混合遗传算法及其应用
matlab混合编码遗传算法
混合编码遗传算法在matlab中的应用1. 混合编码遗传算法的概念混合编码遗传算法是一种通过将离散和连续编码结合起来进行优化的方法。
它将问题的离散和连续变量分别进行编码，在进化过程中同时进行离散和连续空间的搜索，以充分利用不同编码方式的优势，提高搜索效率和优化结果的质量。
2. 混合编码遗传算法的原理混合编码遗传算法的原理主要包括两个方面：一是离散和连续编码的结合，二是利用遗传算法进行进化搜索。
在离散编码中，问题的解空间被划分为有限个离散的候选解，通过进化搜索找到最优解。
在连续编码中，问题的解空间是连续的，利用进化搜索算法对连续空间进行搜索。
混合编码遗传算法将这两种编码方式融合在一起，以期在搜索过程中充分利用不同编码方式的特点，提高搜索效率。
3. Matlab中的混合编码遗传算法在Matlab中，可以通过编写相应的代码来实现混合编码遗传算法。
Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地实现混合编码遗传算法的各项操作，包括种裙初始化、选择、交叉、变异等。
Matlab还提供了丰富的绘图和分析工具，可以方便地对算法的运行结果进行可视化和分析。
4. 混合编码遗传算法的应用领域混合编码遗传算法在实际问题中有着广泛的应用。
比如在工程优化问题中，混合编码遗传算法可以有效地处理同时存在离散和连续变量的优化问题，如工程设计中的参数优化、控制系统中的参数调节等。
另外，在组合优化和调度问题中，混合编码遗传算法也有着良好的应用效果。
5. 混合编码遗传算法的优势和局限性混合编码遗传算法充分利用了离散和连续编码的优势，在处理复杂的优化问题时有着良好的性能表现。
但混合编码遗传算法的实现也较为复杂，需要充分考虑离散和连续编码的协调和平衡，算法的参数设置也较为繁琐。
6. 总结混合编码遗传算法在Matlab中的实现具有一定的挑战性，但通过充分利用Matlab提供的工具和函数，可以高效地实现混合编码遗传算法的各项操作。
混合编码遗传算法在实际问题中有着广泛的应用前景，可以有效地解决各种复杂的优化问题。
遗传算法理论及其应用发展
遗传算法理论及其应用发展摘要:首先介绍了遗传算法的基本工作原理和主要特点; 然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的发展,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论; 最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。
关键词:遗传算法; 遗传算子; 控制参数; 组合优化遗传算法[1] (Genetic Algorithms，简称GA )是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首先提出的。
它源于达尔文的进化论、孟德尔的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说; 其基本思想是模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解的算法。
从公开发表的论文看, 我国首先开始研究应用遗传算法的有赵改善和华中理工大学的师汉民等人。
遗传算法最早应用于一维地震波形反演中, 其特点是处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身, 搜索过程既不受优化函数联系性的约束, 也不要求优化函数可导, 具有较好的全局搜索能力; 算法的基本思想简单, 运行方式和实现步骤规范, 具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点, 但其局部搜索能力差, 容易出现早熟现象。
自1985年起, 国际遗传算法会议每两年召开一次, 在欧洲, 从1990年开始每隔一年也举办一次类似的会议。
1993年, 国际上第一本以遗传算法和进化计算为核心内容的学术期刊5 Evolutionary Com putation6 (进化计算) 在MIT 创刊; 1994年, 在美国奥兰多召开的IEEE World Congress on Computation Intelligence ( IEEE全球计算智能大会)上, 进化计算与模糊逻辑、神经网络一起统称为计算智能; 1997年, 5 IEEE Transaction son Evolutionary Computation6创刊。
这些刊物及时全面地报道了近年来遗传算法的最新研究成果。
遗传算法原理与应用实例
遗传算法原理与应用实例遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化解决问题的方案。
遗传算法具有全局搜索能力、并行计算能力和自适应性等优点，在许多领域得到了广泛应用。
遗传算法的原理遗传算法的基本原理是模拟自然进化过程，通过不断的选择、交叉和变异等操作，逐步优化解决问题的方案。
具体来说，遗传算法的过程包括以下几个步骤：1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
2. 适应度评价：对每个个体进行适应度评价，即计算其解决问题的能力。
3. 选择操作：根据适应度大小，选择一部分个体作为下一代的父代。
4. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的子代。
5. 变异操作：对子代进行变异操作，引入新的基因。
6. 重复执行：重复执行2-5步，直到满足停止条件。
7. 输出结果：输出最优解。
遗传算法的应用实例遗传算法在许多领域都有广泛的应用，下面介绍几个典型的应用实例。
1. 机器学习遗传算法可以用于机器学习中的特征选择和参数优化等问题。
例如，在图像分类问题中，可以使用遗传算法选择最优的特征子集，从而提高分类准确率。
2. 优化问题遗传算法可以用于各种优化问题，如函数优化、组合优化和约束优化等。
例如，在工程设计中，可以使用遗传算法优化设计参数，从而降低成本或提高性能。
3. 人工智能遗传算法可以用于人工智能中的搜索和规划问题。
例如，在机器人路径规划中，可以使用遗传算法搜索最优路径，从而避免障碍物和优化路径长度。
4. 游戏设计遗传算法可以用于游戏设计中的智能体行为优化和关卡生成等问题。
例如，在游戏中，可以使用遗传算法优化智能体的行为策略，从而提高游戏体验。
总结遗传算法是一种强大的优化算法，具有全局搜索能力、并行计算能力和自适应性等优点，在许多领域得到了广泛应用。
通过模拟自然进化过程，遗传算法可以不断优化解决问题的方案，从而提高问题的解决能力。
基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络学习算法及其应用
摘 要 ：在 研 究 径 向 基 神 经 网 络 学 习 算 法 的 基 础 上 ， 出 了 一 种 新 型 的 径 向 基 神 经 网 络 学 习 算 法 — — 混 合 递 阶 提 遗传 算法 ． 算 法将 递 阶遗 传算 法 和最 小 二乘 法 的优点 结 合在 一起 ， 够 同 时确 定径 向基 神 经 网络 的 结 构 和参 数 ， 该 能 并具 有较 高 的学 习效 率 ． 用 基 于混合 递 阶遗 传算 法 的径 向基 神 经 网络 对 混沌 时 间序 列 学 习 和 预测 ， 得 了较 好 采 取 的效 果 ． 关 键 词 ：径 向 基 神 经 网 络 ；混 合 递 阶 遗 传 算 法 ； 沌 时 间序 列 混
人 脑 皮 层 中 ， 有 局 部 调 节 和 交 叠 的 感 受 域 （ｅｅ． 具 ｒｃｐ
１ 引言 （ｎｒｄ ｃ ｏ ） Ｉｔ ｕｔ ｎ ｏ ｉ
径 向基 神 经 网 络 （ａ ｉ ａｉ ｆｎ ｔ ｎ ｎ ｕａ ｎ ｔ ｒｄａ ｂ ｓ ｃｉ ｅ ｒｌ ｅ． ｌ ｓｕ ｏ ｗ ｒ ） 是 人脑 神 经 网 络 系 统 的 一 种 抽 象 和 简 化 ． ｏｋ ， 在
定 径 向基 神 经 网 络 的 结 构 和 参 数 ． 文 在 分 析 径 向 本 基 神 经 网 络 结 构 特 点 的 基 础 上 ， 出 了 一 种 基 于 遗 提 传 算 法 的学 习 算 法 ， 够 从 样 本 数 据 中 确 定 径 向 基 能 神 经 网 络 的结 构 和参 数 ．
Ａ
ｄ： ａｅ ｎｔｅｓ ｄ ｆ Ｂ Ｎ （ａｉ ａｉ ｆ ｃ ｏ ｅｒ ｅ ｏｋ ｒｉｉቤተ መጻሕፍቲ ባይዱａ ｏｉ ｍ ｎ ｅ ｅｃａ ｏｉ ｍ， Ｂ ｓｄｏ ｔ ｙｏ Ｆ Ｎ ｒｄ ｂｓ ｕ ｔ ｎｎｕａ ｎｔ ｒ）ｔ ｎｎ ｌ ｒｈ ａｄｇｎｔ ｇｒｈ ｈ ｕ Ｒ ｌ ａ ｓ ｎｉ ｌ ｗ ａ ｇ ｔ ｉｌ ｔ
混合智能计算方法及其应用
混合智能计算方法及其应用混合智能计算方法及其应用智能计算是计算机科学领域中的一种重要研究方向，旨在模仿人类智能的思维能力，以解决复杂问题。
近年来，随着人工智能和机器学习的快速发展，混合智能计算方法也应运而生。
混合智能计算方法将多个智能计算技术相结合，形成一种更加高效和精确的解决方案。
本文将介绍几种常见的混合智能计算方法，并着重探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、遗传算法与模拟退火算法的混合方法遗传算法是一种模拟自然进化过程的计算方法，它使用选择、交叉和变异等操作来搜索全局最优解。
模拟退火算法则是一种利用物理的退火过程来寻找最优解的方法，通过温度控制和随机搜索来避免陷入局部最优。
将这两种方法相结合，可以充分利用遗传算法的种群搜索和模拟退火算法的全局搜索能力，提高求解问题的效率和准确度。
在实际应用中，遗传算法与模拟退火算法的混合方法被广泛应用于优化问题，如机器学习中的参数优化、图像处理中的图像重建、物流中的路径规划等。
通过将两种算法相互补充，可以克服各自单一算法的弱点，得到更好的优化结果。
然而，这种混合方法也存在一些局限性。
首先，遗传算法与模拟退火算法都需要大量的计算资源和时间，因此对于计算资源有限的问题可能不适用。
其次，混合方法需要调整两种算法的参数，参数的选择不当可能会导致性能下降或局部最优解的出现。
二、神经网络与模糊逻辑的混合方法神经网络是一种模仿生物神经系统行为的计算模型，具有学习和推理能力。
而模糊逻辑则是一种模糊推理与模糊控制的方法，能够处理不确定性与模糊性的问题。
将神经网络与模糊逻辑相结合，可以通过神经网络的学习能力获取输入输出的映射关系，并通过模糊逻辑的推理能力处理输入输出之间的不确定性。
在实际应用中，神经网络与模糊逻辑的混合方法被广泛应用于模式识别、控制系统、决策支持系统等领域。
通过神经网络的学习能力和模糊逻辑的模糊推理能力，可以处理具有不确定性和模糊性的问题，提高系统的鲁棒性和适应性。
混合遗传算法GASA
模拟退火遗传算法(SAGA) 模拟退火遗传算法(SAGA)
遗传模拟退火算法是将遗传算法与模拟退火算法相结 合而构成的一种优化算法。遗传算法的局部搜索能力较差， 合而构成的一种优化算法。遗传算法的局部搜索能力较差， 但把握搜索过程总体的能力较强； 但把握搜索过程总体的能力较强；而模拟退火并法具有较 强的局部搜索能力、并能使按索过程避免陷入局部最优解， 强的局部搜索能力、并能使按索过程避免陷入局部最优解， 但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多，不便 但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多， 于使搜索过程进入最有希望的搜索区域，从而使得模拟退 于使搜索过程进入最有希望的搜索区域， 火算法的运算效率不高。但如果将遗传算法与模拟退火算 火算法的运算效率不高。 法相结合，互相取长补短， 法相结合，互相取长补短，则有可能开发出性能优良的新 的全局搜索算法，这就是遗传模拟退火算法的基本思想。 的全局搜索算法，这就是遗传模拟退火算法的基本思想。
而模拟退火并法具有较强的局部搜索能力并能使按索过程避免陷入局部最优解强的局部搜索能力并能使按索过程避免陷入局部最优解但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多不便但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多不便于使搜索过程进入最有希望的搜索区域从而使得模拟退于使搜索过程进入最有希望的搜索区域从而使得模拟退火算法的运算效率不高
基于模拟退火的混合遗传算法
混合遗传算法
我们知道，梯度法、爬山法、 我们知道，梯度法、爬山法、模拟退火法等一些优化算法 具有很强的局部搜索能力， 具有很强的局部搜索能力，而另一些含有问题相关的启发知识的 启发式算法的运行效率也比较高。如果融合这些优化方法的思想， 启发式算法的运行效率也比较高。如果融合这些优化方法的思想， 够成一种新的混合遗传算法(hybrid 够成一种新的混合遗传算法(hybrid genetic algorithm)，是提高 algorithm)， 遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。目前， 遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。目前，混合遗传 算法实现方法体现在两个方面，一是引入局部搜索过程，二是增 算法实现方法体现在两个方面，一是引入局部搜索过程， 加编码变换操作过程。在构成混合遗传算法时， Jong提出下 加编码变换操作过程。在构成混合遗传算法时，De Jong提出下 面三个基本原则： 面三个基本原则： ①尽量采用原有算法的编码； 尽量采用原有算法的编码； ②利用原有算法全局搜索的优点； 利用原有算法全局搜索的优点； ③改进遗传算子。 改进遗传算子。
遗传算法在混合动力汽车参数优化中的应用
遗传算法在混合动力汽车参数优化中的应用连志伟 颜 超 (武汉理工大学)摘要 混合动力汽车的动力部件参数和控制器参数对整车燃油经济性和排放有重要的影响。
文章分别以基于遗传算法的3种算法:权重系数法、并列选择法和共享函数法对一辆样车的参数进行离线仿真。
结果表明,应用这些方法获得的优化参数,在满足车辆特定性能的前提下能有效地减少油耗和降低排放。
对比分析优化结果,找出最适合H EV参数优化的算法,并给出参数优化的多组Pareto最优解。
主题词 混合动力 汽车 遗传算法0 引言混合动力汽车是由多个部件构成的复杂系统,其多动力系统给车辆动力分配带来了灵活性,可以在满足车辆性能的前提下减少油耗和降低排放。
但是,这些特性不仅与动力部件参数有关,还取决于控制策略及其相关参数;由于多个目标之间存在相互制约和高度非线性,几乎无法在所有目标上都获得最优解。
因此,要实现H EV 多目标参数优化设计必须对这些参数同时进行优化。
目前,求解这样复杂的有约束非线性多目标参数优化问题主要是根据工程经验设置参数初值,然后通过!试错法∀对这些参数进行调整。
常用的序列二次规划法(SQP)就是基于梯度的算法,它要求目标函数连续、可微,并满足Lipsch itz 条件,而对于H E V这样复杂的系统,这些条件很难满足。
遗传算法(GA)是一种具有很强全局寻优能力的仿真算法,它对于多峰、非连续、不可微或不满足Lipsch itz条件的多目标优化问题是行之有效的方法。
本文分别应用基于遗传算法的3种算法:权重系数方法、并列选择法和共享函数法,着重就并联混合动力汽车(P HEV)的动力部件参数和控制器参数进行优化,从而得出各种算法优化的最优解;并对这些结果进行对比分析,总结出在车辆参数优化中最适宜的算法;同时为P H EV参数优化提供多组方案。
1 PH EV参数优化问题1.1 优化参数的选取并联混合动力系统主要由发动机、电机、电池及传动系统等部件组成。
混合遗传算法求解航班延误恢复调度
混合遗传算法求解航班延误恢复调度综合考虑航班延误各类损失，建立了合理的大规模航班延误恢复调度模型。
以此模型的目标函数为适应度函数，设计了基于遗传算法和模拟退火算法的混合遗传算法来快速有效的寻找优化恢复调度方案。
仿真结果表明，该算法与先到先服务的现行调度方法相比，可以有效的减少各种延误损失。
标签：航班延误；调度模型；混合遗传算法引言航班延误恢复调度（Recovery Scheduling of Flight Delays，RSFD）是指由于某些原因造成了大面积的航班延误，当恢复起飞时，需要重新调度延误航班。
航班恢复调度问题是一个多目标的优化问题，目前国际、国内在理论与实际应用上都没有很好的解决方法。
国内机场的普遍做法是靠航空管制员自身的经验和判断进行的，基于先到先服务原则（First Come First Serve，FCFS），调度效率较低。
因此本文考虑引入遗传算法，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）在解决最优化问题上有较好的效果，但“早熟”（Prematurely）现象是目前遗传算法研究中的关键问题。
所以在这种情况下考虑引入模拟退火算法对遗传算法进行改进，利用该算法在搜索时可以以一定概率接受劣质解的策略避免遗传迭代过程提前陷入局部最优，从而提高算法的鲁棒性，将两者结合，有利于丰富优化过程中的搜索行为，增强全局和局部搜索能力和搜索效率。
1 航班延误经济损失航班延误经济损失通常包括显性损失和隐性损失两部分[1][2]，如图1：延误航班的运营成本2 混合遗传算法求解航班延误回复调度问题本文采用遗传算法与模拟退火算法相结合，设计混合遗传算法[3][4][5][6][7]如下：（1）选择编码，生成初始群体本文对于研究的航班延误恢复调度问题采用实数编码，如：12345678代表发生延误的航班序列，在经过优化后得到新的染色体18524376，这条新的染色体代表延误发生后给出的最新调度方案。
混合遗传算法和支持向量机的股票预测模型
混合遗传算法和支持向量机的股票预测模型股票预测一直是金融市场中的一个重要研究方向，一个准确的股票预测模型可以帮助投资者做出更准确的投资决策，在投资市场中赚取更多的利润。
传统的股票预测方法使用了大量的统计学和数学理论，如时间序列分析、回归分析、滑动平均和指数平滑等。
但是这些方法在处理非线性和非平稳的股票数据时效果不理想。
为了解决这个问题，混合遗传算法和支持向量机模型被提出并被广泛使用。
混合遗传算法是一种自适应最优化算法，使用了遗传算法的“交叉”和“突变”操作来提高计算效率和优化结果。
混合遗传算法的主要优点是能够快速收敛到全局最优解，并具有较高的搜索精度和稳定性。
支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类方法，被广泛应用于股票预测模型中。
支持向量机的优点是能够解决非线性问题和高维数据，具有较好的泛化性能和预测精度。
将混合遗传算法和支持向量机结合起来，可以得到一个更加全面和精确的股票预测模型。
具体来讲，该模型可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理首先需要进行数据预处理，对股票数据进行清洗和规范化处理。
这个阶段包括数据清洗、数据处理和数据降维等。
2. 特征提取在数据预处理之后，需要提取有效的特征。
这个阶段可以使用主成分分析和核主成分分析等特征提取方法。
提取出来的特征可以作为支持向量机的输入数据。
3. 支持向量机模型的构建这个阶段需要使用支持向量机构建一个非线性分类模型，依据历史数据对股票价格进行预测。
在构建模型时需要选择核函数和优化算法，并根据不同的任务进行调节。
4. 混合遗传算法优化构建好了支持向量机模型之后，需要使用混合遗传算法来优化该模型。
混合遗传算法的操作包括个体选择、交叉操作、突变操作和适应度函数的计算等。
这个阶段的最终目的是最小化支持向量机模型的预测误差，并找到最优的模型参数。
5. 模型测试在得到最优的支持向量机模型参数之后，需要进行一系列的模型测试来评估预测效果。
这个阶段可以采用交叉验证和留一验证等常用的方法，并绘制ROC曲线和混淆矩阵等评估指标。
最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用
鲁东大学学报(自然科学版) LudongUnive rsity Journa l(Natura l Sc ience Editi on)2007,23(4):318—322 收稿日期6223;修回日期22 作者简介苏子林(—),男,副教授,硕士,主要从事计算机集成制造与管理信息系统的研究,()z y @63最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用苏子林,陈北强,王保卫,苑金梁,张 帅(鲁东大学交通学院,山东烟台264025)摘要:为了研究与优先规则结合的混合遗传算法,提出了最小时间窗规则(ST W ),设计了采用最小时间窗规则生成初始种群的算法.发现调度结果中时间窗越少和越小,则完工时间就越小.探讨了优先规则应用于遗传算法中在生成初始种群时的完工时间、广义海明距离和完工时间的标准偏差等性能指标.对不同规模基准调度问题的测试结果表明,ST W 规则在以最小化完工时间为目标的调度中,与其他几种简单规则相比,能产生较好的调度效果.在混合遗传算法中,采用ST W 规则产生的初始种群整体适应度最高,多样性较好.关键词:作业车间调度问题;最小时间窗规则;优先规则;混合遗传算法中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:167328020(2007)0420318205 作业车间分配规则,又称优先规则,是实际应用中解决调度问题的简单常用的启发式方法,其主要优点是易于实现,运行速度快.作业车间调度问题的优先规则主要分为简单规则和由简单规则组合而成的复合规则[1].简单规则主要有最短加工时间规则(SPT )、最长加工时间规则(LPT )、剩余最多工作规则(MWR )、剩余最少工作规则(LWR )、剩余最多工序规则(MOR )、剩余最少工序规则(LOR )、最早到期时间规则(ED D )、先来先服务规则(FCFS)和随机选择规则(RND)[2].优先规则的调度与其他方法相比,速度快,但调度结果的质量不高.遗传算法(G A )利用生物进化机制,在一个较大的初始解空间中通过优胜劣汰的方法进行优化求解,具有全局优化、隐含并行、自组织、自适应和自学习性等特点,因此得到了人们的广泛关注.优先规则与遗传算法结合的混合遗传算法能进行优势互补,效果较好.本文在此基础上提出一种简单的优先规则———最小时间窗规则(ST W ),并探讨了它在混合遗传算法中的应用.经典的基准调度问题分析表明,在以最小化完工时间为目标的调度中,最小时间窗规则比其他规则具有更好的效果.1 最小时间窗规则 时间窗概念在调度问题中一般指一段连续的时间.这里的时间窗定义为:作业车间调度问题的调度结果中连续的空闲时间.在图1的甘特图(a)中,工件1的工序2(P 12)和工件2的工序2(P 22)之间产生了一个时间窗,在(b )中的相同位置却没有产生.图1 时间窗(T W )示意图 对比图1的两种调度结果容易发现,(b )产生的时间窗较少且较小,其完工时间也较小.在文献[3]的调度甘特图(图2)中没有产生时间窗,因此也是文献[3]调度问题的最优解.对于传统的车间调度模型,调度过程就是在工序和机床约束条件下,合理安排工序的加工开始时间,以满足完工时间最小的调度目标.对于工序路径确定的调度问题,所有机床的加工工序及其加工时间是确定的,因此调度过程就成为减少并减小时间窗的组合优化过程.以最小化完工时间为目标,调度:200101:20070910:1970E -m a il su ili n t 1.co m. 第4期苏子林,等:最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用319 结果的时间窗越小且越少,则调度结果的质量就越高.据此提出最小时间窗规则,即在调度过程中优先选择产生时间窗最小的工序.图2 文献[3]实例最优解的甘特图2 优先规则在混合遗传算法中应用的性能指标 启发式方法与遗传算法的混合方式有多种,如利用启发式方法产生初始种群、进行染色体的解码或结合到选择、交叉和变异等遗传算法的循环中.作为最简单的启发式方法的优先规则常用来产生初始种群[3—4].初始种群个体的适应度越高,即算法的起点越高,算法运算结果的质量就越高.另外,遗传算法要求种群个体具有较多的模式,一次处理的模式数目越多,性能就越高[5].因此采用优先规则产生遗传算法初始种群时的性能指标定义如下. 1)完工时间(t) 在以最小化完工时间为目标的调度中,遗传算法的适应值函数定义为完工时间的单调递减函数,因此,完工时间越小,适应值就越高,个体的性能就越好. 2)广义海明距离(h) 种群个体具有的模式越多,多样性越高.个体多样性通过反映个体相似程度的广义海明距离定义.假设采用基于工序的字符串编码方法,定义工件编号为01,02,…,n,每个工件的工序编号为01,02,…,k,机床编号为01,02,…,m,则每个基因由n,k和m按顺序组成,如基因010101表示工件01的工序01在机床01上完成,那么扩展二进制格雷码中海明距离[6]的概念,定义个体间的广义海明距离为h(xi (g),xj(g))=∑l k=1|x ik(g)-x jk(g)|.(1)(1)式中,xi(g)表示第g代进化种群的第i个个体,x()表示x()中的第个基因,为编码长度其中运算符“”连接个体的两个等位基因,若两个操作数的工件编号、工序编号和机床编号三个属性值完全相同,则运算结果为0,否则为1.个体间的广义海明距离越大,其相似程度越低,种群多样性越高. 3)种群个体表达完工时间的标准偏差 标准偏差(s)反映了样本相对于其平均值的离散程度.个体表达完工时间不同,则个体必然不同,因此种群个体表达完工时间的标准偏差从另一个方面反映了种群的多样性.采用“P-1”方法来计算随机样本的标准偏差,定义如下s(x1(g),x2(g),…,x P(g))=(P×∑t i2-(∑t i)2)÷(P×(P-1)).(2) (2)式中,xi(g)表示第g代进化种群的第i个个体,P为种群规模,t i为第i个个体表达调度解的完工时间.3 采用最小时间窗规则生成初始种群 采用一个规则生成多个个体,必然在种群个体的生成过程中引入随机因素,即在基因排序的每一步,若符合优先规则的基因有多个,可随机选择一个.采用最小时间窗规则生成初始种群个体的算法如下. begin i=0;∥i为基因在个体中的序号 PSi初始化;Si初始化;Oi初始化;Mi初始化; d o while(i<P){∥P为种群规模 Boolean lb B est=false;int t mp Index=-1; fl oa tM i n V alue=MAXN UM; 产生随机数r;∥0≤r<PAR T NU M for(int j=r;j<P ART NU M;j++){ 根据j和S i生成基因Gene; if(Mi[Gene.machine]>=Oi[j]){ lb B est=true;break;} els e{∥不产生时间窗,退出循环 if(O i[j]-M i[Gene.machi ne]<M in Value){ M in Va lue=Oi[j]-Mi[Gene.machine]; t mp Index=j;} }∥搜索最小时间窗 }∥end for if(l bBe st==fals e){∥继续搜索最小时间窗 for(int j=0;j<r;j++){ 根据j和S i生成基因Gene; f(M[G]>=O[j]){ B=;;}ik gig k l.-iiene.mach inei lb est tru e b reak320 鲁东大学学报(自然科学版)第23卷 els e{∥不产生时间窗,退出循环 if(Oi [j]-Mi[Gene.machine]<M in Value){ M in Va lue=O i[j]-M i[Gene.machine]; t mp Inde x=j;} }∥继续搜索最小时间窗 }∥end for }∥end i f if(lb Be st==false)据t m p Index和Si生成Gene; 将Gene加入集合PSi; 更新集合Si ,Oi和Mi;i=i+1; }∥end do while end 以上算法中,PS i为包含i个已调度工序的基因集合,当i达到编码长度时完成个体生成.Si为在步骤i中可调度的工序集合,其长度为工件数量.S0所有元素的值为工件的第一道工序.Oi为在步骤i中所有工件的已调度工序的完工时间集合,其长度为工件数量.Oi元素的初始值都为零.Mi为在步骤i中所有机床完成已调度工序的时间集合,其长度为机床数量.M i元素的初始值都为零. 算法在从可调度工序集合Si中选择工序时,优先选择其加工机床的可用时间大于或等于其紧前工序完工时间的工序,这样排序后不会产生时间窗.图1(b)中工件1的第2道工序调度时符合这一条件.反之,则会产生时间窗,就需要通过循环选择产生最小时间窗的工序. 算法采用随机数作为可调度工序集合S i遍历起点的方法,使得多次运行时,选择不同工件的符合最小时间窗规则的第一个可调度工序.与完全遍历然后选择的方法相比,提高了运行效率.4 经典基准调度问题的测试与分析 利用优先规则的混合遗传算法采用C语言编程实现,算法运行微机的主频为PⅣ2.4G Hz,内存为256MB. 目前,实例ft10已经成为公认的检验调度算法优劣的基准实例,其最优解的完工时间为930[7].选择ST W与其他启发式规则作为比较,对实例ft10进行了测试(表1).初始种群的产生算法相同,限制算法运行时间不超过1s,产生不同个体的数量n不超过2000.从平均完工时间指标看,ST W最优,LW R次之,再次为MOR.从广义海明距离指标看,RND最优.可见随机选择产生个体多样性最高;ST W,LWR与LOR相近,优于其他规则.从完工时间的标准偏差看,LOR最优, RN D次之,再次为SPT,ST W.从产生不同个体的数量看,1s内ST W,RND和LOR产生的不同个体最多,MWR多数时间都耗费在产生重复个体上,仅产生了3个不同个体.综合评价显示,ST W最优,LW R和MOR次之.早期研究重视的SPT规则[8]没有取得理想效果.表1 不同规则的性能比较(ft10)规则t a vg t m in t ma x n h avg sST W128611011644200091.1369.93 L PT2902285129491712.7545.77 SPT2846256931012719.46146.30 LOR316626113700200091.57183.01 MOR141112881656175389.6467.10 L WR1289128912891048.040 MWR265726572657300.82 R ND183513072370200097.50170.85 注:t a vg,t m in,t m ax分别为平均、最小和最大完工时间;n为产生个体的数量;havg为平均广义海明距离;s为完工时间的标准偏差. 为了验证ST W规则对不同规模调度实例的运行效果,选择LWR和MOR作为比较进行了测试.测试实例的规模根据工件数量和机床数量的乘积,分别来自文献[9—10].由于测试实例的规模变化较大限制算法运行时间最长为1s,产生不同个体的数量不超过2000,测试结果见表2.由于算法完全随机产生不超过2000个个体,因此,据最优值的距离不同,其中la31的最优值为1784, ST W规则的运行结果比最优值大106;ft10的最优值为930,ST W规则的运行结果比最优值大71;ft6的最优值为55,ST W规则的运行结果比最优值大4.可见随着调度问题规模的增大,完工时间的最小值与最优值的距离逐渐增加;运行结果显示,ST W在完工时间和多样性方面明显优于其他规则. 由以上分析可见,ST W规则在以最小化完工时间为目标的调度中,与其他几种简单规则相比具有更大优势.在混合遗传算法中,采用ST W规则产生的初始种群整体适应度最高,多样性较好. 第4期苏子林,等:最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用321 表2 ST W,L WR与MOR规则对不同规模经典实例的测试结果实例n,mS T Wt m in t avg h avgLWRt m in t a vg h avgMORt m in t avg h a vgft66,6596729.1697210.2596929.3 ft1010,101101164491.1128912898.01288144489.6 ft2020,51304153295.91955199912.01725202994.8 l a2620,1014211682195.61789179018.915991829189.8 l a2720,1014811735194.61918191816.616341962190.1 l a3130,1018902170296.22328232842.221452414290.5 l a3230,1019902275295.92601265442.622742598290.5 l a3615,1515741793209.817691981212.017331991211.6 l a3715,1517652095216.92087208715.418882227209.8 s wv0620,1524212831299.130********.427442988284.5 s wv0720,1522472643292.72912295438.424512768284.8 s wv1150,1045205089495.259285932115.856856061489.8 s wv1250,1047805192495.765466651125.657426119489.8 注:n为工件数量;m为机床数量;t m in,t avg分别为最小和平均完工时间;h a vg为平均海明距离.5 结束语 为了研究与优先规则组合的混合遗传算法,本文提出了一种简单优先规则———最小时间窗规则,探讨了优先规则在混合遗传算法中应用的性能指标,设计了采用优先规则的初始种群生成算法并且发现了调度结果的时间窗与完工时间之间的必然联系.对不同规模基准调度问题的测试结果显示,最小时间窗规则明显优于其他规则.参考文献:[1] Wu D.An ex pert syste m s app r oach for the controland scheduling of flexible m anufacturing system s[D].Pennsylvania:Pennsylvania Sta te Unive rsity,1987.[2] X UAN Guang2nan,CHE NG R un2we i.G enetic a lg o2rith m s and enginee ring de sign[M].Ne w York:JohnW iley&S ons,1996:100—140.[3] 张克宇,周浚哲,郝永平,等.基于遗传算法车间流控制中调度问题的研究[J].小型微型计算机系统,2004,4(25):743—746.[4] Davis L.Job sho p scheduling with geneti c alg orit hm s[C]∥P r oceedings of the1st int e rnational confer2ence on genetic a l gorith m s and their applicati ons.P ittsburgh P A.Camegie M ell on University,1985:136—149.[5] 王正志,薄涛.进化计算[M].长沙:国防科技大学出版社,2000:96—97.[6] 吴养会,王乃信,王正中.一种新的改进遗传算法及其性能分析[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2004,9(32):124—126.[7] WANG L i,Z HA NG Da2zhong.An effec tive hybridopti m izati on strategy for j ob2s hop scheduling p rob2lem s[J].Co mputers&Ope ra ti ons R 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in scheduling results ar e,the less the pr ocessing ti me is.Several perf or m ance indexes of pri ority r ule s used in genetic algorithm’s initia l population generation are discussed,such as make span,gene r a lized Hamm ing distance,and m ake span’s standard deviation.The test result t o s olve dif ferent sca les benchm ark scheduling pr oble m shows that ST W can generate better scheduling r e sults than other si mple pri ority rules do, and the initia l popula tion gene r ated with ST W has better fitness and diversity in hybrid genetic algorith m. Key wor ds:job2shop scheduling p r oble m;shortest ti m e w indow rule;p riority rule;hybrid genetic algorithm(责任编辑 司丽琴)(上接第317页)Abstra c t I D:167328020(2007)04203142E AAn Appr oa ch to O p ti m i ze Softwa r e Pr oject R isk C on tr olL I U Guang2Yan,HUA N G Bao2Hai(Depart m ent of B usines s Adm i n istrati on,Shandong Electric Power C o ll ege,J i nan250002,Ch i na)Ab stra ct:A mode l f or op ti m izing soft ware risk contr ol ba sed on risk transf e r is given,and a discrete opti m iza2 tion a lgorithm of dyna m ic p r ogr a mm ing soft ware risk c ontr ol is pr oposed.An exa mple of using above m ethod to s olve a pr oble m is given t o show its eff ectiveness.Key wor ds:soft ware pr oject;risk contr ol;risk manage m ent;tr ans m issi on a lgorithm(责任编辑 司丽琴)。
混合遗传BP算法在图象识别中的应用
进 化 了的一 代群 体 ， 如此 反 复 操作 ， 代 一代不 断 向最 优 解方 向进 化 。最后 得 到 满足 某种 收 敛 条件 的最适 一
应 问题 环境 的群 体 ， 而获 得 问题 的最 优 解 。 从
ＧＡ 有 ３种 演算 ］复 制 （ ｐｏ ｕ ｔ ｎ 、 叉 （ ｒ ｓｏ ｅ ） 变异 （ ｔｔ ｎ 。复 制 就 是 根据 目标 函 ： Ｒｅ ｒ ｄ ｃｉ ） 交 ｏ Ｃ ｏ ｓｖ ｒ 和 Ｍｕａｉ ） ｏ
具有 良好 的并行 性 、 全局 优 化性 和稳 健 性 。本文 提 出 了一种 将遗 传算 法 与 Ｂ Ｐ算 法相 结合 而成 的混合 遗 传新 算 法 ， 该算 法应 用 于 数字 识 别 中 ， 验 结果 证 明它 比单 纯 的 Ｂ 将 实 Ｐ算 法 有更 优 的结 果 。
２ Ｂ 算 法原 理 与 不 足 Ｐ
混合遗 传 Ｂ Ｐ算 法 在 图象 识 别 中的应 用
胡师彦
（ 京 航 空航 天 大 学 计 算 机 科 学 与 工 程 系 北 京 ｌ ０ ８ ） 北 ０ ０ ０
【 要】 绍 了传 统 的 遗传 算 法与 Ｂ 摘 介 Ｐ算 法， 分析 了它们 各 自的 不足 。提 出 了一种将 Ｂ Ｐ算
维普资讯
百 家 庄 铁 道 学 院 学 报
第ｌ ５卷
且 ． 际问题 的求解 空间 往 往是 极 其 复 杂 的多维 曲 面 ． 实 存在 着 很多 局 部极 小 点 ， 更使 得 这 种 陷 于 局 部 汲小
的可 能性 大大增 加 。 使 权值 的初 始值 选择 对 网络 学 习结 果有 很 大 的影 响 ， 过 随机 设 置的初 始 权值 经 训 这 通
Ｂ Ｐ算 法 （ ａｋ Ｐ ｏ ａ ａｉｎ Ａｌｏ ｉ ｍ） 目前 应 用最 为普 遍 的 一 种 神 经 网络 训 练 学 习 方 法 ， 在 实 Ｂ ｃ ｒ ｐ ｇ ｔ ｇ ｒ ｈ 是 ｏ ｔ 但
用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究
用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究引言物流配送是现代商业活动中不可或缺的一部分。
在复杂的运输网络中，如何有效地规划配送路径，提高配送效率成为了一个重要的研究课题。
为了解决这个问题，许多优化算法被提出，其中混合遗传算法因其强大的搜索能力和高效的优化性能而备受关注。
本文将围绕混合遗传算法在物流配送路径优化问题上的应用展开讨论。
混合遗传算法概述混合遗传算法是遗传算法的一种改进算法，它将遗传算法与其他优化算法相结合，以获取更好的搜索结果。
在每一代遗传算法的迭代过程中，混合遗传算法会引入局部搜索策略，以增加种群的多样性并加快收敛速度。
混合遗传算法通常包括选择、交叉、变异和局部搜索等步骤，通过不断迭代种群，逐渐接近最优解。
物流配送路径优化问题的详细描述物流配送路径优化问题是指在给定一批货物和一组配送点的情况下，确定最优的配送路径，使得总配送时间最短或成本最低。
这个问题涉及到了多个要素，如货物的数量、配送点的位置和距离、配送车辆的运载能力等。
为了解决这个问题，需要考虑以下几个方面：1.配送路径规划：确定配送车辆的行驶路径，使得每个配送点都被访问，并且遵守车辆的运载限制。
2.距离计算：计算不同配送点之间的距离，以便在配送路径规划中使用。
可以使用地图数据或实际配送历史数据进行距离估算。
3.运载能力约束：每辆配送车辆都有一定的运载能力限制，需要确保在每个配送路线中不超过最大运载能力。
4.时间窗口约束：每个配送点都有固定的时间窗口，需要在规定的时间内到达，以确保货物能够在预定时间内被接收。
5.配送成本估算：根据距离、运载能力和时间窗口等因素，估算每个配送路径的成本，作为优化的目标函数。
混合遗传算法在物流配送路径优化中的应用算法流程1.初始化种群：根据给定的配送点和货物数量，随机生成一组初始解，作为初始种群。
2.适应度计算：根据每个个体所对应的配送路径，计算适应度值。
适应度值可以根据总配送时间或成本来评估。
3.选择操作：根据适应度值，使用轮盘赌选择算子选择一部分个体作为父代进入下一代。
混合遗传算法在协作通信功率分配中的研究的开题报告
混合遗传算法在协作通信功率分配中的研究的开题报告一、研究背景和意义随着移动通信技术的不断发展和普及，无线通信系统已成为人们生活、工作中不可或缺的一部分。
协作通信作为无线通信系统的一种新型技术，能够有效改善系统的性能，提高用户体验。
其中，功率分配作为协作通信中最重要的一环，直接关系到系统的能效和性能表现。
传统的功率分配方法存在一定的局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，而混合遗传算法作为一种综合利用遗传算法和局部搜索算法的方法，在解决复杂问题时有着较好的表现。
因此，采用混合遗传算法实现协作通信中的功率分配，不仅能够提高系统能效，还可以提高系统的性能表现，有较高的研究意义和应用价值。
二、研究内容和方法本研究旨在利用混合遗传算法实现协作通信中的功率分配，具体研究内容包括以下几个方面：1.研究协作通信中的功率分配优化问题，建立数学模型，明确优化目标和约束条件；2.设计混合遗传算法的算法框架，并对其进行具体实现和优化；3.设计实验验证算法的性能表现，对比分析混合遗传算法和其他传统算法的优劣；4.最终在Matlab或C++平台上实现本研究内容。
三、预期成果通过本次研究，预计可以获得以下成果：1.深入理解协作通信中功率分配的优化问题，全面掌握混合遗传算法优化的特点和优势；2.设计并实现混合遗传算法的算法框架，提出一种新的优化方法；3.通过实验对比分析混合遗传算法和其他传统算法的优劣，验证混合遗传算法在协作通信功率分配中的有效性；4.最终完成论文撰写，获得系统和完整的研究成果。
四、论文提纲1.绪论1.1研究背景和意义1.2研究内容和方法1.3论文组织结构2.协作通信功率分配的优化问题2.1协作通信系统概述2.2功率分配的优化目标和约束条件2.3优化问题的数学建模3.混合遗传算法的算法框架3.1遗传算法介绍3.2遗传算法的缺陷和局限性3.3混合遗传算法的设计思路3.4混合遗传算法的优化方法4.实验设计与结果分析4.1实验设计介绍4.2实验结果分析4.3对比分析混合遗传算法和其他算法5.总结与展望5.1研究成果总结5.2研究工作不足与展望五、参考文献（参考文献应不少于30篇）以上为混合遗传算法在协作通信功率分配中的研究的开题报告提纲，供参考。
遗传算法及其应用实例
遗传算法及其应用实例遗传算法是一种模拟进化过程的算法，它基于生物进化的基本原理：选择、交叉和变异。
这种算法能够在复杂的问题中找到全局最优解或者近似最优解，因此在各种领域中得到了广泛的应用。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种随机搜索算法，它通过对候选解进行选择、交叉和变异，寻找问题的最优解。
其基本过程如下：1.初始化种群在初始化种群的时候，我们需要定义每一个个体的基因型和表现型，以及计算每一个个体的适应度函数。
2.选择选择过程是根据个体的适应度函数进行选择，适应度高的个体有更大的概率被选择，而适应度低的个体则会被淘汰。
常见的选择方法有轮盘赌选择和竞赛选择。
3.交叉交叉是将两个个体的基因型随机组合生成一个新的个体。
交叉的位置和方式也是随机的。
4.变异变异是在某些个体的基因型中随机改变一个基因，以增加种群的多样性。
变异的操作按照一定概率来进行。
5.进化终止条件当达到预设的进化代数或者满足一定的适应度值时，进化过程就会停止，最终得到一个最优解或近似最优解。
二、遗传算法的应用实例1.寻路问题寻路问题是指在一个地图中，寻找一条从起点到终点的最短路径。
采用遗传算法来解决这个问题，可以将路径表示为一条染色体，交叉和变异的操作就可以将这条染色体不断变形，最终得到一条最短路径。
2.人工智能人工智能是利用计算机模拟人的智能行为。
遗传算法可以用来优化神经网络的拓扑结构和权值组合，以及选择最好的机器学习算法。
3.机器人控制对于机器人控制问题，可以通过遗传算法来优化控制器的参数。
这是因为控制参数的数量非常大，而用遗传算法来优化这些参数能够在短时间内找到最优解。
4.图像处理使用遗传算法来进行图像处理，可以通过寻找最优的图像过滤器和参数来增强图像。
其中图像过滤器的参数可以被编码成染色体序列，进而进行优化。
5.工程设计在工程设计中，可以利用遗传算法优化某些设计参数。
例如对于一座桥梁，可以将桥梁参数视为染色体，然后通过遗传算法来寻找最优组合，以提高桥梁的可靠性和安全性。
一种混合遗传算法及其应用
一种混合遗传算法及其应用近年来，由于快速发展的信息技术，计算机科学和工程学技术，遗传算法和其他人工智能技术已经成为开发解决复杂问题的最佳工具之一。
其中，混合遗传算法作为一种重要的人工智能技术，在计算机视觉/机器学习领域尤其受到广泛关注。
混合遗传算法是原始基因算法和其他优化技术联合应用的算法，通过充分利用种群解决方案的优势和其他优化技术的特点，使得它可以更好地解决一些非凸优化问题。
本文将针对混合遗传算法的概念、原理及其应用进行深入的研究分析，以探索它的优势和发展可能性。
一、混合遗传算法的概念及原理混合遗传算法是由遗传算法和其他优化技术结合起来的一种智能优化方法。
它充分利用了遗传算法的优势，同时改善了特定问题的结果。
混合遗传算法主要通过三种不同的策略来改善原始遗传算法的搜索能力，即：结合多种算子交叉变异，引入其他优化技术，在种群初始化时采用非随机初始化方法等。
1.多种算子交叉变异混合遗传算法针对染色体组成，结合不同的算子，在交叉变异操作中综合使用多种算子，使得搜索范围更加广泛，优化效果也更为显著。
2.引入其他优化技术混合遗传算法不仅对标准遗传算法进行改进，而且通过引入其他优化技术，有效降低搜索空间，促使搜索更加有效率。
例如，采用模拟退火算法可以减少搜索空间的大小，从而有效改进搜索策略。
3.非随机初始化混合遗传算法同时引入了非随机初始化方法，可以根据问题的特点和其期望的解决方案，来改进随机初始化方法，从而对寻优问题更加有效。
二、混合遗传算法的应用混合遗传算法可以应用于许多领域，是解决优化和其他复杂问题的有效工具。
1.网络路由优化混合遗传算法可以用于网络路由优化，其主要目标是改善网络传输效率，减少传输时延和带宽浪费，从而降低整体网络拥堵。
2.机器学习混合遗传算法更加适用于机器学习，可以改进和优化机器学习模型，提高模型效果，让模型更有效地拟合数据。
例如可以利用混合遗传算法拟合神经网络模型和支持向量机模型等。
遗传算法的一些改进及其应用共3篇
遗传算法的一些改进及其应用共3篇遗传算法的一些改进及其应用1遗传算法 (Genetic Algorithm) 是一种优化算法，它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
遗传算法最初由 J. Holland 在 1975 年提出，是模仿自然界生物的进化过程，利用选择、交叉和变异等基本遗传操作，搜索解空间中的最优解。
遗传算法优点在于能够处理复杂的非线性、多模优化问题，但在实际应用过程中存在一些问题，为了解决这些问题，对遗传算法进行了许多改进，下面介绍其中几种改进方法和应用。
改进一：精英选择策略在传统的遗传算法中，每次进行选择操作时都是随机选择个体进行交配，这导致一些较优秀的个体有可能被淘汰，因此提出了精英选择策略，即在每次进化过程中一定比例地选择适应度最好的个体，避免较好的个体被淘汰。
改进二：基因突变概率自适应策略在遗传算法中，变异操作可以增加个体的多样性，但是变异概率设置不当，可能会导致算法早熟收敛或者长时间停留在局部最优解。
为了避免这种情况，提出基因突变概率自适应策略，即根据当前代的适应度情况自适应计算变异概率，使变异概率既不过大，也不过小。
改进三：群体多样性保持策略为了保证遗传算法群体多样性，提出了数种策略：保持多样性的染色体种群操作，通过引进外来个体以增加多样性，以及通过避免重复染色体来保持多样性等方法。
应用一：函数优化函数优化是运用遗传算法的主要应用之一，它的目标是通过最小化目标函数，寻求函数的最小值或最大值。
应用遗传算法的一个优势在于它能够优化非凸性函数，而其他传统优化算法在优化过程中会陷入局部最优解。
应用二：机器学习机器学习需要寻找一个最佳的模型，而遗传算法可以用于选择合适的特征和参数，从而构建最佳的模型。
此外，遗传算法还可以用于优化神经网络的结构和权重，以提高神经网络的分类和预测性能。
应用三：工程优化遗传算法在工程中也有广泛的应用，如在电子电路设计中，可以通过遗传算法来寻找尽可能优秀的元器件匹配，从而达到最佳的电路性能。
混合遗传算法概述
本文根据遗传算法、人工免疫算法 和 模拟退火算法的特点, 将三种算法有机结 合起 来 , 提 出 混 合 遗 传算 法 。
遗 传算法 , 介 绍了 其基 本流程 。
关键词: 遗传算法 马尔可夫链 人工免疫算法 模拟退火算法
中图分类号: Q34
文献标识 码: A
文章编号: 1 67 2- 379 1( 20 08 ) 0 4( c) - 0 00 5- 01
1 混合遗传算法的提出 遗传算法直 接对解对象进行选择、交
叉和变异操作, 而对所求解的目标函数没 有太多的数学要求, 可以处理 任意形式的 目 标 函 数 和 约 束 , 通 用 性 强； 并 且 具 有 内 在的 隐 并行 性 , 有 较 强的 全 局 搜索 能 力, 搜 索 速 度 较 快 。 但是 , 遗 传 算 法 却 存 在 两 个 严重的问题: 1 . 1 “早 熟” 问题
种群状态转移过程实际上包含着如 下 四个 操作。
2 . 2 . 1 基 于个 体 浓度 的选 择操 作 基于个体浓度的选择操作是对种群 状 态 P i (t )中 的 各 个 个 体 按 照 个 体 适 值和 浓 度 的 大 小进 行 选择 得 到新 种 群状 态 Su (t) , 记基 于 个 体 浓 度 的 选 择 操 作 的 状 态 转 移矩 阵 为 S= ( S ) 。由 于一 个 种群 状态 经过 基于 个 体
返回 ④ 。 混合 遗 传算 法的 流 程图 如图 1 所示。
接地电阻测量中混合遗传算法的应用
电力电子 • Power Electronics218 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 【关键词】接地电阻 测量 混合遗传算法 应用电力企业在发展过程中，电力系统的正常运行较为重要，其中接地能够提高该系统运行安全性，对电力系统的稳定运行奠定良好的基础，这就需要对接地电阻实施有效的测量，以此能够对接地系统实施有效衡量，从而达到规定标准。
此外，此种方法在较大程度上也是对雷电安全检测较为重要的内容，由此可以看出，接地电阻测量对系统安全运行具有较大的促进作用，这就需要采用有效的测量方法，一般采用四极法、电位降法，以此提升接地电阻测量质量。
1 双钳法的原理分析双钳法在应用的过程中，主要是在电磁感应定律的基础上，通过电压钳口，在回路部位实施有效的交流，并且根据电流钳口对回路进行测量，以此得出 测量回路中的电阻值。
由图1所示，在进行测量过程中，应在带电压钳口中进行相关电压的施加，根据变压器原理，将回路中的电压表示为U=u/N R ，但在回路中会产生一定的电流，在此种情况下电流可通过以下公式来表示：I=U/R 。
2 混合遗传算法接地电阻法分析采用混混遗传算法选用对接地极间的影响情况实施有效分析，并且在此基础上进行了接地电阻测量方法的选择。
癌对接地模型参数进行测量的过程中，应当对相关数据实施有效接地电阻测量中混合遗传算法的应用文/王克强1 唐晓宁1 亢可1 赵立英2的处理，使不同表达式形成不谈的接地方程组，能够在较大程度上保证接地方程组有效实施，这就需要对不同数据进行有效的处理。
此外，遗传算法主要是以生物进化特点为基础，在进行非线性方程组求解的过程中具有较大的优势，但是局部求解精度以及搜索能力存在一些问题，易出现早熟现状，导致在应用过程中出现局部最优解的情况，非线性规划有较强的搜索功能，比如，牛顿法以及梯度法等，在进行搜索能力的情况下此种方法效果较低，需要对问题进行优化，但是在优化的过程中会在较大程度上增加工作人员对参数确定的难度。
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1.5 终止准则 算法运行停止的条件包括以下的一种或它们的结合形
式： （1）算 法 收 敛 到 一 个 不 动 点 或 连 续 几 次 迭 代 所 获 得 的 改 变
量小于要求的精度值。 （2）达 到 算 法 规 定 的 最 大 迭 代 次 数 、或 最 大 执 行 时 间 、或 函
数的最大调用次数（对解空间的最大采样次数）。我们用描述
本文考虑一类非线性函数优化问题，即： minf（x）x∈D
其中 f（x）是 n 元连续函数，D 是 Rn 的有界子集。 本文探讨 将梯度法与遗传算法相结合的算法，梯度法对初始解的构成具 有较强的依赖性，算法执行过程中难于发现新的可能存在最优 解的区域。 通过将它与遗传算法相结合，一方面可以利用其局 部搜索能力，另一方面可通过遗传算法来不断“发现”新的更有 希望的搜索区域，并动态调整可变多面体法的搜索方向，从而 使算法具有更好的灵活性，也使算法更易于并行化。实验表明， 对于求解上述非线性优化问题，混合遗传算法具有比传统遗传
搜索，能更有效地求解函数优化问题。
关键词：遗传算法；正交交叉；函数优化
中 图 分 类 号 ：TP312
文 献 标 识 码 ：A
文 章 编 号 ：1672-7800 （2010）05－0059－02
0 引言
遗传算法是近年来发展起来的一种新型优化算法，是基于 自然选择和遗传学机理的迭代自适应概率性搜索方法。它通过 模拟生物进化的途径问题的解域中定向搜索最优解，在组合优 化、机器学习、自适应控制、多目标决策等领域中有许多应用。
混 合 遗 传 算 法 的 主 要 步 骤 为 ：① 初 始 化 ：随 机 产 生 一 个 分 布均匀的初始群体（包含 N 个初始解）；②交配：按两两配对的 原则将群体中的个体配对并执行第 1.2 节的正交交叉操作 ；③ 变异 ：群体中每个个体以 Pm 的概 率 进 行 变 异 ；④局 部 搜 索 ：采 用 梯 度 法 反 复 进 行 局 部 寻 优 操 作 ；⑤终 止 ：若 终 止 条 件 满 足 ，则 算法中止，否则转向步骤②。
2 实验结果
我们用实验的方法来比较标准遗传算法和混合遗传算法
的性能。标准遗传算法采用与混合遗传算法相同的交叉和变异
操作。 在实验中，我们选择了下面的函数：
f（x）＝10＋
sin（
1 x
）
（x－0．16）＋0．1
该函数存在多个极值点， 其中 x*＝0．1275 是唯一全局极大
点 ，f（x*）＝19．8949。
第9卷%第5期 2010年 5 月
软件导刊 Software Guide
Vol.9 No.5 May. 2010
混合遗传算法及其应用
辛海涛
（哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院，黑龙江 哈尔滨 150028）
摘 要：给出一种结合梯度法和正交遗传算法的混合算法。 实验表明，它通过对问题的解空间交替进行全局和局部
遗传算法的实现涉及 5 个主要因素：参数编码、初始群体 的设定、评估函数（即适应函数）的设计、遗传操作的设计和算 法控制参数的设定。 对于传统方法较难求解的一些 NP 问题， 遗传算法往往能得到更好的结果。但对传统方法已能较好解决 的问题（如一般的非线性优化问题），它并没有较强的优势。 遗 传算法主要采用群体搜索技术，通过对解的不断组合、随机改 变以及对候选解的评估和选择来完成求解过程。在达到全局最 优解前，它尚存在收敛慢的问题。 设计遗传算法时往往需要在 其通用性与有效性之间折衷。 设计针对问题的特定遗传算子， 可以更有效地求解问题，但缺乏通用性。 另一种途径是将遗传 算法与问题领域中一些传统的寻优方法（如爬山法、模拟退火 法、牛顿法等）结合起来，可在保持算法一定的通用性时提高算 法的效率。
在我们的仿真中，采用 16 位二进制编码，群体规模取 50，
试验 40 次，迭代次数为 100 代，结果如表 1 所示。
表 1 试验结果
算法 标准遗传算法 混合遗传算法
试验次数 收敛到最优解次数 收敛到次优解的次数
100
53
47
100
100
0
3 结束语
本文给出了一种求解非线性全局最优化问题的混合遗传 算法，它将梯度法与正交交叉算子结合起来，既可利用遗传算 法的全局搜索能力，又能通过局部搜索加快算法的收敛。 实验 表明，本文提出的混合遗传算法能有效地处理一些传统遗传算 法和寻优方法较难处理的函数优化问题。
［6］ 张晓缋，戴冠中，徐乃平.遗传算法种群多样性的分析研究［J］.控 制 理 论 与 应 用 ，1998（1）.
［7］ 彭伟，卢锡城.一种函数优化问题的混合遗传算法［J］.软件学报 ， 1999（8）. （责任编辑：周晓辉）
A Hybrid Genetic Algorithm and Its Application
［4］ ESHELMAN L J，SCHAFFER J D.Real -coded genetic algorithms and interval-schemata［J］.Foundations of Genetic Algorithms，1993 （2）.
［5］ 陈国良，王熙法，庄镇泉.遗传算法 及其 应 用 ［M］.北 京 ：人民 邮 电 出 版 社 ，1996.
Abstract：A new hybrid algorithm that incorporates the gradient algorithm into the orthogonal genetic algorithm is presented in this paper. The experiments showed that it can achieve better performance by performing global search and local search alternately. The new algorithm can be applied to solve the function optimization problems efficiently. Key Words：Genetic Algorithm；Orthogonal Crossover；Function Optimization
参考文献：
［1］ GOLDBERG D E.Genetic Algorithms in Search，Optimization and Machine Learning［M］.Reading，MA：Addison-Wesley，1989.
［2］ RENDERS J-M，FLASSE S P.Hybrid methods using genetic algorithms for global optimization ［J］.IEEE Transactions on Systems， Man，and Cybernetics（Part B），1996（2）.
算法和梯度法都好的性能。
1 混合遗传算法
1.1 编码方式 编码的实质是在问题的解空间与算法的搜索空间之间建
立一个映射。传统遗传算法一般采用一种将实数空间离散化的 二进制编码方式。 这种方式存在编码长度影响求解精度、操作 费时、不直观等缺点，因而提出了实数的直接编码方式并表明 可以获得更好的性能。 在实数编码方式下，每个个体用一个 n 维的实向量来表示，这种方式具有直观、易操作的优点，且可以 针对它设计非传统的交叉算子。 本文采用此编码方式。 1.2 交叉和选择操作
正交遗传算法在非线性优化问题及其他组合优化问题中 已显示出其有效性，我们的算法采用了正交交叉算子。 由两个 父本交叉操作产生一组个体，从新个体和两个父本中选择最优 的进入下一代群体。 由于采用局部选择而不是全局选择，在一 定程度上保持了群体的多样性。 1.3 变异操作
在实数编码方式下， 变异操作对个体 X 的每个分量 X［i］ 作用一个随机偏差量，即：
［3］ WRIGHT A H.Genetic algorithm for real parameter optimization.In： Rawlins G ed ［D］.Foundations of Genetic Algorithms.San Francisco：Morgan Kaufmann，1991.
作 者 简 介 ：辛 海 涛 （1970－ ），男 ，黑 龙 江 鹤 岗 人 ，硕 士 ，哈 尔 滨 商 业 大 学 计 算 机 与 信 息 工 程 学 院 副 教 授 ，研 究 方 向 为 算 法 分 析 。
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软件导刊
2010 年
维搜索，求得 λk 使得min f（X（k）＋λS（k））＝f（X（k）＋λkS（k））。 λ＞0 （3）令 X（k＋1）＝X（k）＋λkS（k），k＋1→k，返回步骤（2）。