基于Stackelberg博弈的巡检无人机路径规划

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作者 仇玉宜 吴怀宇 陈洋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期29-35,共7页

为解决“到达-回避”博弈中只考虑目标位置的可到达性,而未进一步考虑最短到达路径的问题,提出了基于Stackelberg博弈和最短路径相结合的新型优化方法。将攻击者无人机到达目标点并躲避追捕过程中的最短飞行路径作为攻击者的任务奖励,... 为解决“到达-回避”博弈中只考虑目标位置的可到达性,而未进一步考虑最短到达路径的问题,提出了基于Stackelberg博弈和最短路径相结合的新型优化方法。将攻击者无人机到达目标点并躲避追捕过程中的最短飞行路径作为攻击者的任务奖励,同时将防御者无人机最短的拦截路径作为防御者的任务奖励,由此建立双方的目标收益函数。采用改进的竞争性协同进化遗传算法来求解博弈过程中的动态决策问题,更新无人机每个决策过程中的参数选择,进而得到最优策略下的飞行轨迹。仿真结果表明,所提方法在巡检无人机对抗环境下具备可行性和有效性,为现实中目标到达和躲避问题提供了全新的优化方案。 展开更多

关键词 无人机 到达-回避 STACKELBERG博弈 路径规划 竞争性协同进化遗传算法

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基于IABC-GA的管路协同机舱设备布局优化方法研究

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作者 王文双 杨远松 +2 位作者 刘海洋 杨明君 林焰 《大连理工大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期67-78,共12页

为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径... 为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径寻优的改进算法,结合协同进化思想,将船舶机舱整体布局优化问题拆解为互相关联的设备布局问题和管路布局问题,两者在相互影响的情况下协同进化,最终得到最佳的船舶机舱布局设计方案.通过对实船机舱的仿真实验,验证了管路协同设备布局优化方法的可行性与可靠性.设备布局方面,与原始设备布局相比效果提升59.5%;船舶机舱整体布局方面,与先进行设备布局优化再进行管路布局优化相比效果提升11.8%. 展开更多

关键词 改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA) 船舶机舱 设备布局优化 协同进化

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双精英协同进化遗传算法 被引量：86

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作者 刘全 王晓燕 +2 位作者 傅启明 张永刚 章晓芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期765-775,共11页

针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elitecoevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化... 针对传统遗传算法早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种双精英协同进化遗传算法(double elitecoevolutionary genetic algorithm,简称DECGA).该算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化操作的核心,两个精英个体分别按照不同的评价函数来选择个体,组成各自的进化子种群.两个子种群分别采用不同的进化策略,以平衡算法的勘探和搜索能力.理论分析证明,该算法具有全局收敛性.通过对测试函数的实验,其结果表明,该算法能搜索到几乎所有测试函数的最优解,同时能够有效地保持种群的多样性.与已有算法相比,该算法在收敛速度和搜索全局最优解上都有了较大的改进和提高. 展开更多

关键词 遗传算法 进化算法 精英策略 协同进化 种群多样性

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基于量子遗传算法的翼伞系统归航轨迹规划 被引量：6

4

作者 陶金 孙青林 +2 位作者 朱二琳 陈增强 贺应平 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1261-1268,共8页

轨迹规划是翼伞系统自主归航任务的核心。针对归航轨迹规划,建立相应数学模型,提出了一种基于改进量子遗传算法的翼伞系统归航轨迹最优规划方法。在该方法中,首先引入非均匀B样条曲线拟合控制律,将轨迹规划最优控制问题转化为B样条基函... 轨迹规划是翼伞系统自主归航任务的核心。针对归航轨迹规划,建立相应数学模型,提出了一种基于改进量子遗传算法的翼伞系统归航轨迹最优规划方法。在该方法中,首先引入非均匀B样条曲线拟合控制律,将轨迹规划最优控制问题转化为B样条基函数控制顶点的参数优化问题;然后采用改进的量子遗传算法对轨迹规划中目标函数进行寻优,从而引导并实现翼伞系统归航轨迹规划。对实际工况中不同初始条件下的翼伞系统进行归航轨迹规划仿真实验,结果表明,本方法是翼伞系统归航轨迹规划的一种有效方法,优化得到的控制律和轨迹符合翼伞系统自主归航控制的特点。 展开更多

关键词 量子遗传算法 翼伞系统 归航轨迹规划 最优设计 小生境协同进化

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协同进化在遗传算法中的应用述评 被引量：9

5

作者 李碧 林土胜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期34-37,63,共5页

生态系统中协同进化的含义是几个生存能力相关联的种群的同时进化,在遗传算法中应用协同进化的实质是改变了个体适应度的计算方法:经典遗传算法中个体的适应度由它的染色体所决定,协同进化中个体的适应度却是由个体在协同关系中的表现... 生态系统中协同进化的含义是几个生存能力相关联的种群的同时进化,在遗传算法中应用协同进化的实质是改变了个体适应度的计算方法:经典遗传算法中个体的适应度由它的染色体所决定,协同进化中个体的适应度却是由个体在协同关系中的表现决定。根据个体之间的适应度关联方式的不同,协同进化在遗传算法中应用可以分为两种:竞争协同进化算法、合作协同进化算法。竞争协同进化算法中的个体适应度由个体在竞争中的表现决定;合作协同进化算法中的个体适应度决定于个体在合作中的表现。对这两种方法的实质以及主要思想进行了述评。 展开更多

关键词 遗传算法 协同进化 竞争 合作 适应度

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一种嵌入式的协同进化模型 被引量：1

6

作者 李碧 雍正正 周安宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第9期62-63,228,共3页

为了提高遗传算法的性能,论文提出了一个能够体现生态进化中各种协同进化关系的协同进化模型,该模型能很容易地嵌入到遗传算法中。计算机模拟实验表明该模型的嵌入能在一定的程度解决遗传算法中的早熟现象,加快后期的收敛速度,提高遗传... 为了提高遗传算法的性能,论文提出了一个能够体现生态进化中各种协同进化关系的协同进化模型,该模型能很容易地嵌入到遗传算法中。计算机模拟实验表明该模型的嵌入能在一定的程度解决遗传算法中的早熟现象,加快后期的收敛速度,提高遗传算法的自适应能力。 展开更多

关键词 协同进化 遗传算法 嵌入式

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基于竞争协同进化的改进遗传算法 被引量：4

7

作者 李碧 林土胜 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2009年第1期24-29,共6页

针对标准遗传算法中的早熟收敛现象,提出一种基于竞争协同进化的改进遗传算法.该算法根据个体与对手竞争的表现来衡量个体的生存能力,生存能力由个体所击败对手的数量和优秀程度决定,个体在击败更多更优对手的努力中逐步进化.函数优化... 针对标准遗传算法中的早熟收敛现象,提出一种基于竞争协同进化的改进遗传算法.该算法根据个体与对手竞争的表现来衡量个体的生存能力,生存能力由个体所击败对手的数量和优秀程度决定,个体在击败更多更优对手的努力中逐步进化.函数优化实验结果表明,该算法收敛速度快,且能有效保留种群多样性,与标准遗传算法及其他多种群遗传算法相比,能有效减轻早熟收敛现象. 展开更多

关键词 遗传算法 早熟收敛 竞争 协同进化 种群多样性 函数优化

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一种改进的双精英协同进化遗传算法 被引量：1

8

作者 张岩 张华 +2 位作者 初佃辉 孟凡超 郑宏珍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第16期161-165,共5页

提出一种改进的双精英协同进化遗传算法。在该算法中,种群被划分为两个精英小队,二者协同进化;精英是小队中的最优个体,并且两个小队的精英具有较高的差异度。精英分别与被选的个体进行交叉,增强了种群个体和全局最优解的亲和度;同时,... 提出一种改进的双精英协同进化遗传算法。在该算法中,种群被划分为两个精英小队,二者协同进化;精英是小队中的最优个体,并且两个小队的精英具有较高的差异度。精英分别与被选的个体进行交叉,增强了种群个体和全局最优解的亲和度;同时,当精英小队中的个体间的差异度下降到规定的预警值时,引入变异操作,有效地保持了种群的多样性,避免了早熟问题。算法中还给出一种δ-表现型多样性测度计算方法,使之可以对个体适应值为实数的群体多样性进行准确计算。针对参数多、大范围的复杂计算环境,算法的搜索能力明显提高。 展开更多

关键词 遗传算法 精英策略 协同进化 种群 多样性测度

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基于自适应惩罚函数的云工作流调度协同进化遗传算法 被引量：5

9

作者 徐健锐 朱会娟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期105-112,共8页

云计算为大规模科学工作流应用的执行提供了更高效的运行环境。为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出了一种基于协同进化的工作流调度遗传算法CGAA。该算法将自适应惩罚函数引入严格约束的遗传算法中,通过协同进化的方法... 云计算为大规模科学工作流应用的执行提供了更高效的运行环境。为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出了一种基于协同进化的工作流调度遗传算法CGAA。该算法将自适应惩罚函数引入严格约束的遗传算法中,通过协同进化的方法,自适应地调整种群个体的交叉与变异概率,以加速算法收敛并防止种群早熟。通过4种科学工作流的仿真实验结果表明,CGAA算法得到的调度方案在满足工作流调度截止时间约束与降低任务执行代价的综合性能方面优于同类型算法。 展开更多

关键词 云计算 科学工作流 任务调度 协同进化 遗传算法

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基坑支护工程遗传优化设计中协同演化模型的研究

10

作者 李陶深 陈秋莲 +2 位作者 周东 吴恒 王兴文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第3期178-181,229,共5页

该文在两层协同演化模型的基础上,提出了一个用于基坑支护工程优化设计的三层协同演化模型,并对该协同演化模型的实现模型、约束处理、适应值调整等关键技术进行了比较详细的探讨。

关键词 基坑支护 遗传算法 协同演化模型 适应值函数 优化设计 地下结构

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基于协同演化遗传算法的文本特征获取方法

11

作者 兰芸 李宝林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第5期182-184,226,共4页

信息过滤技术是解决“信息过载”和“信息迷向”问题的有效手段。为高效地确立用户的信息需求模型,提出利用协同演化的遗传算法解决多主题多文本的特征获取问题。协同演化遗传算法根据种群中个体进化速度、效果的不同,采取相互评价、相... 信息过滤技术是解决“信息过载”和“信息迷向”问题的有效手段。为高效地确立用户的信息需求模型,提出利用协同演化的遗传算法解决多主题多文本的特征获取问题。协同演化遗传算法根据种群中个体进化速度、效果的不同,采取相互评价、相互学习、群体进化的协同演化策略,使得个体在其它种群、个体的指导下,不断获得较好的基因,从而实现文本特征的抽取。实验验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 信息过滤 协同演化 遗传算法 用户模型 特征选择

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一种求解作业车间调度问题的协同进化算法 被引量：3

12

作者 黄孔亮 雍正正 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 2004年第3期272-275,共4页

提出一种用协同进化遗传算法求解作业车间调度问题的新方法.车间调度问题用传统的启发式算法很难求得最优解.协同进化遗传算法模拟生物界物种之间的竞争、捕食、共生及其相互作用下,各物种协同进化,使整个生态系统由低级向高级进化的过... 提出一种用协同进化遗传算法求解作业车间调度问题的新方法.车间调度问题用传统的启发式算法很难求得最优解.协同进化遗传算法模拟生物界物种之间的竞争、捕食、共生及其相互作用下,各物种协同进化,使整个生态系统由低级向高级进化的过程.协同进化算法与传统的遗传算法相比,不仅加快了算法的收敛速度,且可提高算法的搜索能力,避免算法陷入局部最优.特殊的交叉操作更使所求得的解都为合法解.实例证明协同进化遗传算法是行之有效的算法. 展开更多

关键词 协同进化 遗传算法 作业车间调度问题

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基于多精英协同进化遗传算法的云资源调度 被引量：11

13

作者 魏士伟 邓维 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期274-280,共7页

传统的遗传算法(GA)在解决云资源调度问题时会随着问题规模的增大而出现早熟收敛、搜索效率低下、寻优能力差等现象。为了克服这些缺陷,提出一种基于多精英协同进化的遗传算法(MECGA)。该算法通过多精英保留技术将适应度值大的个体选入... 传统的遗传算法(GA)在解决云资源调度问题时会随着问题规模的增大而出现早熟收敛、搜索效率低下、寻优能力差等现象。为了克服这些缺陷,提出一种基于多精英协同进化的遗传算法(MECGA)。该算法通过多精英保留技术将适应度值大的个体选入精英子种群,通过与普通子种群进行协同交叉操作,可引导整个种群向最优解的方向移动;通过定义个体评价策略,将差异度高的个体也选入到精英子种群,这些个体又能够保证种群的多样性,使种群更容易跳出局部最优解。实验结果表明,MECGA相较其他GA具有求解效率高、收敛速度快和寻优能力强等特点。 展开更多

关键词 遗传算法 进化算法 精英策略 协同进化 资源调度

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一种基于多物种协同进化的神经网络优化方法

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作者 姜新农 王文香 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第15期69-71,共3页

论文在阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性之后,分析了一般遗传算法在神经网络结构优化过程中存在的不足,并根据多物种之间相互竞争和相互适应的机理提出了一种基于多物种协同进化的优化方法。该方法既可以有效地避免神经网络结构寻... 论文在阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性之后,分析了一般遗传算法在神经网络结构优化过程中存在的不足,并根据多物种之间相互竞争和相互适应的机理提出了一种基于多物种协同进化的优化方法。该方法既可以有效地避免神经网络结构寻优过程中解搜索空间过大以及进化规则复杂等问题,还可以起到对网络的结构和权值同时进化的作用。仿真实验表明该方法是可行并且有效的。 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 多物种协同进化 机械手

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