正交遗传算法 被引量：21

1

作者 史奎凡 董吉文 +2 位作者 李金屏 曲守宁 杨波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1501-1504,共4页

本文提出正交遗传算法 .该算法把正交设计与遗传算法结合起来 ,用正交设计确定区间水平 ,在每个区间水平按遗传算法进行搜索 ,正交设计能够发现包含最好解的区间水平 ,再在这个区间水平使用遗传算法进行搜索 .反复使用上述算法 ,当前区... 本文提出正交遗传算法 .该算法把正交设计与遗传算法结合起来 ,用正交设计确定区间水平 ,在每个区间水平按遗传算法进行搜索 ,正交设计能够发现包含最好解的区间水平 ,再在这个区间水平使用遗传算法进行搜索 .反复使用上述算法 ,当前区间水平变小 .最后 ,当前区间水平变为一点了 ,它就是这些区间水平的最优点 .借助正交设计 ,本文证明了正交遗传算法是收敛的和进行了计算机模拟 .模拟结果显示该算法是有效的和可行的 . 展开更多

关键词 正交遗传算法 遗传算法 区间水平 分辨率 正交设计法

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求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法 被引量：43

2

作者 江中央 蔡自兴 王勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1296-1307,共12页

提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算... 提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.通过14个高维的Benchmark函数验证了算法的通用性和有效性. 展开更多

关键词 正交遗传算法 局部搜索 全局优化 正交实验设计

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解多目标优化的均匀正交遗传算法 被引量：15

3

作者 王宇平 焦永昌 张福顺 《系统工程学报》 CSCD 2003年第6期481-486,共6页

在多目标优化中,各目标通常相互冲突且不可公度,其最优解(常称为Pareto最优解)往往有无穷多,如何在最优解集合中求出一组分布均匀且数量充足的代表解供决策者选择十分重要.论文将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合给出了解多目标优化... 在多目标优化中,各目标通常相互冲突且不可公度,其最优解(常称为Pareto最优解)往往有无穷多,如何在最优解集合中求出一组分布均匀且数量充足的代表解供决策者选择十分重要.论文将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合给出了解多目标优化的一种新方法,并证明了其全局收敛性.新方法用少的计算量便可求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解.计算机仿真也表明这种方法对不同的试验函数均可用少的计算量求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解. 展开更多

关键词 多目标优化 最优解 均匀正交遗传算法 适应度函数 进化算法

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用于全局优化的混合正交遗传算法 被引量：13

4

作者 江中央 蔡自兴 王勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期204-206,209,共4页

为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范... 为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。 展开更多

关键词 正交遗传算法 局部搜索 全局优化

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解非线性规划问题的非参数罚函数多目标正交遗传算法

5

作者 刘淳安 王宇平 《运筹与管理》 CSCD 2006年第5期35-38,共4页

对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数罚的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题非参数罚函数多目标正交遗传算法,对违反约束的个体进行动态的惩罚以保持群体中不可行解的一定比例,从而不但有效增加种群... 对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数罚的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题非参数罚函数多目标正交遗传算法,对违反约束的个体进行动态的惩罚以保持群体中不可行解的一定比例,从而不但有效增加种群的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近。数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的。 展开更多

关键词 非线性规划 正交遗传算法 多目标优化 惩罚函数

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基于正交—交互式遗传算法的产品造型设计 被引量：25

6

作者 徐江 孙守迁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1470-1475,共6页

为提高概念设计的效率,提出一种基于正交-交互式遗传算法的产品造型设计方法。在获取、表征造型特征的基础上,采用正交分析来精简遗传种群空间,提高收敛速度;同时,以共识满意度作为适应度函数,优化评价机制,达到减小主观评价误差的目的... 为提高概念设计的效率,提出一种基于正交-交互式遗传算法的产品造型设计方法。在获取、表征造型特征的基础上,采用正交分析来精简遗传种群空间,提高收敛速度;同时,以共识满意度作为适应度函数,优化评价机制,达到减小主观评价误差的目的。另外,可视化的界面有利于特征偏好选取,减轻用户交互的心理负担。实例研究表明,与普通交互式遗传算法相比,正交-交互式遗传算法能以较少的交互代数达到较高的适应值,具有更好的可行性和实用性。 展开更多

关键词 概念设计 产品造型 正交-交互式遗传算法

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基于正交多主体遗传算法的业务规则引擎推理方法 被引量：1

7

作者 张磊 张瑞生 李廉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第11期154-155,173,共3页

现阶段业务规则引擎多采用前向链接算法实现模式匹配的推理过程。本文提出了一种基于正交多主体遗传算法的业务规则引擎推理方法,以解决规则引擎无法求解类似组合服务竞标的竞胜标确定问题。该方法以多主体系统为基础,利用正交试验设计... 现阶段业务规则引擎多采用前向链接算法实现模式匹配的推理过程。本文提出了一种基于正交多主体遗传算法的业务规则引擎推理方法,以解决规则引擎无法求解类似组合服务竞标的竞胜标确定问题。该方法以多主体系统为基础,利用正交试验设计方法产生较好的初始种群,设计正交交叉操作数以获得更好的后代;通过每个主体的逐步演化和自学习功能来提高算法的全局优化能力和收敛速度。 展开更多

关键词 规则引擎 竞胜标确定 正交试验设计 多主体系统 正交多主体遗传算法

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电站锅炉全局优化智能配煤模型的建立及系统开发 被引量：21

8

作者 夏季 陆攀 +3 位作者 华志刚 张成 徐远纲 陈刚 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期512-517,共6页

建立了应用于电站锅炉的全局优化智能配煤模型.该模型在多目标优化数学模型的框架下,运用模糊数学方法构建目标函数和遗传算法(GA)寻优,利用神经网络实现混煤燃烧特性的预测.为提高GA的寻优性能,应用正交设计法和自适应罚函数对简单GA... 建立了应用于电站锅炉的全局优化智能配煤模型.该模型在多目标优化数学模型的框架下,运用模糊数学方法构建目标函数和遗传算法(GA)寻优,利用神经网络实现混煤燃烧特性的预测.为提高GA的寻优性能,应用正交设计法和自适应罚函数对简单GA进行改进,建立了基于自适应罚函数的正交遗传算法优化配煤模型.在此基础上,开发了智能配煤系统并应用于某电厂优化配煤,提高了电厂配煤的自动化和智能化水平,具有较好的应用前景和示范作用. 展开更多

关键词 电站锅炉 全局优化 配煤系统 正交遗传算法 模糊数学

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基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法 被引量：20

9

作者 杨艳芳 秦勇 努尔兰.木汉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期91-97,共7页

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)... 微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性. 展开更多

关键词 智能交通 微观交通仿真 参数标定 自适应正交遗传算法 VISSIM

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提升LoRa网络性能的终端参数动态选择方法研究 被引量：13

10

作者 蔡青松 林佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期113-120,共8页

针对当前大部分LoRa网络因终端采用静态参数配置而导致的网络灵活性和通信效率不高等问题,提出了一种基于正交遗传算法改善LoRa网络性能的动态参数选择方法。分析了不同参数配置对网络通信性能的影响,针对LoRa网络建立信道冲突和链路预... 针对当前大部分LoRa网络因终端采用静态参数配置而导致的网络灵活性和通信效率不高等问题,提出了一种基于正交遗传算法改善LoRa网络性能的动态参数选择方法。分析了不同参数配置对网络通信性能的影响,针对LoRa网络建立信道冲突和链路预算模型,通过引入基于多目标遗传算法的动态参数选择方法求解该模型,最终获得具有最小冲突概率的参数集。通过对超过10000台设备的单网关LoRa网络的运行结果表明,所提出的动态参数选择算法可将网络的分组交付率(Packet Delivery Rate,PDR)提高30%,显著提高了网络在不同应用场景下的适应性和扩展能力。 展开更多

关键词 物联网 LoRa网络 低功耗广域网 正交遗传算法 参数组合

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混合HOGA-SVM财务风险预警模型实证研究 被引量：19

11

作者 丁德臣 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2011年第2期37-44,36,共9页

目前涉及遗传算法与支持向量机相结合的预测模型中,遗传算法基本上采用的是标准算法。但是在对全局函数的优化中,一般的遗传算法容易陷入局部最优,从而降低遗传算法收敛速度和搜索精度,进而影响财务风险预警模型的精度与速度。基于此,... 目前涉及遗传算法与支持向量机相结合的预测模型中,遗传算法基本上采用的是标准算法。但是在对全局函数的优化中,一般的遗传算法容易陷入局部最优,从而降低遗传算法收敛速度和搜索精度,进而影响财务风险预警模型的精度与速度。基于此,提出了基于混合全局优化正交遗传算法(HOGA)和支持向量机(SVM)的财务风险预警模型(HOGA-SVM),通过使用混合全局优化正交遗传算法连同支持向量机来改进支持向量机进行财务风险预警的效果。结果显示,提出的模型不仅提高了财务风险预警的准确率和速度,而且模型的两类分类错误率(尤其是第一类分类错误率)相对其他模型也有了明显下降。未来的工作可以把模型的应用扩大到多分类的财务风险预警问题中。 展开更多

关键词 财务风险预警 混合全局优化正交遗传算法 支持向量机

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基于ISNN和HGA的沪深300指数预测方法

12

作者 张钰 陆军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2156-2159,共4页

提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分... 提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了沪深300指数预测模型。设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(HGA),并采用HGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对2007年上半年的沪深300指数日收盘价进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。 展开更多

关键词 结构化神经网络 量化正交遗传算法 指数预测 时间序列预测

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