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邻域规模对共生进化算法搜索性能的影响
邻域 作业调度 共生进化算法
2009/7/14
共生进化算法求解复杂组合问题时表现了良好的性能，其选择邻域实现局部进化。对于复杂的的柔性作业调度组合问题，作业调度结果的好坏首先依赖流程设计的质量。以共生进化算法求解复杂柔性作业调度为例，测试不同邻域规模对共生进化算法搜索性能的影响。仿真结果表明，局部进化邻域规模的大小对共生进化算法在平均求解质量及对最优解的逼近能力两个方面均没有显著影响，过大的局部进化邻域会增加算法中排序操作计算量。
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求解QoS组播路由问题的改进型量子进化算法
进化算法 量子 网络规模
2009/7/13
QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题，已证明了该问题是NP完全问题。提出一种将基于量子计算原理的量子进化算法用于此类问题求解的算法，该算法对基本的量子进化算法进行改进，采用进化方程对量子门进行调整，采用量子变异阻止未成熟收敛，使之更适合于QoS组播路由的求解。仿真结果显示，该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解，且随着网络规模的增大算法保持了良好的特性，在寻优速度上与解的质量上优于其他...
人工情感进化模型及其学习算法的研究
交叉算子 进化 遗传算法
2009/7/13
情感模型的建立可以使计算机具备基本的情感识别和表达能力，在和谐人机交互方面有着广泛的应用。文中对人类情感进行了分析，在此基础上提出了人工情感模型，为了更精确地表达人类情感模型的进化过程，提出改进的遗传算法对模型进行参数的估计，为了克服实数编码遗传算法进化过程易于停滞的缺点，结合个体以及种群的平均适应度两个方面的优点，提出了一种新的改进型交叉算子——启发式加权交叉算子。仿真试验结果表明该算法估计的情...
网格资源分配的进化博弈策略
网格 资源分配 复制动态
2009/7/10
针对网格资源分配中的竞争问题，提出了一种利用进化博弈的动态机制研究资源分配的方法。该方法利用复制动态方程求解网格使用者策略选择比例的进化稳定点，通过反复博弈使得网格使用者学习并调整出价策略，并讨论了四种典型的使用者评估函数对进化稳定点的影响。最后利用网格模拟器进行了实验评估，结果表明提出的进化博弈方法是收敛的，且在网格使用者的总体效用方面优于传统算法，从而实现了网格资源的优化分配。
新型多群体协同进化粒子群优化算法
多群体协同进化粒子群算法 粒子群算法 中心交流
2009/7/9
在基本的MCPSO算法中除了主群与从群的信息交流，从群之间没有信息交流。为了解决这一问题，提出了一种具有中心交流机制的改进MCPSO算法，该策略可以实现各个从群之间的信息交流，从而加快算法收敛。仿真实验结果表明改进后的算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。
一种改进的基于差分进化的多目标进化算法
多目标优化 差分进化 多目标进化算法（CDE）
2009/7/9
近年来运用进化算法（EAs）解决多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problems MOPs）引起了各国学者们的关注。作为一种基于种群的优化方法，EAs提供了一种在一次运行后得到一组优化的解的方法。差分进化（DE）算法是EA的一个分支，最开始是用来解决连续函数空间的问题。提出了一种改进的基于差分进化的多目标进化算法（CDE），并且将它与另外两个经典的多目标进...
一种基于局部收敛估计的多目标进化算法
收敛性 局部收敛 归档集
2009/7/8
采用了一种基于局部收敛估计的多目标进化算法（MOEAE/LC）。在进化过程中计算连续两代归档集合群体之间的种群相似度，若在算法运行的早期其连续两代归档集的相似度小于预先设置的阈值，则认为算法有一定概率局部收敛。这时以一定概率重新初始化内部种群并且对归档集的部分个体进行变异，这样能在算法有可能陷入局部最优时产生新个体，从而提高了解集的收敛性和多样性。通过与经典的多目标算法（MOEAs）进行对比实验，...
一种基于蜜蜂双种群进化的遗传算法
蜜蜂 进化 遗传算法
2009/7/8
提出了一种基于蜜蜂双种群进化的遗传算法（BDPGA）。算法共有两个种群，一个是通过迭代进行遗传操作得到的，一个是在每代进化过程中随机引入的。每个种群中的最优个体作为蜂王分别以概率与其它个体（雄蜂）进行交配操作。既能增强对种群最优个体所包含信息的开采能力，又能提高算法的勘探能力，从而避免算法过早地收敛。实验结果表明，该算法对于改进和提高遗传算法性能是有效可行的。
一种基于密度聚类的小生境差分进化算法
小生境 差分进化 种群多样性
2009/7/8
针对基本差分进化算法早熟收敛的缺陷，提出了一种基于密度聚类的小生境差分进化算法。该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快的特点，首先初始化一个没有子种群的全局种群，再在全局种群中采用DE/rand/2/bin进行迭代搜索，并对其中的个体进行聚类，当聚类簇中的个体数目达到规定的最小规模时形成一个小生境子种群，然...
一种基于相似个体的多目标进化算法
种群维护 分布性 相似个体
2009/7/8
分布性保持是多目标进化算法研究的一个重要方面，一个好的分布性能给决策者提供更多合理有效的选择。Pareto最优解的分布性主要体现在分布广度与均匀性两个方面。提出一种基于相似个体的多目标进化算法（SMOEA）。在种群维护中删除相似程度最大的个体；在进化操作中，选取了相似程度最大的个体进行进化。与目前经典算法NSGA-II和ε-MOEA进行比较，结果表明新算法拥有良好的分布性，同时也较好的改善了收敛性...
一种求解多车型CARP问题的高效进化算法
CARP HEGA 洒水车路线优化
2009/7/7
对传统遗传算法的染色体编码机制和种群结构进行了改进，并借鉴单亲遗传算法和Memetic Algorithm（MA）算法的优秀思想，设计了一种解决CARP（Capacitated Arc Routing Problem）问题的高效算法HEGA。新算法不但有效解决了使用现有算法无力解决的多车型CARP问题，并且应用于一般的单车型CARP问题在求解效率和求解精度上也比现有MA算法效果更好。结合洒水车路径...
一种新的进化粒子群算法及其在TSP中的应用
粒子群算法 进化计算 旅行商问题
2009/7/7
基于协同进化的思想，针对离散组合优化的NP难问题，提出一种新的混合粒子群进化算法。该算法采用了有效的编码方式；定义了两个粒子间的位置加法操作以实现个体之间的信息交换；引入变异算子保持种群多样性。该算法应用于TSP优化计算，能用较小的计算代价得到比传统方法更满意的解，实验结果表明该算法是有效的。
一种新的差分进化算法
差分进化 早熟收敛 交叉概率
2009/7/7
针对高维复杂函数的优化问题，提出了一种新的差分进化算法（NDE）。该算法在运行中根据迭代次数自动地调整交叉概率因子，从而在搜索的初始阶段提高种群多样性，而在搜索后期加强局部搜索能力。对几种经典函数的测试表明，新算法不仅具有很强的全局搜索能力，而且能有效避免早熟收敛问题。
应用协同进化的图像矢量量化码书设计方法
适应度 矢量量化 码书
2009/7/6
为了减小LBG算法对初始码书的依赖性，提高跳出局部最优的能力，提出了一种基于协同进化的矢量量化码书设计方法（Coevolution Based LBG，CLBG）。该算法根据码书在同其他码书竞争中的表现来衡量码书的适应度。实验结果表明：CLBG有效地减小了算法对初始码书的依赖性，所得码书性能超过了其他典型的改进码书设计方法。