进化规划

摘要： 提出了基于进化规划算法的加载流体管道中的导波频散方程求解方法,将进化规划算法引入到存在能量衰减的管道频散方程的求解中,进化规划仅采用突变控制进化过程,相比其他求解方法,该求解方法更便捷.利用磁致伸缩导波检测技术检测充水管道,试验所得的导波速度均落在通过该算法求得的导波频散曲线上.

摘要： 针对稀疏信号欠定盲分离混合矩阵的估计问题,提出一种利用进化规划思想进行混合矩阵估计的方法.首先检测出观测数据时频散点图中的单源点,然后利用进化规划算法对这些单源点数据进行聚类分析,从而得到混合矩阵的估计.利用进化规划算法进行全局优化搜索,可大大改善聚类质量,提高混合矩阵估计的精度,并具有很好的鲁棒性.计算机仿真结果表明,采用该方法估计的混合矩阵可很好地逼近原矩阵,达到了良好的估计效果.

摘要： 针对稀疏信号欠定盲分离混合矩阵的估计问题,提出一种利用进化规划思想进行混合矩阵估计的方法。首先检测出观测数据时频散点图中的单源点,然后利用进化规划算法对这些单源点数据进行聚类分析,从而得到混合矩阵的估计。利用进化规划算法进行全局优化搜索,可大大改善聚类质量,提高混合矩阵估计的精度,并具有很好的鲁棒性。计算机仿真结果表明,采用该方法估计的混合矩阵可很好地逼近原矩阵,达到了良好的估计效果。

摘要： In view of the requirement of network partitioning for reactive power and voltage control on regional reactive power balance,a concept of regional reactive power margin is proposed.An optimal network partitioning model is developed for reactive power and voltage control considering electrical coupling degree between buses,static reactive power balance ability, and partition requirement of reactive power reserve.This model includes two obj ective functions,i.e.,minimizing the sum of squares of all areas”electrical radii and maximizing the regional reactive power margin in the area with minimum reactive power margin.The constraint on the model is static reactive power balance in all areas.For the characteristics of the model developed,the multi-obj ective adaptive evolutionary programming algorithm is used for solution.Finally,simulation results on an IEEE 39-bus system and comparisons with other network partitioning methods show that the method proposed is effective.%考虑到无功电压分区控制对区域无功平衡能力的要求，提出了区域负荷无功裕度的概念，并建立了同时考虑节点间电气耦合程度、区域静态无功平衡能力与无功储备分区要求的无功电压优化分区模型。模型包括使各分区区域电气半径平方和最小与使所有分区中区域负荷无功裕度值最小的分区无功裕度值最大两个目标函数，约束方面要求各分区内静态无功平衡。针对所建模型的特点采用了多目标自适应进化规划算法求解，并基于 IEEE 39节点算例系统，仿真对比分析了所提方法的特点，仿真结果验证了方法的有效性。

摘要： 进化计算是智能计算中涉及到组合计算的一个子域,是基于对生物进化过程的模拟.本文主要介绍进化计算的起源、发展过程、发展方向及前景展望.进化计算可以解决较复杂的工程技术问题,随着对其投入的增加和研究的深入,进化计算必将为人类造福更多.

摘要： 本文利用自然进化规划方法的原理和技术流程，解决运作管理中的多因素选择最优方案的问题。在分析中，发现了进化规划解算过程的不连续性缺陷。进一步采用自适应进化规划法完善这一利用过程，然后将其用于某型设备的运作管理实例中，取得了实际的成果。

摘要： 通过对遗传算法、进化规划、进化策略的三种算法的发展过程、算法过程和特点进行分析、比较，得出了三种算法的异同，为各算法的适应范围做了基础研究，提出了量子算法的研究方向。

摘要： 为解决最佳多用户检测计算复杂度高的难题,将多种群并行进化规划和模拟退火两种思想有机地融合起来,提出一种新的模拟退火并行进化规划算法,并应用到MIMO-CDMA系统多用户检测问题求解中。在新算法中,不同的子群并行进行进化过程,利用模拟退火的局部寻优能力,避免单个种群在进化过程中出现的早熟现象,从而加快整个算法的收敛速度。实验结果证明,新的多用户检测器抗远近效应和抗多址干扰的能力都优于传统检测器和单种群的模拟退火进化规划多用户检测器,并且在远近效应和多址干扰存在的条件下,该检测器的收敛速度比单种群模拟退火进化规划检测器提高了约108%和100%。

摘要： 变异是进化规划的唯一算子,随着计算机技术的迅猛发展,以及研究人员在该领域近15年的不断研究,利用计算机寻找变异算子的方法成为可能,并得以实现——即通过遗传编程的方法寻找变异算子.通过新方法找出的变异算子,使进化规划算法的效率获得大幅提升.

摘要： 为了提高负荷预测的准确性，采用综合预测模型，将几个预测模型有机地结合起来，引入进化规划方法，通过综合各个预测模型的优点，得出更为准确的结果。该文在适应度函数和变异量取值方面进行了研究，加快了寻优过程。该文提出的方法具有全局寻优，通用性好，稳定性强等优点，克服了梯度寻优可能陷于局部最优解或在接近最优解时难以收敛的缺点，也省去了常规方法大量、复杂、繁琐的计算。仿真实验结果表明该方法是非常有效的。

摘要： 文参考已提出的各种变异算子,提出了基于学生概率分布变异的进化规划。学生概率分布能够衔接高斯分布和柯西分布,其性能通过改变其参数n来获得。通过仿真得到了学生变异的规律。文中最后给出一个基于学生算子的自适应性进化规划算法,仿真表明有较好的性能。

摘要： 基于克隆选择原理,提出一种新的并行混沌免疫进化规划算法.在算法中,根据抗体抗原亲和度将抗体种群分为两个子群,相应的提出混沌克隆算子和超变异算子,混沌克隆算子在局部空间具有较强搜索能力,超变异算子在广阔空间具有大范围搜索能力,通过两个算子的并行操作使局部寻优和多样性保持相结合,从而提高算法的搜索效率.仿真表明,与传统进化规划(EP)和基于混沌变异的进化算法(EACM)相比较,并行免疫进化规划搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂的机器学习问题.

摘要： 作为进化算法中一种典型的方法,进化规划是一种性能优良的全局优化算法.考虑到传统进化规划计算效率低的缺点,并结合进化规划的计算流程,通过结合改进的自适应变异操作及基于免疫调节的改进选择算子,提出了一种改进的免疫进化规划新算法.通过典型函数优化的仿真实验证明,改进的免疫进化规划不但提高了原算法的收敛速度,而且明显改善了原算法的计算效果,是一种性能良好的优化算法.

摘要： 本文在介绍了进化算法的基本原理的基础上，分别对遗传法、进化规划、进化策略、遗传编程的不同方面进行了特点的研究，然后从编码策略，选择方式，遗传算子等在不同算法的操作过程中所具有的不同点与侧重点，以及对性能可能带来的影响进行了对比分析;最后讨论了进化算法中最主要的两种操作算子：变异操作和交叉操作各自的优缺点。

摘要： 提出了基于进化规划-蚁群算法(EP-ACO)的最优潮流(OPF)计算方法;算法将进化规划的简洁性和基本蚁群算法的正反馈特性相结合，提高了算法的收敛速度，同时采用动态调整罚函数策略，有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度。应用此算法对标准IEEE30节点的电力系统进行最优潮流计算，并与粒子群算法和遗传算法进行了比较，仿真结果表明，该算法能够更好地获得全局最优解，具有实用意义。

摘要： 本文融合进化规划、变邻域等优化技术对遗传算法(GA)进行改进,将混合遗传算法和时域有限差分(FDTD)结合进行周期结构的全局优化。通过对频率选择表面吸收性能的全局优化,计算机仿真结果表明该方法行之有效.

摘要： 分析和设计了一种基于进化规划的文化算法,并研究了该算法在解决复杂约束优化问题中的应用.该研究的主要新特征是采用进化规划来对群体空间建模,并根据相应的群体空间,对信仰空间在进化过程中如何提取、存储和更新各种知识源进行了详细的分析和设计,并将所得到的新知识用来指导群体的进化过程.为验证算法的有效性,使用了一个典型的基准测试函数进行了仿真实验,并与目前其他较好的约束优化处理算法进行了详细比较,仿真结果表明,该算法具有更好的优化性能以及更低的运算代价.

摘要： 自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法,该方法能够自动的确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.将该方法用于被动声呐目标的分类识别,实验结果表明基于进化规则的自适应高斯神经网络能够有效的克服局部最小问题,具有更好的识别率.

摘要： 传统的水声信道估计算法需要预先具有信道阶数的先验知识,本文提出一种带阶数检测的信道估计算法,采用进化算法以均方误差为代价函数对信道阶数、参数进行联合进化操作寻优,实现阶数、参数的同时估计.利用仿真浅海水声信道数据进行的信道估计实验结果表明:本文算法在阶数稳健性和初始收敛速度上优于传统的LMS信道估计器,适用于未知阶数情况下的信道估计.

摘要： 本发明公开一种基于改进狮群进化算法的面向空间众包平台的路径规划方法，包括如下步骤：1)获取空间众包平台接送任务的起止时间和起止位置信息以及工人的工作起止时间和起止位置信息；2)构建面向空间众包平台的路径规划模型；3)改进狮群进化算法的实现，并得到最佳路径规划方案。本发明能减少顾客的等待时间，提高工人工作效率，从而能实现空间众包平台和工人的双赢。

摘要： 本发明一种使用差分进化算法的火箭上面级弹道重规划方法，适应于带有上面级的火箭在基础级入轨偏差较大时重新对上面级理论弹道进行规划。将推进系统数值模型和完整空间摄动力模型引入上面级飞行动力学方程中，使用上面级机动时刻和机动量作为连续优化变量，应用智能差分进化算法进行数值优化求解，从而达到提高计算速度和精度的目的。本发明解决了现有技术中存在的火箭上面级弹道重规划方法缺少空间全局搜索能力，容易陷入局部最优且精度不高的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于差分进化烟花算法的多机器人协同路径规划方法，属于机器人导航与控制技术领域，目的在于提供一种有效的多机器人协同路径规划方法，可以较快地为多个机器人计算出性能较优的运动路径，保障多机器人安全的运行到各自的目标点。本发明在基本烟花算法的基础上增加差分进化火花，选取父代中多个烟花进行组合、变异操作生成新的火花，从而得到了多样性较高的个体以提高烟花群体的多样性，以此来使得算法具有了更好的搜索能力，且能够有效的避免陷入局部最小值。改进算法相比于基本的烟花算法，表现出了更好的优化性能，改进算法收敛速度更快、收敛精度更高，且规划出的路径更短、更平滑。

摘要： 本发明的一种基于差分进化和模糊控制相结合的避障路径规划算法属于智能控制领域，解决了现有模糊控制同样会使智能车辆陷入局部最小问题使其不能做出及时、准确的避障动作的问题，具体步骤为：1)设计模糊控制器，2)利用差分进化算法优化模糊控制规则表，3)将优化后的模糊控制规则表应用到模糊控制器进而在整个模糊控制系统实现，本发明算法通过利用模糊控制和差分进化算法构建一种智能车辆的避障路径规划方法，利用差分进化算法对模糊控制规则表进行优化，能够有效地解决局部最小问题，得到全局最优解。

摘要： 本发明提供了一种基于进化多目标多任务优化的车辆路径规划方法，将车辆路径规划的每一个目标函数作为一个单独的任务，并利用多任务优化中的种群构造、信息迁移、子代生成、种群更新等操作对多个任务同时进行求解；采用多任务优化与多目标优化交替进行的两阶段策略，当满足设定的切换条件时，将多任务优化过程切换到多目标优化过程，通过多目标优化的种群构造、子代生成、种群更新、外部存档更新等操作优化非占优解集；采用基于精英保留的种群重构策略，当满足设定的重构条件时，只保留部分精英解，其余规划方案通过基于高斯游走的方式重新生成并加入到种群中。本发明提出的方法，解决了相似问题的优化信息在求解过程中不能有效地进行交流和协作的问题，实现了相似问题的信息共享，提升VRP的求解性能。

摘要： 本发明提出了一种基于贝叶斯和进化算法的无人机协同航迹规划方法，主要解决现有技术中无人机协同航迹规划存在优化难度大及优化效率低的问题。其方案为：通过计算两条航迹节点之间的距离找到一组相同或相近的节点，然后以这些节点为界将两条航迹划分为一组可交换的航迹单元对；再通过计算所有航迹单元对交换之后航迹长度的变化强度，从而确定该航迹单元对的交换强度；最后，根据航迹单元对的交换强度使用贝叶斯推理来确定航迹单元的交换概率，得到无人机的协同总代价。本发明在多种威胁代价的无人机协同航迹规划任务中，可有效避免航迹断点的产生、提高了优化的收敛性，能够更加高效的实现无人机航迹寻优，获取更高的优化性能。

摘要： 本发明提供了基于协同进化的光伏电站与电动汽车充电网络规划方法，S10给定规划边界条件；S20使用所述规划边界条件建立光伏电站与电动汽车充电网络随机协同规划模型；以及S30设计分别用于表示光伏电站与电动汽车充电网络建设方案的染色体编码策略与对应的交叉、变异操作算子，采用协同进化算法求解光伏电站与电动汽车充电网络随机协同规划模型，给出光伏电站与电动汽车充电网络最优规划方案。本发明的基于协同进化的光伏电站与电动汽车充电网络规划方法，对电动汽车充电站与光伏电站的建设位置和建设容量进行协同优化，在确保配电系统运行工况满足技术要求的前提下，最小化配电系统运行成本，为工程技术人员提供参考。

摘要： 本发明公开了一种基于多种群进化算法的带时间窗的车辆路径规划方法，包括：1为带时间窗的车辆路径问题生成一个辅助问题；2随机初始化生成两个种群，种群1用于优化原始问题，种群2用于优化辅助问题；3基于协同进化算法框架迭代优化两个种群并定期对两个种群执行局部搜索操作，直到满足停止条件，输出最优种群中非支配等级最高的个体作为车辆路径规划以及时间安排的最优方案。本发明能解决带时间窗的车辆路径规划问题，在找到最小使用车辆数目的同时，能得到更短的总行驶距离，从而提高运输效率，并降低运输成本。

摘要： 本发明公开了一种基于进化迁移优化的多无人机路径规划方法、终端及存储介质，方法包括：根据收集到的相关数据集对多无人机的路径规划进行高斯建模；根据多个目标的优化模型中离散化步长的不同将路径规划构建为多个具有不同保真度的优化任务；对每个优化任务分配一个进化种群；基于训练好的重构神经网络模型以进化迁移的方式产生每个优化任务的新子代种群，合并父代种群和新子代种群中的解个体；输出最终主任务的进化种群中的帕累托最优解集。本发明根据无人机飞行轨迹离散化步长的不同构造一个高保真度的主任务和多个低保真度的辅助任务，并将辅助任务的解个体通过迁移学习的方法转换为保真度高的主目标任务的解个体，可以提升优化的性能和效率。

摘要： 本发明提供一种基于改进差分进化算法的三维无人机航迹规划方法及装置，方法包括：建立无人机飞行的航迹规划模型；根据无人机飞行的任务参数以及三维环境设置种群规模以及最大化进化次数，对种群进行初始化、变异、交叉以及选择的迭代更新；基于改进差分进化算法更新种群规模大小，并在迭代更新后种群的局部搜索能力满足路径搜索条件的情况下，输出无人机航迹规划；将无人机航迹规划输入至航迹规划模型中，得到无人机航迹的路径仿真结果。本发明通过改进差分进化算法能够通过减少种群数量，得到种群最优解，提高算法的局部搜索能力，从而得到更加合理的无人机航迹规划。