一种基于云模型的改进型量子遗传算法
一种基于改进的遗传算法的查询优化方法[发明专利]
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专利名称：一种基于改进的遗传算法的查询优化方法专利类型：发明专利
发明人：邵剑飞,任修仕
申请号：CN201510522299.1
申请日：20150824
公开号：CN105117461A
公开日：
20151202
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于改进的遗传算法的查询优化方法，属于查询优化技术领域。
本发明对一个查询执行策略集建立数学模型，即将查询优化问题转化为求全局最优解的数学问题。
该模型叫做查询策略的代价评估模型；然后改进遗传算法，利用改进的遗传算法的全局搜索能力对查询策略集进行并行搜索，最终得到一个理想的查询执行策略。
本发明对传统的遗传算法进行了改进，并将改进的遗传算法用于大型关系数据库的查询优化。
克服了“早熟”收敛现象。
与其他智能优化算法相比，能够有效避免陷入局部极值，从而缩短了搜索时间。
其次，算法中应用的基于基因的搜索策略和基于多倍体的保留策略大大提高了搜索精度。
申请人：昆明理工大学
地址：650093 云南省昆明市五华区学府路253号
国籍：CN
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遗传算法在复杂网络优化问题中的应用
遗传算法在复杂网络优化问题中的应用随着数字化时代的到来，人们对信息技术的需求不断增长。
复杂网络作为一种重要的信息传输工具，在社交媒体、电子商务和智能交通等领域中得到了广泛的应用。
然而，由于网络节点众多、连接关系复杂，复杂网络的优化问题变得格外困难。
为了解决这一问题，研究者们开始将遗传算法引入到复杂网络的优化中。
本文将探讨遗传算法在复杂网络优化问题中的应用。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟达尔文进化理论的一种优化算法。
它通过模拟自然界的演化过程，逐步搜索最优解。
遗传算法主要由遗传编码、适应度评价、选择、交叉和变异五个操作组成。
1. 遗传编码在遗传算法中，问题的解被编码为染色体（Chromosome）。
染色体是由一系列基因（Gene）组成的。
基因通常采用二进制编码，但也可以使用其他编码方式。
2. 适应度评价适应度评价是根据目标函数对染色体进行评估，以确定其性能和适应度。
适应度值越高，表示染色体越适应问题。
3. 选择选择阶段根据染色体的适应度值，选择优质的染色体作为下一代的父代。
常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4. 交叉交叉操作是为了产生新的染色体，通过两个父代染色体的基因交换以产生子代。
交叉的方式有单点交叉、多点交叉等。
5. 变异变异操作是为了增加算法的随机性，通过改变染色体中的基因值，引入新的解决方案。
变异操作可以防止算法陷入局部最优解。
二、遗传算法在复杂网络优化问题中的应用1. 网络布局优化网络布局是指在给定的条件下，将网络节点以最佳方式布置在平面或空间中的问题。
在复杂网络中，节点之间的距离、连接强度等都会影响网络的性能。
通过遗传算法优化网络布局，可以使得网络的传输效率更高、抗干扰能力更强。
2. 路由优化在复杂网络中，路由优化是指确定信息从源节点到目标节点的最佳路径。
遗传算法可以通过遍历不同的路径组合，选择最优的路径来解决复杂网络中的路由问题。
这种方法相比传统的路由算法更具鲁棒性和可扩展性。
基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法
制属 性约 简空 间搜 索范 围 ， 并采 用量 子云 变异和 云 纠缠操 作 算 子较 好 地避 免 了在 属 性 演 化 约简 中易陷入 局部 最优和 早 熟收敛 等 问题 ， 使 算法 快速 搜 索到全 局 最 优属 性 约 简 集． 仿 真 实验 表 明，
提 出的最 小属 性约 简增 强算法具 有 收敛速度 快 、 约简 精度 高和稳 定性 强等优 点．
摘 要 ：为提 高决 策表 中最 小属 性约简 的效 率 、 稳定 性 和鲁 棒 性 ， 基 于云 模 型在 非 规 范知 识定 性 、
定 量 表 示及 其相 互 转换 过 程 中的优 良特 征 对量 子进 化算 法进 行 算 子设 计 ， 提 出 了一种 基 于量 子
云模 型演 化 的最 小属 性约 简增 强算法 （ ＱＣ ＭＥ ＡＲ Ｅ ） ． 该 算法 采 用量 子 基 因云 对进 化 种 群进 行 编 码， 基 于 约简属 性熵权 逆 向云进 行量 子旋 转 ｆ － ｊ 自适 应调 整 ， 使 其在 定 性知识指 导 下能够 自适 应控
ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ｔ ｖ ｅ ｌ ｙ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ ｈｅ ｔ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｒ ｅ ｖ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｇ ａ ｔ ｅ ， Ｓ Ｏ ｈｅ ｔ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ
第 ２期
丁卫 平 ， 等： 基 于量子 云模 型 演化 的最 小属性 约 简增 强算 法
２ ９ １
属 性 约 简 是 粗 糙 集 理 论 中 一 个 重 要 的 研 究 内容 ， 其 主 要任 务 是 在 保 证 知 识 库 分 类 和决 策
基于改进量子遗传算法的云计算资源调度
基于改进量子遗传算法的云计算资源调度作者：刘卫宁靳洪兵刘波来源：《计算机应用》2013年第08期摘要：针对云计算环境下资源的高效调度问题，当前研究较少关注云服务提供商的服务成本，为此，以云服务提供商降低最小服务成本为目的，提出了改进量子遗传算法的云资源调度算法。
由于采用二进制量子位表示的染色体无法描述资源调度矩阵，该算法将量子位的二进制编码转换为实数编码，并使用旋转策略和变异算子保证算法的收敛性。
通过仿真实验平台将此算法与遗传算法和粒子群算法进行比较分析，在种群迭代次数为100的情况下，分别取种群数为1和10，实验结果表明该算法能取得更小的最小服务成本。
关键词：云计算；量子遗传算法；资源调度；最小成本；实数编码中图分类号： TP18；TP393.027文献标志码：A0 引言云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷的访问共享资源池（如计算设施、存储设备、应用程序等）的计算模式[1]。
云计算按服务层级可分为三种服务架构：1）基础设施及服务（Infrastructure as a Service，IaaS）；2）平台及服务（Platform as a Service，PaaS）；3）软件及服务（Software as a Service，SaaS）。
本文重点关注IaaS层服务架构，由于基础设施的异构性，合理的资源调度方式成为影响云服务质量的关键。
为了最大限度地满足用户的服务需求，又产生资源浪费，云计算资源调度问题就成为学界关注的焦点。
针对资源调度问题的求解，主要有基于经典优化问题的求解技术，即：将调度问题归结为某种己知的数学问题，在此基础上构造模型，并采用该数学问题经典的求解方法。
但由于资源调度问题是一个NPhard问题，在解空间规模迅速增加的情况下，该方法因其较高的计算时间复杂性会导致其性能的严重局限。
因而，智能算法越来越多地应用到资源调度问题的求解中：例如，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）[2-4]。
《基于遗传算法的车间作业调度问题研究》
《基于遗传算法的车间作业调度问题研究》一、引言随着制造业的快速发展，车间作业调度问题（Job Scheduling Problem，JSP）逐渐成为生产管理领域的重要研究课题。
车间作业调度问题涉及到多个工序、多台设备和多类工件的合理安排，其目的是在满足各种约束条件下，实现生产效率的最大化和生产成本的最低化。
传统的车间作业调度方法往往难以解决复杂多变的实际问题，因此，寻求一种高效、智能的调度方法成为当前研究的热点。
遗传算法作为一种模拟自然进化过程的优化算法，具有全局搜索能力强、适应性好等优点，被广泛应用于车间作业调度问题的研究中。
二、遗传算法概述遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择和遗传学机制，实现问题的优化求解。
在遗传算法中，每个个体代表问题的一个可能解，通过选择、交叉和变异等操作，不断产生新的个体，逐步逼近最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、适应性好、鲁棒性强等优点，适用于解决复杂的优化问题。
三、车间作业调度问题的描述车间作业调度问题是一种典型的组合优化问题，涉及到多个工序、多台设备和多类工件的合理安排。
在车间作业调度问题中，每个工件都需要经过一系列工序的加工，每个工序可以在不同的设备上进行。
调度目标是确定每个工件在每台设备上的加工顺序和时间，以实现生产效率的最大化和生产成本的最低化。
车间作业调度问题具有约束条件多、工序复杂、设备资源有限等特点，使得其求解过程变得十分复杂。
四、基于遗传算法的车间作业调度方法针对车间作业调度问题的复杂性，本文提出了一种基于遗传算法的调度方法。
该方法首先将车间作业调度问题转化为一个优化问题，然后利用遗传算法进行求解。
具体步骤如下：1. 编码：将每个工件的加工顺序和时间信息编码为一个染色体，构成种群。
2. 初始化：随机生成一定数量的染色体，形成初始种群。
3. 选择：根据染色体的适应度，选择优秀的个体进入下一代。
4. 交叉：对选中的个体进行交叉操作，产生新的个体。
基于改进DE的云计算任务调度算法
文章编号 ： １ ０ ０ １ － ４１ ０ １ － ０ ６
［ ｘ ３ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ － ４ ３ ７ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ２ ３
基 于 改进 Ｄ Ｅ的云 计 算 任 务 调 度算 法
ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ＴＣ Ｄ Ｅ ） ， 并 通过仿真实验， 验 证 了算 法 的 有
效 性．
１ 云计 算任务调度问题
目前 ， 大部分云计算环境都采用 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 提出的 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型， 它是一 种分布式计算模型 ， 用 于 大规模数据集的并行计算嘲。 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 中的一个 作业就是一组 Ｍａ ｐ和 Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ函数 ， 它们被提交给
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献标志码 ： Ａ
云计算是一种商业计算模 型， 它将计算任务分 布在大量计算机构成 的资源池上， 使用户能够按需 获取计算力、 存储空 间和信息服务［ １ 剖． 其基本思想 是透过网络将庞大的计算处理程序 自 动拆分成多个 较小子任务 ， 然后按照适 当的算法分配到虚拟计算 资源上处理， 最后分析整合处理结果， 回传给用户．
考虑时间的 １ １ ） Ｅ 、 只考虑成本的 Ｃ Ｄ Ｅ的功能验证 实验 ， Ｔ ＤＥ与 遗传算 法的性 能对 比 实验． 实验 结果证 明： 改进后 的差分进化算 法能够适 用于云计 算环境下的任务调度 问题 ， 并取得 良好的调 度效果． 关键词 ： 云计算； 差分进化算法 ； 任务调度 ； 时间 ； 成本
调 度系统 ， 然后 被调 度到 可用 的机器 上去． 具 体 的执 行 流程 如图 ｌ ［ ］ 所 示．
任务优化调度方法
任务优化调度方法任务优化调度是指将不同的任务分配给相应的资源进行处理，并通过合理的调度策略来优化任务的执行效率和资源利用率。
在当今互联网快速发展的环境下，任务优化调度成为了一个重要的研究方向，涉及到了分布式计算、云计算、物联网等多个领域。
本文将介绍一些常见的任务优化调度方法，包括负载均衡、遗传算法和深度学习等。
1. 负载均衡负载均衡是任务优化调度中最常用的方法之一。
它通过将任务均匀地分配给各个资源节点，以实现资源的平衡利用。
负载均衡可以分为静态负载均衡和动态负载均衡两种方式。
静态负载均衡是在任务分配前就确定好资源分配方案，通常通过对任务进行划分和预估来确定任务分配。
但是静态负载均衡的问题在于无法适应资源和任务的实时变化，无法应对突发任务的出现。
动态负载均衡则是在任务执行过程中动态地调整资源分配。
它可以根据实时的任务情况和资源状态来决定任务的分配和调度。
常用的方法有负载感知、基于队列的调度等。
2. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，适用于复杂的优化问题。
在任务优化调度中，遗传算法可以用于优化任务的调度顺序、资源的分配等问题。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程，将任务和资源映射为个体和基因，通过选择、交叉和变异等操作来不断改进优化方案。
遗传算法具有较强的全局搜索能力和并行计算能力，可以有效地寻找到任务优化调度的最优解。
3. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在任务优化调度领域也得到了广泛应用。
深度学习可以通过学习大量的任务和资源数据，来建立任务和资源之间的映射模型，并预测最优的任务调度方案。
深度学习在任务优化调度中主要应用于任务分配和资源调度。
通过学习大量的任务和资源数据，深度学习模型可以从中找出任务和资源之间的潜在联系，并通过预测的方式为任务分配和资源调度提供决策依据。
总结任务优化调度是一个复杂的问题，在不同应用场景下可能需要采用不同的方法和技术。
负载均衡方法可以通过平衡资源利用来提高任务执行效率；遗传算法可以通过模拟生物进化过程来寻找最优解；深度学习可以通过学习大量数据来预测最优的任务调度方案。
《遗传算法详解》课件
遗传算法具有全局搜索能力、对问题 依赖性小、可扩展性强、鲁棒性高等 特点。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小，选择优秀 的解进行遗传操作。
迭代更新
重复以上过程，直到满足终止条 件。
变异操作
对某些基因进行变异，增加解的 多样性。
《遗传算法详解》 ppt课件
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本组成 • 遗传算法的实现流程 • 遗传算法的优化策略 • 遗传算法的改进方向 • 遗传算法的未来展望
目录
Part
01
遗传算法概述
定义与特点
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法，通过模拟基因遗传和变异 的过程来寻找最优解。
Part
05
遗传算法的改进方向
混合遗传算法的研究
混合遗传算法
结合多种优化算法的优点，提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速 度。
混合遗传算法的原理
将遗传算法与其他优化算法（如梯度下降法、模拟退火算法等）相 结合，利用各自的优势，弥补各自的不足。
混合遗传算法的应用
在许多实际问题中，如函数优化、路径规划、机器学习等领域，混 合遗传算法都取得了良好的效果。
自适应交叉率
交叉率控制着种群中新个体的产生速度。自适应交叉率可以根据种群中个体的适应度差 异进行调整，使得适应度较高的个体有更低的交叉率，而适应度较低的个体有更高的交 叉率。这样可以提高算法的搜索效率。
自适应变异率
变异率决定了种群中新个体的产生速度。自适应变异率可以根据种群中个体的适应度进 行调整，使得适应度较高的个体有更低的变异率，而适应度较低的个体有更高的变异率
基于粒子群结合遗传算法PSOGA...
摘要随着计算机技术的革新与互联网的飞速发展，云计算应运而生。
云计算是一种新兴的商业计算模式，它利用成熟的虚拟化技术将大量的基础设施资源集中起来，实现了数据中心资源的按需服务。
在云计算中，由于资源具有动态性、异构性、大规模性等特点，如何根据云计算的实际特点制定合适的资源分配策略是目前急需解决的问题。
智能优化算法由于其高度并行、自组织、自适应等特性，已经被广泛用于解决云计算的资源分配问题，本文通过研究云计算下的资源分配问题，对现有的资源分配算法存在的问题进行了分析，主要进行了以下方面的研究工作：①提出一种粒子群结合遗传算法（PSO-GA）的云计算资源分配算法。
传统的的粒子群算法、遗传算法在云计算资源分配过程中均容易陷入早熟收敛的缺陷，不能很好解决云计算下的资源分配。
针对这一问题，提出PSO-GA资源分配算法，该算法在遗传算法的基础上通过引入种群分割、种群覆盖的概念，并且将粒子群算法中的变异算子应用到PSO-GA算法的变异过程中。
实验表明，PSO-GA算法能够有效解决单一的遗传算法和粒子群算法的早熟收敛的缺陷，提高最优解收敛速度和算法执行效率。
②提出一种改进型人工鱼群算法（IAFA）的云计算资源分配算法。
在云计算资源分配过程中，在种群规模较大的情况下，PSO-GA算法收敛速度较慢，不能快速得到全局最优解。
为了解决这一问题，本文提出一种改进型人工鱼群算法（IAFA），在原来行为的基础上淘汰了随机行为，增加了跳跃行为，促使了陷入局部最优的人工鱼跳出局部极值继续搜索全局最优；引入生存周期和生存指数的概念，节约了储存空间，提高了算法的效率。
实验表明，IAFA算法能够在种群规模较大的情况下快速收敛并得到全局最优解。
③扩展了云计算仿真模拟平台CloudSim，对上文提出的算法进行仿真模拟。
本文分析和研究了CloudSim的资源分配机制，对CloudSim平台进行重编译，在CloudSim上实现了PSO-GA、IAFA等算法的仿真程序，并对算法进行了模拟验证和对比分析，实验证明了上述两种改进算法的有效性。
翼伞系统在复杂环境下的组合式归航轨迹规划
第34卷第4期2023年12月广西科技大学学报JOURNAL OF GUANGXI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.34No.4Dec.2023翼伞系统在复杂环境下的组合式归航轨迹规划何伟朝1，文家燕1，2，赵旭东*1，3，闻海潮1（1.广西科技大学自动化学院，广西柳州545616；2.广西汽车零部件与整车技术重点实验室（广西科技大学），广西柳州545616；3.大连理工大学电子信息与电气工程学部，辽宁大连116024）摘要：在较为复杂的空投环境中进行翼伞系统归航任务时，必须考虑风场以及复杂地形的影响。
针对该问题，本文将翼伞空投区域分为障碍区、过渡区以及着陆区，并提出一种基于风场下的复杂多约束条件的翼伞系统组合式航迹规划策略。
在该方法中，将障碍区的复杂地形环境约束转化为实时路径约束，借助风场干扰下的翼伞系统模型，把控制量消耗最小作为目标函数并采用高斯伪谱法进行求解；为了使翼伞系统能更平滑精准地到达目标点，设立过渡区以实现翼伞系统控制量调整，并在着陆区采用分段归航的方式设计归航轨迹；最后基于改进Tent 映射的混合混沌粒子群算法求解目标参数。
仿真结果表明：与高斯伪谱法直接归航对比，本文方法规划出的航迹具有更好的可行性和实用性；与传统混沌粒子群算法相比，本文的改进混沌粒子群算法具有更好的收敛性，规划出的翼伞航迹具有更高的精准度。
关键词：翼伞系统；航迹规划；复杂环境；高斯伪谱法；分段归航；粒子群算法；改进Tent 映射中图分类号：TP273；V249DOI ：10.16375/45-1395/t.2023.04.0140引言翼伞系统是一种可以依靠开伞后冲压空气形成的气室来维持翼型，并提供升力和前进力的柔性飞行器[1]，具有良好滑翔性、可控性和稳定性。
翼伞系统可以通过下拉操纵绳以改变翼伞在空中的姿势，从而精确控制整个系统航向。
但传统降落伞系统只能随风而动[2]，不受控制。
基于FFD改进算法与遗传算法的文件存盘模型
４ Ｍ Ｂ空 间 ； ４
（ ） 一 个 文 件在 软 盘 上 的存 储 是 紧 密 ２每 （ ） 果 分 析 。 过 运 行 Ｆ Ｄ改 进 算 法 １结 通 Ｆ 排 列 的 ， 占软 盘 空 间 的 大 小 等 于 文 件 的 Ｃ 言程 序 ， 出的 最 优 解 为 ３ 具 体 的存 所 语 求 。
２问题分析
电脑 中 文 件 的 备 份 在 日常 生 活 中很 常 ４模型的建 立与求解 见 ， 使 用软 盘 进 行 文 件 备 份 已不 多 见 ， 而 但 ４ １数据 预 处 理 ．
运 行 结 果一 致 ， 明 采 用 Ｆ Ｄ 进 算 法 得 说 Ｆ 改 出的结果 是正 确的 。 （ ） 型 优缺 点 。 于 Ｆ Ｄ的这 种 改 进 ２模 基 Ｆ 算 法 对 于 文 件 数 不 大 （ Ｏ以 内） １ 的情 况 ， 经
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Ｓｃｉ ｅｎｃｅ ａｎ Ｔｅｃｈ ｄ ｎｏｌ ｏｇｙ ｎｎ Ｉ ｏｖａｔｏｎ ｉ Ｈｅｒ ｄ ａｌ
丁 技 术
基于 ＦＦＤ 改进算 法 与遗传算 法的 文件 存盘模 型
段 柳云 沈阳阳 朱诚 彭立艮 （ 武汉 大学 电子信 息学院 武汉 ４０７） ３ ０ ２ 摘 要： 本题 针对文件备份存 盘问题进行 分析 ， 建立 了两个 可以推广解决实际 问题 的模 型。 模型１ 基于Ｆ Ｄ ： Ｆ 改进算 法建 立动态规划模型 ， 运 用Ｃ 语言程序 蝙写算法求解 ， 出最优 解并进 行检验 ， 型２： 求 模 基于基 本的遗 传算法 ， 建立文件存 盘同题 的较精确模 型。 型在一定程度 模
是 求解 本 题 中 “ 用 软 盘 数 目最 少 ” 使 的思 路 每一 个 文 件的 大 小不 超过 １ ７ ． ６ Ｂ， ４４５ｋ 和 方法 是解 决许 多 实际 问题 所要 用 到 的 ， １ 个文 件总 的 大小 为４ ０ ｋ ４ ０ ／ｌ ７ ． 过 多 次 实 验 和 手 工 验 算 ， 算 结 果 基 本 因 ６ ３ ０ Ｂ， ３ ０ ４ ４ 运 此题 目中的 数学 模 型 仍具 有适 用 性 。 ５ ＝ ．１， ６ ２ ９ ６ 因此 至 少需 要 ３ 个软 盘 才 能存 放 符 合 最 优 解 。 次 ， 算 法 思 路 清 晰 、 其 该 简 易 程 本 问题 中 文件 的存 盘 类似 装 箱 问题 ， 在 题 中所 有 的 ｌ ４ 文 件 ， 使 用 算 法 求 解 目 ６ ＂ 在 单 ， 于 理 解 和 编 程 的 实现 。 序 计 算 的 单个箱 的容量 一定的 情况 下装一 组体积 各不 标 最 优 解 的 过 程 中 ， 出满 足 要 求 的 解 越 速 度 也 很 快 。 当 文 件 数 目庞 大 时 ， 解 得 但 它 的 决 的 是 局 部 最 优 问 题 ， 不 是 我 们 要 求 而 相 同的物 品要 所 用的 箱子 数 量最 少 。 就本 题 接 近 ３ 算 法 越 精 确 。 得 但 来看 ， 解决起来 比较 简单 ， 是从 题 目中抽象 ４ ２ 型 一 ： 于ＦＤ 但 ．模 基 Ｆ 改进 算法 的动态 规划 模 的 全 局 最 优 ， 出 的 结 果 接 近 最 优 解 ，
遗传算法的一些改进及其应用
遗传算法的一些改进及其应用一、本文概述遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、突变、交叉和选择等机制，寻找问题的最优解。
自其概念在20世纪70年代初被提出以来，遗传算法已经在多个领域得到了广泛的应用，包括机器学习、函数优化、组合优化、图像处理等。
然而，随着问题复杂度的增加和应用领域的拓宽，传统的遗传算法在求解效率和全局搜索能力上暴露出一些问题，因此对其进行改进成为了研究热点。
本文首先介绍了遗传算法的基本原理和流程，然后综述了近年来遗传算法的一些主要改进方法，包括改进编码方式、优化选择策略、设计新的交叉和变异算子、引入并行计算等。
接着，文章通过多个实际应用案例，展示了改进后遗传算法在求解实际问题中的优越性和潜力。
本文总结了当前遗传算法改进研究的主要成果，展望了未来的研究方向和应用前景。
通过本文的阐述，读者可以对遗传算法的基本原理和改进方法有全面的了解，同时也可以通过实际应用案例深入理解改进后遗传算法的优势和适用场景，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
二、遗传算法的基本原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。
它模拟了自然选择、交叉（杂交）和突变等生物进化过程，通过迭代的方式寻找问题的最优解。
遗传算法的主要组成部分包括编码方式、初始种群生成、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。
在遗传算法中，问题的解被表示为“染色体”，通常是一串编码，可以是二进制编码、实数编码或其他形式。
初始种群是由一定数量的随机生成的染色体组成的。
适应度函数用于评估每个染色体的适应度或优劣程度，它通常与问题的目标函数相关。
选择操作根据适应度函数的值选择染色体进入下一代种群，适应度较高的染色体有更大的机会被选中。
交叉操作模拟了生物进化中的杂交过程，通过交换两个父代染色体的部分基因来生成新的子代染色体。
云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略
云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略作者：袁爱平万灿军来源：《计算机应用》2014年第02期摘要：针对云环境下服务器内部多种资源间分配不均衡问题，提出了一种多维资源协同聚合的虚拟机调度算法MCCA。
该算法在分组遗传算法的基础上，采用模糊逻辑及基于资源利用率多维方差的控制参量，设计适应度函数指导搜索解空间。
算法使用基于轮盘赌法的选择方法，并对交叉和变异等进行了优化，以实现快速有效地获取近似最优解。
在CloudSim环境下进行了仿真，实验结果表明该算法对均衡多维资源分配和提高资源综合利用率具有一定的优势。
关键词：云计算；虚拟机；多维均衡；分组遗传算法中图分类号： TP301文献标志码：AVirtual machine deployment strategy based onimproved genetic algorithm in cloud computing environmentAbstract：Aiming at improving the resource utilization of data center by balanced usage of multiple resources， a scheduling algorithm based on group genetic algorithm for multi-dimensional resources coordination was proposed to solve the virtual machine deployment problem. To guide the solution searching， a fuzzy logic based multi-dimensional fitness function was raised. Meanwhile，innovative optimization of crossover and mutation was put forward to improve the solution quality. The results of simulation in CloudSim environment prove that using the proposed algorithm can obtain better multi-dimensional resources performance and higher resource utilization rate.Key words：cloud computing；virtual machine；multi-dimensional balancing；group genetic algorithm0 引言随着信息技术和网络应用的快速发展，云计算作为一种全新的计算模式，已越来越受到工业界和学术界的关注，有代表性的云计算实例有Amazon的弹性云、IBM蓝云、Google的云计算等。
遗传算法在集成电路设计中的优化
遗传算法在集成电路设计中的优化遗传算法是一种基于自然进化模式的优化算法，可以被广泛应用于各种领域，其中就包括集成电路设计。
由于集成电路的复杂性和多样性，对于开发人员来说，如何快速、准确地设计出高质量的集成电路是一个巨大的挑战。
本文将探讨遗传算法在集成电路设计中的应用，以及其优势和不足之处。
一、遗传算法的基本思想遗传算法最初是由荷兰的John Holland教授于上世纪70年代提出的，其基本思想是模拟自然进化过程，通过基因编码、交叉、变异等操作，逐步找到最优解。
遗传算法的具体流程如下：1.初始化种群，随机生成一组解；2.进行适应度评估，即计算每个解的适应度；3.选择操作，根据适应度选择一些优秀的解作为父代；4.交叉操作，将父代的基因进行随机交换，生成新的解作为子代；5.变异操作，随机改变某个基因的值，生成新的解；6.重复步骤2至5，直到找到满意的解。
二、集成电路设计中的应用在集成电路设计中，遗传算法可以用来优化多个方面，包括电路结构、电路参数、电路布局等等。
下面分别介绍其具体应用。
1.电路结构优化在设计电路时，一般会存在多种不同的电路结构可以实现同样的功能，但它们的性能可能存在巨大差别。
因此，通过遗传算法来寻找最优的电路结构，可以大大提升电路的性能。
这个过程需要先进行电路的建模，充分考虑各种电路参数和性能指标，再通过遗传算法对不同的电路结构进行评估和选择，逐步找到最优解。
2.电路参数优化在电路设计中，参数的选择对电路的性能有着至关重要的影响。
传统的手动调整参数的方法往往耗时耗力，而且很难保证找到最优解。
遗传算法可以通过不断迭代和探索，找到最优的电路参数，从而提升电路性能。
3.电路布局优化在集成电路中，电路布局通常是采用手动操作完成的，但这种方法往往不够高效且难以保证优质的布局结果。
而通过遗传算法对电路进行自动布局，可以提高布局效率，同时保证布局质量。
因为遗传算法能够搜索更广泛的解空间，并能自动学习和选择优秀的解决方案。
改进量子遗传算法代码
改进量子遗传算法代码量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的优化算法。
它利用量子位的叠加性和相干性来提高搜索效率，并通过遗传算法的选择、交叉和变异操作来优化解的质量。
然而，原始的量子遗传算法代码可能存在一些改进的空间。
下面是几个可以改进的方面：1. 量子位编码方式：原始的量子遗传算法采用二进制编码方式表示量子位，但这种方式在处理大规模问题时会导致搜索空间过大，从而影响算法的效率。
改进的方式是采用基于编码的量子变量表示方法，例如基态编码或角度编码，以减少搜索空间的大小。
2. 量子操作选择：原始的量子遗传算法通常使用单一的量子操作来更新量子态，例如单比特旋转门或CNOT门。
然而，这种方式可能无法充分利用量子计算的并行性。
改进的方式是引入更多的量子操作，例如多比特旋转门或自适应旋转门，以增加算法的搜索能力。
3. 遗传算法参数调整：原始的量子遗传算法中，遗传算法的参数往往需要手动调整。
这个过程可能耗费大量的时间和精力，并且很难找到最优的参数组合。
改进的方式是引入自适应的遗传算法参数调整方法，例如遗传算法自适应参数控制策略，以提高算法的鲁棒性和自适应性。
4. 量子特殊变量的引入：有些问题可能存在一些特殊的变量，这些变量对解的优化起到重要的作用。
原始的量子遗传算法无法灵活地处理这些特殊变量。
改进的方式是引入量子特殊变量，以增加算法对问题的适应性和灵活性。
5. 并行计算策略：原始的量子遗传算法是串行执行的，可能导致算法在处理大规模问题时运行时间较长。
改进的方式是引入并行计算策略，例如并行量子计算和并行遗传算法，以加速算法的执行速度。
综上所述，改进量子遗传算法代码可以从量子位编码方式、量子操作选择、遗传算法参数调整、量子特殊变量的引入和并行计算策略等方面入手，以提升算法的搜索效率和优化能力。
基于改进的遗传算法的维修网络优化研究
基于改进的遗传算法的维修网络优化研究近年来，维修网络优化一直是研究的热点之一。
随着制造业和服务业的普及与发展，维修网络在企业运营中扮演着重要的角色。
因此，设计一种高效的维修网络，将对企业运营产生积极的影响。
遗传算法是一种常用的优化算法，但单纯的遗传算法在解决实际问题时会遇到收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
本文针对遗传算法的不足，提出一种改进的遗传算法在维修网络优化中的应用。
一、遗传算法基础遗传算法是一种重要的演化算法。
它模拟自然进化过程，通过模拟基因交叉、变异等方式，逐步演化出更优的解。
遗传算法基本流程包括初始化、选择、交叉、变异和评估。
其中，选择是最重要的一步，它通过适应度函数来度量每个个体的适应能力，然后依据一定的选择策略来选择优秀个体。
交叉和变异模拟交配和基因突变过程，从而产生新的个体。
最后，对新个体进行评估和选择，直到满足终止条件。
二、遗传算法优化维修网络在维修网络中，关键问题是如何确定基础设施的位置和覆盖范围，以保证整个维修网络的有效性和效率。
传统的维修网络优化方法主要基于数学模型，这种方法需要大量的计算和模拟，效率低下且局限性较大。
因此，采用遗传算法优化维修网络是一种可行的选择。
针对维修网络问题，本文提出了一种遗传算法。
遗传算法对维修网络中的基础设施进行编码，将每个基础设施看作一个节点，并以节点之间的距离作为进化的基因。
每个个体代表一组基础设施的覆盖范围和位置。
相邻节点之间的距离越近，其表明该两个节点在时间和成本上的联系越紧密。
遗传算法中的选择操作将评估每个个体的适应度，并选择适应度最高的个体进行下一轮进化。
交叉和变异操作负责产生新的解，并通过评估将其加入候选个体集合中。
三、改进的遗传算法应用为提高遗传算法的求解能力，本文提出了两种改进方法：一是采用改进的选择策略，将每个个体进行两次选择操作。
首先使用轮盘赌选择和排除最差的个体，然后使用锦标赛选择优秀的个体。
二是采用改进的交叉方式，降低交叉过程中产生冲突的风险。
改进遗传算法
k
，则
适值函数为
F
f
fk max
k
其中， k 也是一个较小的数，其意义和最大化问题设置相
同。
③ k 对于调节选择压力的作用 k 的引入能够调节选择压力，即好坏个体选择概率的差，
使广域搜索范围宽，保持种群的多样性，而局部搜索细致， 保持收敛性。
在算法开始运行的时候，希望选择压力较小，所以 k
取值较大，使不同个体间的选择概率相差不大，到种群进化
染色体为实数编码。实数编码具有精度高、便于大空间搜 索、运算简单的特点，特别适合于实优化问题，但是反应 不出基因的特征。
• 3.整数编码
对于染色体X=（x1,x2,…，xi,…,xn）,1≤i≤ni, ni 为第i位基因 的最大取值，则称染色体为整数编码。显然不同位置上的 基因取值可以不同。整数编码可以适应于新产品投入、时 间优化和伙伴挑选等问题。
5.停止准则
在基本的遗传算法中，一般采用最大迭代次数作为算法的 停止准则，此方法不太准确，因为可能在在最大的迭代次数 之前算法已经收敛，也可能在最大迭代次数时还没收敛，因 此采用另外一种停止准则，即根据种群的收敛程度，种群适 应值得一致性来判断是否算法停止。在算法的执行过程中保 留历史上最好的个体，观察指标
遗传算法改进方法
基于以上介绍可知，遗传算法通常需要解决以下问题： 确定编码方案，适应度函数标定，选择遗传操作方式和相 关控制参数，停止准则确定等，相应地，为改进简单遗传 算法的实际计算性能，很多的改进工作也是从参数编码、 初始种群设定、适应度函数标定、遗传操作算子、控制参 数的选择以及遗传算法的结构等方面提出的。基于不同的 问题，遗传算法可以有不同的改进和变形，这也是遗传算 法内容丰富和作用强大的原因。
量子遗传算法
量子遗传算法
量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法。
它是一种基于量子力学的遗传算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，从而实现了更快速、更有效的优化。
量子遗传算法的基本思想是将遗传算法中的“基因”变量替换为量子力学中的“波函数”变量，即用量子力学的概念来模拟遗传算法。
在这种算法中，波函数可以被用来表示变量的取值，因此可以实现多维变量的优化。
量子遗传算法的优势是它可以更快地收敛，优化更有效。
它的优点是它可以解决非凸优化问题，即存在多个最优解的问题，而传统的遗传算法只能解决凸优化问题。
此外，量子遗传算法还可以利用量子力学的概念，如量子干涉、量子相干等，使算法更加有效。
量子遗传算法一般用于优化非线性、非结构化、非凸优化问题，如多目标优化、非线性约束优化、最优控制、模糊优化等。
它对于解决复杂的优化问题具有重要的意义，因此被广泛应用于工程、物理、经济学等领域。
总之，量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，实现了更快速、更有效的优化，可以解决复杂的优化问题，广泛应用于工程、物理、经济学等领域。
种群多样性的GEP算法在预测中的研究和应用
种群多样性的GEP算法在预测中的研究和应用张锐;候沙沙【摘要】Aiming at the problem that the traditional gene expression programming algorithm is easy to fall into the premature convergence and local optimum when the function is excavated.GEP algorithm(PD-GEP) based on population diversity is proposed.The algorithm proposed a simple cloud improved GEP strategy,using a simple cloud to improve the constant creation method,and designed a cloud mutation operator and cloud crossover operator to dynamically adjust its mutation and crossover probability to ensure the diversity of the population.At the same time,an effective crossover strategy is proposed,new individuals are introduced to update the population,so as to avoid premature convergence and improve the efficiency of evolution.Finally,it is applied to engineering examples,and the results are compared with the traditional GEP results.The results show that the proposed algorithm can improve the prediction precision and convergence rate,and it has better convergence.%针对传统的基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法在函数发掘时容易陷入过早收敛和局部最优问题,提出了一种基于种群多样性的GEP (GEP based on population diversity,PD-GEP)算法.该算法提出了简单云改进GEP策略,利用简单云改进了常数创建方法,并设计了云变异算子和云交叉算子动态调整其变异和交叉概率,以保证种群的多样性.同时提出了种群的有效交叉策略,引入新个体更新种群,避免早熟收敛,提高进化效率.最后将其应用于工程实例中,并将其结果与传统GEP算法结果进行比较.研究结果表明:该算法提高了预测精度和收敛速率,具有更好的收敛性.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2017(022)004【总页数】5页(P18-22)【关键词】基因表达式编程;种群多样性;简单云;有效交叉【作者】张锐;候沙沙【作者单位】哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TP311在科学和工程领域中，函数建模是一种用数学模型来归纳由实验或模拟所得到的大量数据的抽象公式，因此对于函数建模方法的研究具有广泛的应用价值。
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（ ． 东石 ￣４ －学院 计 算机科 学与技 术 系， 东 茂名 ５５０ ； ． 南 师范 大 学 数 学与 计算 机科 学学 院 ， １广 ｋｒ Ｓ－ 广 ２００ ２ 湖 长
沙 ４０ ８ ） １０ １
摘
要 ：针 对量子遗 传 算法在 函数优 化 中易 陷入 局部 最优 和早 熟 收敛 等 缺 点 ， 用云 模 型对 其进 行 改进 ， 用 采 采
ห้องสมุดไป่ตู้
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量子种 群基 因云 对种群进 化进行 定性 控制 ， 采用基 于云模 型 的量 子 旋转 门 自适 应调 整 策略 进 行 更新 操 作 ， 算 使
法在定性知识的指导下能够 自 适应控制搜索空间范围， 能在较大搜索空间条件下避开局部最优解。典型函数对 比实验表明， 该算法可以避免陷入局部最优解， 能提 高全局寻优能力， 同时能 以更快的速度收敛于全局最优解 ， 优化质量和效率都要优于遗传算法和量子遗传算法。
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第２ ８卷 第 ｌ ０期 ２１ ０ １年 １ 月 ０
计 算 机 应 用 研 究
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Ｖ １２ ． Ｏ ｏ ． ８ Ｎｏ １
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一
种 基 于 云模 型 改进 型 量 子 遗传 算 法 冰 的
关 键词 ：云模 型 ； 量子 计算 ； 子遗传 算 法 ； 量 函数优化
中图分 类号 ：Ｔ ３ ３ Ｐ ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ －６ ５ ２ １ ） ０ ３ ８ —３ ０ １ ３ ９ （ ０ １ １ － ６４ ０
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １ ０ — ６ ５ ２ １ ．０ ０ １ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １ ３ ９ ．０ １ １ ： ２ 、ｓ
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