公开(公告)号：CN107016441A

公开(公告)日：2017-08-04

申请号：CN201710150335.5

申请日：2017-03-14

Applicant: 北京无线电测量研究所

Inventor： 包子阳 ,  余继周

IPC: G06N3/12

CPC classification number: G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法，该算法包括如下步骤：S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群中的个体进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件；S4，对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作，产生子代种群1；S5，对子代种群1进行差分进化操作，产生子代种群2；S6，将子代种群2继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。通过本发明解决了遗传算法容易过早收敛、差分进化算法计算效率较低的问题点，提高进化算法的优化效率和优化效果。

公开(公告)号：CN108009623A

公开(公告)日：2018-05-08

申请号：CN201711234605.7

申请日：2017-11-30

Applicant: 北京无线电测量研究所

Inventor： 包子阳 ,  余继周

IPC: G06N3/00

CPC classification number: G06N3/006

Abstract: 本发明公开一种并行模拟退火进化方法，包括以下步骤：S1：创建初始种群，随机生成具有第一解集的初始群体；S2：同时对第一解集运行模拟退火算法；S3：选取对所述第一解集运行所述模拟退火算法后产生的最优解集中的最优解；S4：判断最优解是否满足终止准则。本发明提供的一种并行模拟退火进化方法能够解决常规模拟退火算法优化速度较慢、优化效率较低的问题，提高了进行算法的优化效果和优化效率，加快了优化速度。

公开(公告)号：CN115983314A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211715072.5

申请日：2022-12-28

Applicant: 北京无线电测量研究所

Inventor： 包子阳 ,  余继周 ,  王卓 ,  李中伟

IPC: G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种融合进化方法、装置及存储介质，方法包括：创建初始种群；计算初始种群中个体的适应度；对初始种群中的个体进行差分进化操作，产生第一子代种群，并且对初始种群中的个体进行粒子群进化操作，产生第二子代种群；将第一子代种群个体和第二子代种群个体合并，按适应度排序，取适应度高的前一半种群个体为第三子代种群；合并得到的子代种群按照初始种群的融合进化方法进行融合进化，直至满足终止条件。本发明融合了差分进化算法和粒子群算法，有效提高了进行算法的优化效率和优化效果。

公开(公告)号：CN106960244A

公开(公告)日：2017-07-18

申请号：CN201710150892.7

申请日：2017-03-14

Applicant: 北京无线电测量研究所

Inventor： 包子阳 ,  余继周

IPC: G06N3/12

CPC classification number: G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法，该算法包括如下步骤：S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件；S4，进行遗传操作，产生子代种群1，同时进行粒子群进化操作，产生子代种群2；S5，将子代种群1和子代种群2合并，并按照适应度排序，取适应度高的个体组合为子代种群3；S6，将子代种群3继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。通过本发明解决了遗传算法后期效率低下、粒子群算法容易陷入局部最优解的问题，提高进化算法的优化效率和优化效果。