特点 ,在优化设计中得到了广泛地应用 ,但在遗传算法中存在着早熟问题 .为了防止过早收敛引起的算法失效 ,本文提出了一种改进的遗传算法 ,来研究离心叶轮的形状优化问题 .在计算时 ,将应力约束作为罚函数引入到适应函数中 ,将带约束的最优化问题转换为无约束的极小化问题 ,同时为了减小设计空间的尺寸 ,对几何约束单独处理 ,提高了搜索效率 .在对叶轮边界进行处理时 ,为了不引入过多的边界参数 ,本文采用B样条曲线对边界进行描述 .最后 ,为...  (本文共4页) 阅读全文>>