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

1

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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关于“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”一文的商榷

2

作者 高峰 荣冈 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期809-810,共2页

“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”一文提出了自适应遗传算法的模式定理 ,并以此为基础分析了自适应交叉、变异的作用机理 .本文对其分析过程和结论提出了不同的看法 .

关键词 遗传算法 模式定理 遗传机理 自适应策略 概率选择 模式定理 交叉率 变异率

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包含交叉和变异操作的交互式遗传算法 被引量：7

3

作者 郭广颂 王燕芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期182-185,共4页

传统交互式遗传算法在优化隐式性能指标时会使用户产生疲劳,影响优化质量与优化效率。为此,提出一种改进的交互式遗传算法。采用二元排序确定适应值评价的不确定度,根据评价序列的最大信息差异计算种群的收敛率,通过收敛率衡量种群进化... 传统交互式遗传算法在优化隐式性能指标时会使用户产生疲劳,影响优化质量与优化效率。为此,提出一种改进的交互式遗传算法。采用二元排序确定适应值评价的不确定度,根据评价序列的最大信息差异计算种群的收敛率,通过收敛率衡量种群进化状态,基于适应值不确定度和种群收敛率设计自适应交叉算子和变异算子,给出交叉概率和变异概率的计算公式,利用包含用户偏好信息的遗传策略引导进化,从而使进化结果更加客观。将该算法应用于服装进化设计系统,结果表明,与传统交互式遗传算法(T-IGA)相比,该算法可获取更多的满意解,提高了优化效率。 展开更多

关键词 遗传算法 自适应交叉 变异概率 适应值 交互环境 不确定性

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考虑参数空间变异结构的结构化交叉约束随机场模拟方法研究 被引量：9

4

作者 夏侯云山 张抒 +2 位作者 唐辉明 刘晓 吴琼 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期4935-4945,4962,共12页

斜坡岩土体抗剪强度参数的空间变异性具有一定的结构性。为研究岩土体参数空间变异结构对边坡失效概率的影响,依据变异函数的内涵推导出变程与相关距离的数学变换关系,并在此基础上提出了结构化交叉约束随机场模拟方法,用以模拟具有互... 斜坡岩土体抗剪强度参数的空间变异性具有一定的结构性。为研究岩土体参数空间变异结构对边坡失效概率的影响,依据变异函数的内涵推导出变程与相关距离的数学变换关系,并在此基础上提出了结构化交叉约束随机场模拟方法,用以模拟具有互相关性的参数随机场。建立了结构化交叉约束随机场计算模型,研究不同空间变异结构的抗剪强度参数对边坡失效概率的影响。研究结果表明:结构化交叉约束随机场可用于生成模拟具有复杂各向异性空间变异结构的参数随机场,由于考虑了随机偏差、条件数据和空间变异结构,能较为真实地反映地层实际参数,数据波动较条件参数插值场小。可靠性分析结果表明:不考虑抗剪强度参数空间结构分析易高估边坡的失效概率;考虑c′和φ′互相关性时,失效概率随着相关系数的增加而增加,当参数间呈负相关性时更容易高估边坡的失效概率。 展开更多

关键词 空间变异结构 结构化交叉约束随机场 边坡稳定性 失效概率

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量子概率编码遗传算法及其应用 被引量：19

5

作者 李斌 谭立湘 +1 位作者 邹谊 庄镇泉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期805-810,共6页

该文提出了一种基于染色体量子概率编码的遗传算法--QCGA。与传统遗传算法不同,在QCGA中, 单个个体不再表示某一个确定解,而是解的取值概率分布,覆盖整个解空间;各个个体独立并行演化,个体间通过一个新的交叉算子实现演化信息的交换,同... 该文提出了一种基于染色体量子概率编码的遗传算法--QCGA。与传统遗传算法不同,在QCGA中, 单个个体不再表示某一个确定解,而是解的取值概率分布,覆盖整个解空间;各个个体独立并行演化,个体间通过一个新的交叉算子实现演化信息的交换,同时设计了一个新的变异算子以增强算法的局部寻优能力。为了充分考察该算法的有效性和先进性,将其应用于典型函数优化、0-1背包问题和时间序列中频繁结构模式搜索等问题的求解。实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法在具有很高搜索效率的同时,仍能维持很高的种群多样性, 因而适用于复杂优化问题的求解。 展开更多

关键词 遗传算法 量子概率编码 交叉算子 变异算子

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中心变异差分进化算法 被引量：9

6

作者 池元成 方杰 蔡国飙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1105-1108,共4页

针对高维复杂优化问题,提出了基于中心变异和自适应交叉概率的差分进化算法——中心变异差分进化(center mutation-based differential evolution,CMDE)算法。该算法首先改进了个体的变异形式,即把当前代的群体中心作为基向量,依据参加... 针对高维复杂优化问题,提出了基于中心变异和自适应交叉概率的差分进化算法——中心变异差分进化(center mutation-based differential evolution,CMDE)算法。该算法首先改进了个体的变异形式,即把当前代的群体中心作为基向量,依据参加变异的三个随机个体向量间的函数适应值的大小关系,确定差向量的方向;然后给出了自适应交叉概率策略,即依据交叉的作用,通过分析个体向量间的函数适应值在群体内部的分布情况,确定每个个体的交叉概率。通过几个Benchmark函数的测试表明,CMDE算法具有较快的收敛速度,且对于高维复杂问题的求解精度高,寻优性能好。 展开更多

关键词 差分进化 中心变异 自适应交叉概率 函数优化

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一种带有随机变异的动态差分进化算法 被引量：12

7

作者 高岳林 刘俊梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2719-2722,共4页

提出一种带有随机变异的动态差分进化算法。在这个算法中,两种不同的变异策略DE/rand/1和DE/best/1通过线性递减加权组合策略产生新的变异策略,以便动态利用DE/rand/1和DE/best/1的优点,并且引入一种指数递增交叉概率算子、线性递减缩... 提出一种带有随机变异的动态差分进化算法。在这个算法中,两种不同的变异策略DE/rand/1和DE/best/1通过线性递减加权组合策略产生新的变异策略,以便动态利用DE/rand/1和DE/best/1的优点,并且引入一种指数递增交叉概率算子、线性递减缩放因子和一种随机变异机制以进一步提高算法的全局寻优能力。通过四个标准测试函数的测试结果表明,该算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,更适合求解高维复杂的全局优化问题。 展开更多

关键词 全局优化 差分进化算法 加权策略 指数递增交叉概率 随机变异

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基于改进GA-BP神经网络的FDM式3D打印机故障诊断

8

作者 殷冬年 解乃军 纪有旺 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第4期169-181,共13页

针对当前FDM(Fused Deposition Modeling)式3D打印机故障诊断方式存在精确度低、灵活性不足等缺陷,本研究提出了一种基于改进GA-BP神经网络的FDM式3D打印机故障诊断模型。通过分析影响打印故障的因素,得出故障诊断模型的输入变量,以此构... 针对当前FDM(Fused Deposition Modeling)式3D打印机故障诊断方式存在精确度低、灵活性不足等缺陷,本研究提出了一种基于改进GA-BP神经网络的FDM式3D打印机故障诊断模型。通过分析影响打印故障的因素,得出故障诊断模型的输入变量,以此构建BP神经网络模型;针对BP学习算法易陷入局部最优解问题,利用遗传算法优化网络的初始权值和阈值,并进一步结合遗传进化原理,改进了遗传算法自适应交叉和变异概率策略。通过实验结果分析,本研究所提的基于改进GA-BP神经网络的3D打印机故障诊断模型的诊断准确率在97%以上,比基于BP神经网络的基础诊断模型的诊断准确率提升了12.9%,迭代次数减少了22次,比传统阈值检测法的诊断准确率提升了24.3%。 展开更多

关键词 FDM式3D打印机 故障诊断 BP神经网络 遗传算法 自适应交叉和变异概率

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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究 被引量：1

9

作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页

为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多

关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子群优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 副粒子增缓策略

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采用双变异策略的自适应差分进化算法及应用 被引量：15

10

作者 沈鑫 邹德旋 张强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期146-157,共12页

为了克服差分进化算法早熟收敛和寻优精度低的缺点,提出一种采用双变异策略的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm using Double mutation strategies,DADE)。DADE引入基于种群相似度和中心解的双变异策略,... 为了克服差分进化算法早熟收敛和寻优精度低的缺点,提出一种采用双变异策略的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm using Double mutation strategies,DADE)。DADE引入基于种群相似度和中心解的双变异策略,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索;自适应交叉概率使种群个体向更新成功的个体学习,有利于后续种群的进化。在7个测试函数和3个电力系统动态经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)问题上的优化结果表明,DADE算法与其他4种DE算法相比具有更强的全局寻优能力,且对电力系统动态经济调度问题的优化结果优于文献中所报道的结果。 展开更多

关键词 差分进化算法 双变异策略 中心解 自适应交叉概率 测试函数 电力系统动态经济调度

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一种新的改进遗传算法及其应用 被引量：45

11

作者 欧阳森 王建华 +2 位作者 宋政湘 陈德桂 耿英三 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第8期1066-1068,1073,共4页

为了在算法稳定性的基础上解决其收敛速度和全局收敛性之间的矛盾,提出了一种新的改进遗传算法。该改进算法设计了与进化代数相关的交叉概率,与个体适应度相关的变异概率,以及与早熟情况、进化代数和个体适应度有关的移民算法。将其应... 为了在算法稳定性的基础上解决其收敛速度和全局收敛性之间的矛盾,提出了一种新的改进遗传算法。该改进算法设计了与进化代数相关的交叉概率,与个体适应度相关的变异概率,以及与早熟情况、进化代数和个体适应度有关的移民算法。将其应用于电能质量分类的计算结果表明,该改进遗传算法稳定性较好,且在收敛速度和获取全局最优解的概率两个方面都有很大的提高。 展开更多

关键词 遗传算法 交叉概率 自适应变异率 电能质量

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一种改进的自适应遗传算法 被引量：49

12

作者 王蕾 沈庭芝 招扬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期75-78,共4页

提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出... 提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出的自适应遗传算法。采取最优保存策略来保证最优个体不被大的pc和pm 破坏掉。并用无放回余数随机选择算子 (RSSR选择算子 )对基本选择算子进行了改进 ,选择误差比较小。将自适应遗传算法用于图像分割的试验结果表明 ,与基本遗传算法相比 ,由于该算法综合考虑了“快速收敛”和“全局最优”这两个要求 ,因此它不仅能得到较好的分割质量 ,而且基本保持了遗传算法的运算速度 。 展开更多

关键词 自适应遗传算法 交叉概率 变异概率 图像分割 启发式算法

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基于捕食搜索策略的遗传算法研究 被引量：18

13

作者 张顶学 关治洪 刘新芝 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期1006-1007,1012,共3页

针对标准遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,提出了一种基于捕食搜索策略的遗传算法。该算法在进化中模拟动物捕食搜索的过程,并根据种群中个体最优适应值来动态改变交叉和变异概率,从而加强算法的全局搜索和局部优化的能力。仿真实验... 针对标准遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,提出了一种基于捕食搜索策略的遗传算法。该算法在进化中模拟动物捕食搜索的过程,并根据种群中个体最优适应值来动态改变交叉和变异概率,从而加强算法的全局搜索和局部优化的能力。仿真实验表明该算法是有效的。 展开更多

关键词 捕食搜索策略 遗传算法 交叉概率 变异概率

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基于均匀设计的遗传算法参数设定 被引量：32

14

作者 何大阔 王福利 张春梅 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期409-411,共3页

在应用遗传算法进行优化计算时,各操作参数既有各自的功能又相互作用,彼此关系较为复杂,而各参数设定的好坏直接影响算法的性能,所以,各参数的设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题·通过对遗传算法各操作参数作用与意义的分析... 在应用遗传算法进行优化计算时,各操作参数既有各自的功能又相互作用,彼此关系较为复杂,而各参数设定的好坏直接影响算法的性能,所以,各参数的设定是应用遗传算法进行寻优计算的重要问题·通过对遗传算法各操作参数作用与意义的分析,认为可以将遗传算法的参数设定描述为一个多因素多水平优化设计问题·为使遗传算法在应用中发挥最佳的寻优性能,同时考虑到参数设定方法的可行性,提出应用解决多因素多水平优化设计问题的均匀设计方法设定遗传算法的操作参数,实例应用仿真结果验证了这种方法的可行性、有效性· 展开更多

关键词 遗传算子 均匀设计 种群规模 交叉概率 变异概率

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改进的自适应遗传算法求解0/1背包问题 被引量：16

15

作者 王娜 向凤红 毛剑琳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第6期1682-1684,共3页

为提高遗传算法求解问题的性能,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在交叉概率和变异概率公式中引入了当代迭代次数因子,提出了基因差别比例(Ca)的概念。Ca越大的基因位发生交叉、变异的概率越大,产生新个体的可能性越大;在模式生成... 为提高遗传算法求解问题的性能,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在交叉概率和变异概率公式中引入了当代迭代次数因子,提出了基因差别比例(Ca)的概念。Ca越大的基因位发生交叉、变异的概率越大,产生新个体的可能性越大;在模式生成操作中,确定基因位的选取同样由Ca决定。仿真结果表明,此算法在求解0/1背包问题时,其寻优能力有很大提高。 展开更多

关键词 0/1背包问题 自适应遗传算法 交叉变异概率 交叉变异操作 模式替代操作

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改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究 被引量：32

16

作者 陈明杰 刘胜 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期875-879,共5页

为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出... 为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象. 展开更多

关键词 自适应遗传算法 交叉概率 变异概率 函数优化 全局收敛

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基于模糊规则优化的改进FGA算法 被引量：6

17

作者 戚志东 朱新坚 朱伟兴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第1期46-49,共4页

针对多目标遗传算法的特点 ,基于模糊集理论 ,提出一种基于模糊规则优化的改进模糊遗传算法及其算法结构 ,即用模糊控制的方法来调整遗传算法中的交叉概率和变异概率 ,同时寻找与控制对象相匹配的最佳模糊规则 .在数学函数上的仿真结果... 针对多目标遗传算法的特点 ,基于模糊集理论 ,提出一种基于模糊规则优化的改进模糊遗传算法及其算法结构 ,即用模糊控制的方法来调整遗传算法中的交叉概率和变异概率 ,同时寻找与控制对象相匹配的最佳模糊规则 .在数学函数上的仿真结果表明 ,此种模糊遗传算法不仅加快了解的收敛速度 ,而且大大提高了解的质量 . 展开更多

关键词 遗传算法 模糊控制 交叉概率 变异概率

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基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法 被引量：6

18

作者 潘伟 王云峰 伞冶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期1-3,11,共4页

为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,并且... 为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,并且对交叉概率和变异概率进行了新的设计。设计中既考虑到进化代数对算法的影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法的作用。最后通过两个经典算例进行了验证,无论在约简的准确性上,还是平均运行代数上都取得了较好的结果。 展开更多

关键词 粗糙集 知识约简 自适应遗传算法 交叉概率 变异概率

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二层线性规划的自适应遗传算法 被引量：7

19

作者 王广民 王先甲 +1 位作者 万仲平 贾世会 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第12期1433-1440,共8页

提出了一种自适应遗传算法来求解二层线性规划问题.该方法克服了难以确定合适的交叉概率和变异概率的困难.另外,在该方法中还采用了其它一些技巧不仅解决了在采用遗传算法经常出现的有些个体不可行的问题,而且还改进了算法的效率.

关键词 二层线性规划 遗传算法 适应值 自适应算子概率 交叉和变异

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一种改善遗传算法早熟现象的方法 被引量：11

20

作者 曹俊 朱如鹏 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第3期229-231,237,共4页

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因.通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子,并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象.最后给出了算例,说明该方法对... 讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因.通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子,并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象.最后给出了算例,说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用. 展开更多

关键词 遗传算法 优化 早熟 自适应算子 交叉概率 变异概率

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