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基于自适应遗传算法的轮廓误差补偿研究
1
作者 李忠群 丁鹏 +3 位作者 刘鸿 欧阳芷楠 宁智威 江强 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第6期127-135,共9页
针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机... 针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机械传动参数,通过拟合优度验证了频域最小二乘法的准确性。其次,将双轴轨迹圆生成的轮廓误差和双轴伺服系统中的位置环调节时间一致性作为2个独立的代价函数,采用自适应遗传算法调节控制器参数,对这2个代价函数进行优化,实现了双轴轮廓误差的有效补偿,而且在速度转向时,通过优化双轴位置环调节时间的一致性,轮廓误差的补偿效果更佳。最后,通过实验验证了仿真结果的有效性和准确性,证明了所提出方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 轮廓误差 伺服不匹配 自适应遗传算法 参数辨识 调节时间一致
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基于PPO的自适应杂交遗传算法求解旅行商问题
2
作者 黄傲 李敏 +3 位作者 曾祥光 潘云伟 张加衡 彭倍 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期212-217,共6页
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算... 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算法(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm,AHGA),采用深度强化学习对遗传算法的关键参数进行自适应调整。首先,构建了以遗传算法为环境的自适应参数调节模型,采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法来生成控制种群进化的动作策略。其次,在传统遗传算法交叉、变异的基础上增加杂交算子,以提高迭代后期种群的多样性。最后,在不同的TSPLIB公共实例中验证算法的效果和性能。结果表明,该算法明显提高了遗传算法的求解质量和收敛速度,有效避免了遗传算法的局部收敛问题,在解决旅行商问题时优于同类算法。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 近端策略优化 杂交算子 参数自适应
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基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化仿真
3
作者 李宏伟 韦学强 苏卫波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提... 【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提出了一种基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法。【方法】为了阐明航空运输的装载路径优化算法,分析航空运输装载的实际需求与路径规划平台的计算条件,探讨影响航空运输装载路径优化的运输成本因素。在此基础上,通过改进具有自适应功能的遗传算法,采用具有自适应功能的适应度函数、交叉概率和变异概率,避免了传统算法稳定性差和收敛速度慢的问题。该算法的核心在于动态调整交叉概率和变异概率,以适应种群的进化状态,从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在研究过程中,详细描述了自适应遗传算法的编码方式、适应度函数的设定、交叉概率和变异概率的计算方法及控制原理,并提出装载路径优化算法的具体执行步骤。通过在MATLAB平台上使用编程方法取得算法的结果,并利用实际航运机场的配送数据进行仿真测试。【结果】仿真结果表明,与传统遗传算法、智能水滴算法和改进蚁群算法相比,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法在运输效率和总体运输成本方面均有显著优势。航空运输装载路径优化算法能够有效降低航空运输装载的平均运输成本,同时提高运输效率。在实际航空运输装载过程中由于受复杂环境因素影响,飞机货舱尺寸限制、配送道路路况复杂等问题尚未在算法中得到深入考虑,表明算法仍有改进空间。【结论】综上所述,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径规划算法引入具有自适应机制的改进遗传算法,使其在航空运输装载路径规划问题上表现出更好的全局搜索能力和收敛速度,为航空运输装载路径规划提供了一种新思路,同时也为航空物流领域提供重要的理论和实践价值。未来的研究将考虑更多实际运行环境因素,以进一步优化算法性能。 展开更多
关键词 遗传算法 航空运输 货物装载 路径规划 适应度函数 随机搜索 变异个体
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基于遗传算法的冲缝筛管适应性研究
4
作者 邓福成 肖昀辰 +2 位作者 侯学军 杨冬 桂福林 《石油机械》 北大核心 2025年第4期106-113,共8页
常规防砂设计对于冲缝筛管选择仅参考储层的粒径数据,在实际应用中具有一定的局限性,致使地层砂粒堵塞冲缝筛管表面严重降低油气井产能。通过设计正交试验,在分析筛管性能的基础上对筛管进行遗传算法优选,研究各因素对冲缝单元堵塞的影... 常规防砂设计对于冲缝筛管选择仅参考储层的粒径数据,在实际应用中具有一定的局限性,致使地层砂粒堵塞冲缝筛管表面严重降低油气井产能。通过设计正交试验,在分析筛管性能的基础上对筛管进行遗传算法优选,研究各因素对冲缝单元堵塞的影响规律,明确对冲缝筛管性能指标影响最大的因素,并建立多元回归拟合方程来评估综合性能指标。针对渤海湾沙河街组特定的储层条件对冲缝筛管适应性进行了评价。研究结果表明:冲缝筛管的开口高度、流体黏度和含砂质量分数增加后出砂量增大,导致挡砂性能减弱,当生产流速增加,流体携砂能力增强,更容易形成堵塞;当储层流体黏度为0.01 Pa·s,储层破坏后含砂质量分数2%时,采用1.2 m/s的开采流速和0.25 mm的开口高度,冲缝筛管的综合性能指标达到最优;基于遗传算法理论,在固定储层特性条件下,来进一步优选机械防砂的设计参数及现场生产压差的控制参数。研究结果对实现机械筛管防砂的长期高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 冲缝筛管 遗传算法 适应性 堵塞 正交试验法
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基于动态规划算法和改进的自适应遗传算法的“多泵-多马达”液压系统全局功率匹配研究
5
作者 邹博识 宋昕宇 钟宇航 《机床与液压》 北大核心 2025年第9期203-214,共12页
针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优... 针对“多泵-多马达”液压系统运行过程中因功率匹配而导致的低效率问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络算法、动态规划算法(DP)与改进自适应遗传算法(IAGA)的智能优化协同方法,以实现系统全局功率匹配和节能目标。针对遗传算法寻优效率低、无法对离散变量进行优化的问题,在前人提出的遗传算法优化输出的最佳发动机转速和液压泵排量进行功率匹配的基础上,采用在多泵输油系统节能中应用广泛的动态规划算法,近一步对马达的投入排量、马达和发动机投入数量进行优化。利用具有较强非线性映射能力和高拟合精度的BP神经网络算法建立泵和马达效率模型以及发动机燃油消耗模型,采用动态规划算法确定当前工况下马达和发动机最优投入数量,确定变量泵和变量马达的高效排量范围。利用改进自适应遗传算法搜索当前工况下泵和马达最佳排量组合,并通过提高功率传递路径上各元件的效率,实现全局效率最高。最后,通过在具有“多泵-多马达”液压系统的工程车辆进行实车油耗测试验,以验证该方案的可行性。结果表明:新方案与原控制方案相比,马达和泵的效率提升明显,具有较好的节油效果。 展开更多
关键词 多泵多马达 神经网络功率预测模型 动态规划算法 改进自适应遗传算法 全局功率匹配
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基于改进遗传算法的动载荷识别研究 被引量：1
6
作者 秦远田 唐甜 张炉平 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期146-153,205,206,共10页
针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频... 针对同时识别动载荷位置和大小中的矩阵病态问题,以及将反问题转化为正向识别的最值问题,采用自适应算法和非线性规划对遗传算法(genetic algorithm,简称GA)进行改进,将改进后的混合算法用于求解最值问题,得到动载荷参数。首先,建立频域识别模型,把理论值与测量值的差值的二范数最小化作为优化目标函数;其次,将该目标函数作为混合算法的评价函数来识别动载荷参数;最后,进行简支梁动载荷识别的仿真和实验,对比了正向识别和逆系统法,讨论了非线性规划代数和噪音对混合算法的影响。研究结果表明:正向识别避免了矩阵求逆病态问题;相比遗传算法和自适应遗传算法,所提出算法可同时更准确和稳定地识别多个动载荷参数,且抗噪性更强。 展开更多
关键词 动载荷识别 遗传算法 自适应算法 非线性规划
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
7
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法
8
作者 陆青梅 赵山林 高媛 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期155-160,共6页
舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队... 舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队网络优化调度模型。利用模拟退火遗传算法求解调度模型,实现最小通信总延迟与总能耗的舰船编队网络优化调度。实验结果表明,应用本文方法后,舰船编队网络的通信总延迟在0~80 ms之间,能耗保持在580 kWh以下。说明本文方法可以有效提升舰船编队网络通信的稳定性和效率,显著增强了编队的作战适应性和应变能力,为海军作战和海上安全提供更为可靠的支撑。 展开更多
关键词 模拟退火 遗传算法 舰船编队网络 优化调度 适应性 应变能力
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一种自适应遗传优化的通信定位算法
9
作者 刘芳 刘亚男 杜凯 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期332-341,共10页
在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Loca... 在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Location,EAGL)算法。建立一个基于到达时间差的定位模型来反映目标源位置与信号环境之间的关系,并对满足目标函数的可能解进行实数编码,同时建立适应度函数,用于计算每个个体的适应度值。对种群执行选择运算以及改进的自适应交叉、变异运算来提高种群基因型质量,避免陷入局部最优解的困境。通过迭代得到最高适应度值的个体的基因型,以获得目标源的准确坐标。仿真结果表明:所提算法的定位精度比基本遗传算法(Simple Genetic Algorithms,SGA)和Chan-Taylor算法更高,并且随着测量值误差的逐渐增大,EAGL算法在不同误差条件下表现出的误差波动最小;EAGL算法性能稳定,并能够实现较高精度的定位。 展开更多
关键词 通信定位 遗传算法 自适应 交叉 变异
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基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法
10
作者 王建刚 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1099-1104,共6页
为降低网络入侵的风险,提出一种基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法.首先,针对网络入侵的攻击行为进行聚合处理,利用双人攻防博弈模型分析网络的攻防状态,通过比对攻击与防御的效用强度,对网络的安全性进行全面分析,再根据... 为降低网络入侵的风险,提出一种基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法.首先,针对网络入侵的攻击行为进行聚合处理,利用双人攻防博弈模型分析网络的攻防状态,通过比对攻击与防御的效用强度,对网络的安全性进行全面分析,再根据分析结果,通过卷积神经网络实现对攻击源的定位.其次,基于粗糙集理论,利用小生境遗传算法确定网络入侵节点检测的适应度函数,根据网络入侵节点智能检测规则,建立网络入侵节点智能检测模型,获得最终的检测结果.实验结果表明,该方法可有效提升对入侵攻击源的定位准确性和入侵节点检测准确性,该方法检测结果的宏F1分数大于0.96,表明该方法可有效实现设计预期. 展开更多
关键词 小生境遗传算法 网络入侵 入侵节点 粗糙集理论 适应度函数 入侵检测
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遗传算法在模糊测试中的应用研究综述 被引量：1
11
作者 马航 董卫宇 +2 位作者 唐之卓 吕鑫 雷久刚 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期948-957,共10页
遗传算法在模糊测试领域的应用提高了这一主流漏洞挖掘方法的性能和效率,诞生了一批研究成果.目前对基于遗传算法的模糊测试还没有全面的分析和总结.首先介绍了模糊测试、遗传算法,说明了遗传算法在模糊测试中应用的基本流程,其次,分3... 遗传算法在模糊测试领域的应用提高了这一主流漏洞挖掘方法的性能和效率,诞生了一批研究成果.目前对基于遗传算法的模糊测试还没有全面的分析和总结.首先介绍了模糊测试、遗传算法,说明了遗传算法在模糊测试中应用的基本流程,其次,分3个方面(提高漏洞发现能力、执行效率和自动化程度)总结了遗传算法在模糊测试中的作用和实现方式,然后分析了遗传算法用于模糊测试的适应性改进(编码、进化组织、适应度函数设计),最后讨论了当前研究的不足并提出了进一步研究方向. 展开更多
关键词 遗传算法 模糊测试 漏洞挖掘 适应度函数
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基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化 被引量：5
12
作者 梅真 龚嘉诚 +2 位作者 高毅超 魏琳 李海锋 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期799-809,共11页
提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自... 提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明:改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。 展开更多
关键词 主动控制 结构-控制系统 一体化优化 自适应遗传算法 多种群
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基于改进遗传算法优化化学反应条件
13
作者 田梦阳 刘建闽 《应用化学》 北大核心 2025年第5期675-683,共9页
有机化学反应条件的优化一直是化学领域的重要研究课题。然而,由于反应条件的多样性和复杂性,传统优化方法通常依赖大量实验,面临高昂的成本和长时间反应的挑战。本研究针对有机化学反应优化的特点及传统遗传算法在收敛速度和局部最优... 有机化学反应条件的优化一直是化学领域的重要研究课题。然而,由于反应条件的多样性和复杂性,传统优化方法通常依赖大量实验,面临高昂的成本和长时间反应的挑战。本研究针对有机化学反应优化的特点及传统遗传算法在收敛速度和局部最优解问题上的不足,提出了一种改进的遗传算法优化模型。该模型结合了保留精英策略、自适应多次变异策略和随机选择策略,显著提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。研究首先在一个包含混合类型条件的直接芳基化反应数据集上对模型进行评估,实验结果表明,相较于传统的遗传算法和随机搜索算法,改进的遗传算法在不同实验环境下表现出更强的寻优能力和更高的稳定性。随后,研究以包含3696个反应条件的Suzuki-Miyaura反应数据集作为待优化的反应。实验表明,在产率≥96.20%的反应条件仅占整个数据集1%的搜索空间的情况下,改进遗传算法平均仅需搜索35个样本即可找到符合该条件的最优反应条件,充分展示了改进遗传算法在化学反应条件优化上的巨大潜力。 展开更多
关键词 反应条件 优化 改进 遗传算法 变异
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基于改进自适应遗传算法的小径短绳自动打捆机步进电机PID控制 被引量：6
14
作者 代健超 孟婥 +1 位作者 孙志军 杜诚杰 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期63-69,共7页
为提高小径短绳自动打捆机步进电机的控制精度,在分析经典遗传算法和经典自适应遗传算法的基础上,引入进化代数和个体适应值排名来指导自适应交叉率和自适应变异率,设计了一个基于改进自适应遗传算法的PID控制器,以削弱进化过程中优良... 为提高小径短绳自动打捆机步进电机的控制精度,在分析经典遗传算法和经典自适应遗传算法的基础上,引入进化代数和个体适应值排名来指导自适应交叉率和自适应变异率,设计了一个基于改进自适应遗传算法的PID控制器,以削弱进化过程中优良参数的退化现象。MATLAB仿真结果表明,改进的自适应遗传PID提高了收敛精度,并具有更快的收敛速度。针对步进电机的实际测试结果表明,与经典遗传算法相比,改进的自适应遗传PID调整时间更短、超调量更低。 展开更多
关键词 改进自适应遗传算法 小径短绳 自动打捆机 步进电机PID控制 绳缆包装
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基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化
15
作者 金秋 原博文 王清岩 《机械设计》 北大核心 2025年第3期71-77,共7页
为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不... 为了提升铸造生产线性能,提出了一种基于改进遗传算法的铸造生产线数字孪生仿真优化方法。针对遗传算法常面临的固定变异率及交叉率的局限、算法易陷入局部最优、难以实现全局搜索等问题,设计了一种双种群遗传算法。该算法允许在两个不同的种群之间进行信息交换,并通过引入非均匀变异率和交叉率策略,动态调整这些参数以适应优化过程中的不同阶段,从而提升解的质量。文中以某企业铸造生产线为研究对象,根据实际生产系统的布局及工艺流程,构建了铸造生产线的数字孪生模型,采用改进的双种群遗传算法对生产线生产过程进行评估和优化,并将其与传统遗传算法进行对比。结果表明:将数字孪生技术与改进遗传算法相结合,生产平衡率显著提升,生产平滑指数大幅减小,同时算法的收敛速率及结果均得到明显改善。 展开更多
关键词 数字孪生 仿真优化 双种群遗传算法 非均匀变异
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基于改进自适应遗传算法的渠系优化配水分析 被引量：1
16
作者 李佳阳 王振华 +4 位作者 张继红 张金珠 刘宁宁 李淼 胡贵荣 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1150-1156,1188,共8页
为减少渠系在输水过程中的渗漏损失,提高渠系水利用系数,以两级渠系渗漏损失、水流波动最小为目标函数,以下级渠道配水流量、配水开始和结束时间为决策变量,构建配水模型,并采用改进的自适应遗传算法(SIGGA)进行实例求解.提出了一种基于... 为减少渠系在输水过程中的渗漏损失,提高渠系水利用系数,以两级渠系渗漏损失、水流波动最小为目标函数,以下级渠道配水流量、配水开始和结束时间为决策变量,构建配水模型,并采用改进的自适应遗传算法(SIGGA)进行实例求解.提出了一种基于Sigmoid函数的自适应交叉、变异算子,并通过引入信息熵和新种群来减少种群多样性的损失.与人工制定、向量评估遗传算法(VEGA)、多目标粒子群算法(MOPSO)、粒子群混合模拟退火遗传算法(GSPSO)的配水结果进行对比分析,SIGGA求解的配水时长由25.00,15.00,11.00,11.55 d缩短为10.00 d,渗漏损失由97.89×10^(4),71.76×10^(4),70.36×10^(4),32.63×10^(4) m^(3)减少到31.58×10^(4) m^(3),渠系水利用系数由0.651,0.706,0.745,0.828提高到0.833.SIGGA能够克服传统遗传算法(SGA),VEGA易陷入局部最优的缺点,可实现高效、精确地按需配水,为水资源的集约节约化利用提供理论参考. 展开更多
关键词 配水模型 自适应遗传算法 SIGMOID函数 信息熵 种群多样性
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自适应遗传算法交叉变异算子的改进 被引量：97
17
作者 邝航宇 金晶 苏勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期93-96,99,共5页
标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率,对于求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以提高优良解的多样性,算法的鲁棒... 标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率,对于求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以提高优良解的多样性,算法的鲁棒性仍有待改善。文章提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 交叉率 变异率 自适应
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变异率和种群数目自适应的遗传算法 被引量：22
18
作者 熊军 高敦堂 +1 位作者 都思丹 沈庆宏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期553-556,共4页
提出了针对个体变异率和种群数目的 2种自适应方法 .算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整 ,使优良个体具有较小的变异率继续进化 ,而使种群中较差个体具有较大变异率 ,增强了种群搜索能力 .同时根据种群个体适度值方... 提出了针对个体变异率和种群数目的 2种自适应方法 .算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整 ,使优良个体具有较小的变异率继续进化 ,而使种群中较差个体具有较大变异率 ,增强了种群搜索能力 .同时根据种群个体适度值方差动态调整变异率曲线 ,种群数目调整则根据最优个体更新率动态增大 ,以动态适应解空间的规模避免采样误差造成的进化停滞 .通过在不同尺度的NKLandscape上与传统的简单遗传算法 (SGA)比较可得 。 展开更多
关键词 遗传算法 变异率 种群数 自适应
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基于和声搜索遗传算法的桁架结构形状优化方法
19
作者 谢军 张华帅 +2 位作者 林书钦 庞博蕾 阎杰 《机械强度》 北大核心 2025年第3期151-158,共8页
为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构形状优化的发展与创新,依据和声搜索算法和遗传算法的基本原理,提出一种新型混合遗传算法-和声搜索遗传算法(遗传算法与和声搜索算法的混合是通过在遗传算法操作后嵌入和声搜索算子)... 为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构形状优化的发展与创新,依据和声搜索算法和遗传算法的基本原理,提出一种新型混合遗传算法-和声搜索遗传算法(遗传算法与和声搜索算法的混合是通过在遗传算法操作后嵌入和声搜索算子),同时对遗传算法中交叉变异分三种情况进行自适应改进,引入精英主义等改进措施,并对和声搜索算法进行离散变量和连续变量混合变量处理,建立了基于和声搜索混合遗传算法的桁架结构形状优化方法。在优化过程中,对节点坐标和截面面积两个不同类型的设计变量进行统一考虑,解决了两类变量耦合困难的问题。通过两个典型算例分析,结果表明,和声搜索遗传算法(Harmony Search Hybrid Genetic Algorithm,HS-GA)具有高效的收敛速度,全局能力强;与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、启发式粒子群优化(Heuristic Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,以及其他优化算法相比,优化效果明显,是一种适用于桁架结构形状优化的方法。 展开更多
关键词 形状优化 和声搜索算法 混合遗传算法 自适应遗传算法
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遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理 被引量：82
20
作者 陈长征 王楠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期41-43,共3页
在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上 ,提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施 ,对其作用机理进行了深入的分析 ,指出改进算法体现了自适应策略 .用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试 。
关键词 遗传算法 交叉概率 变异概率 自适应策略 数学模型
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