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一种利用精英保留改进的量子遗传算法

海军工程大学学报 2010年第1期22卷 5-7,38页

作者：王胜兵张鹏飞海军工程大学理学院武汉430033

针对量子遗传算法的"早熟"现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很... 详细信息

针对量子遗传算法的"早熟"现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。

关键词：遗传算法量子遗传算法精英保留

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针对多目标优化的精英保留非劣排序遗传算法

河南化工 2005年第4期22卷 9-11页

作者：王达青岛科技大学计算机与化工研究所山东青岛266042

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。作为一种有效的全局并行优化搜索工具,它具有简单、通用、鲁棒性强和适于并行分布处理的特点以及广泛的应用潜力。本文阐述了遗传算法的基本原理和方法,并着重介绍了一种改进的遗传算法—... 详细信息

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。作为一种有效的全局并行优化搜索工具,它具有简单、通用、鲁棒性强和适于并行分布处理的特点以及广泛的应用潜力。本文阐述了遗传算法的基本原理和方法,并着重介绍了一种改进的遗传算法———精英保留非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并将其应用于化工中的多目标优化。

关键词：遗传算法多目标优化精英保留非劣排序

基于CEA-GA的多无人机三维协同曲线航迹规划方法

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北京航空航天大学学报 2023年第11期49卷 3086-3099页

作者：文超董文瀚解武杰蔡鸣空军工程大学研究生院西安710038 空军工程大学航空工程学院西安710038

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高,收敛效率差等问题,提出一种基于混沌精英适应遗传算法(CEA-GA)的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想,建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲... 详细信息

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高,收敛效率差等问题,提出一种基于混沌精英适应遗传算法(CEA-GA)的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想,建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲线航迹层级规划模型,将复杂约束规划问题分解为子函数优化求解问题,减小计算量;考虑到遗传算法(GA)求解高维复杂约束优化问题存在的性能局限,采用Tent混沌映射均匀初始化种群,以扩大个体搜索空间,丰富种群多样性,在此基础上,通过引入自适应遗传算子平衡算法的全局搜索与局部开发能力,帮助个体跳出局部最优,并采用适应度动态更新策略进一步提高算法的局部探索能力和收敛速度。将精英保留策略引入GA以更好地保证改进算法的全局收敛性。将CEA-GA应用于模型求解,仿真实验结果表明:CEA-GA具有较强的鲁棒性、较好的寻优性能和收敛效率,且能够为集群规划满足约束条件的协同曲线航迹,从而验证了所提方法的有效性和CEA-GA的优越性。

关键词：协同航迹规划多无人机混沌映射遗传算法精英保留

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一种改进的遗传多目标优化算法及其应用

中国电机工程学报 2008年第2期28卷 96-102页

作者：赵亮雎刚吕剑虹东南大学能源与环境学院江苏省南京市210096

为解决含多个目标和多约束的优化问题,文中结合非支配排序思想、精英保留策略、小生境技术,并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘汰技术进行改进,提出以一种向量模适应度函数作为淘汰准则,从而得到一种改进的Pareto遗传多目标优化... 详细信息

为解决含多个目标和多约束的优化问题,文中结合非支配排序思想、精英保留策略、小生境技术,并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘汰技术进行改进,提出以一种向量模适应度函数作为淘汰准则,从而得到一种改进的Pareto遗传多目标优化算法。通过最小化两个多元目标函数,验证了该算法能够获得更加均匀分布的Pareto前沿,避免了局部收敛的问题。在此基础上,将改进多目标优化算法用于PID控制器参数整定,以锅炉过热汽温串级控制系统为例进行了仿真研究。结果表明,改进的遗传多目标优化算法可以获得多组对应不同性能指标的控制器参数,并在对象特性发生变化的情况下,仍能获得较好的控制效果。

关键词：遗传算法多目标优化非支配排序精英保留小生境技术 PID参数整定

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航天器三维空间追逃问题研究

系统工程与电子技术 2018年第4期40卷 868-877页

作者：刘源李玉玲郝勇周俊峰哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

针对固定时间下的两航天器三维空间追逃问题,采用协同进化算法将复杂的双边最优规划问题简化成对追逃过程中纳什均衡点的搜索,进而得出追逃双方的最优对抗策略及解算方法。考虑在保证算法计算精度的前提下缩短计算时间,将对策模型进行... 详细信息

针对固定时间下的两航天器三维空间追逃问题,采用协同进化算法将复杂的双边最优规划问题简化成对追逃过程中纳什均衡点的搜索,进而得出追逃双方的最优对抗策略及解算方法。考虑在保证算法计算精度的前提下缩短计算时间,将对策模型进行简化处理,以航天器推力指向角为控制量对协同进化算法进行编码设计,利用B样条基函数对编码进行逼近拟合。两航天器均为连续小推力作用,以二者的末端相对距离作为支付函数,逃逸器希望支付最大,追踪器希望支付最小,并依此建立共享适应度函数。所提方法中对协同算子进行改进设计,提高算法空间搜索能力,并采用精英保留策略提高算法的收敛速度。仿真算例得到追逃双方的最优控制策略及相应的追逃轨迹,表明所提方法的能够解决此类航天器追逃问题。

关键词：协同进化空间追逃纳什均衡 B样条拟合精英保留

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求解资源受限项目调度的动态多样性进化策略

计算机集成制造系统 2015年第8期21卷 2089-2098页

作者：何杰光陈新度陈新刘强广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室广东广州510006

针对资源受限项目调度问题,提出一种动态多样性的进化策略。算法通过动态控制种群的多样性和使用多样性重启方法来实现全局搜索能力和局部探测能力的平衡,并设计了一种基于最大资源利用率的两点交叉算子和基于插入的变异算子来产生新个... 详细信息

针对资源受限项目调度问题,提出一种动态多样性的进化策略。算法通过动态控制种群的多样性和使用多样性重启方法来实现全局搜索能力和局部探测能力的平衡,并设计了一种基于最大资源利用率的两点交叉算子和基于插入的变异算子来产生新个体,使用基于多样性的精英保留选择算子来产生新种群。使用实验设计的Taguchi方法求得了新算法的最佳参数组合,对标准测试库的测试案例进行了仿真实验,结果表明新算法比基本进化策略具有更好的求解质量和收敛性。通过与其他启发式算法进行比较,进一步验证了算法的有效性。

关键词：资源受限项目调度进化策略动态多样性资源利用率精英保留 Taguchi方法

一种子群体个数动态变化的多目标优化协同进化算法

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控制与决策 2007年第9期22卷 1011-1016页

作者：申晓宁郭毓陈庆伟胡维礼南京理工大学自动化学院南京210094

给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则,并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法.该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝,使得子群体个数依据需要动态变化,减小了对计算资源的消耗,并解... 详细信息

给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则,并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法.该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝,使得子群体个数依据需要动态变化,减小了对计算资源的消耗,并解决了对复杂多目标优化问题难以事先进行分解的问题.对所提算法的计算复杂度进行了理论分析,并把它与已有的多目标进化算法进行了比较,结果表明所提算法具有较高的搜索性能.

关键词：自适应协同进化多目标优化进化算法精英保留

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多目标优化问题的差分进化算法研究

湖南大学学报（自然科学版） 2009年第2期36卷 53-57页

作者：吴亮红王耀南袁小芳张剑湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto... 详细信息

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性.

关键词：多目标优化差分进化算法精英保留排序策略

改进的NSGA2算法在航空活塞发动机装配中的应用

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重庆大学学报 2022年第10期45卷 134-144页

作者：李春林庞晓平张果重庆大学机械工程学院重庆400044

针对复杂机械产品零部件选择装配中个体重复现象,提出一种新的解集评价指标:种群均匀度。基于种群均匀度和拥挤度相结合的子代精英保留策略,改进了多目标优化NSGA2(non-dominated sorting genetic algorithm-2)算法。以装配合格率和装... 详细信息

针对复杂机械产品零部件选择装配中个体重复现象,提出一种新的解集评价指标:种群均匀度。基于种群均匀度和拥挤度相结合的子代精英保留策略,改进了多目标优化NSGA2(non-dominated sorting genetic algorithm-2)算法。以装配合格率和装配精度为质量评价指标,建立选择装配多目标优化模型。引进近邻搜索算子,克服NSGA2算法局部搜索能力的不足。以某型号航空活塞发动机装配为例,优化结果以Pareto边界集表示,结果表明算法改进之后非支配解集的多样性和收敛性均得到了提高。

关键词：精英保留多目标优化种群均匀度近邻搜索选择装配

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