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1.
给出了最小生成树问题（MST）的一个基于混合DNA计算的遗传算法模型。在该模型中,为了对最小生成树的解进行编码和解码,通过引入DNA计算,提出了一种最小生成树问题的改进遗传算法编码方案,该方案吸收了DNA计算和遗传算法的优点,具有固定的长度。为了搜索需要的最佳编码,引入遗传算法搜索技术,并给出了自适应的交叉算子和变异算子。最后,根据最小生成树问题的特点,通过实例仿真验证了所提出的基于DNA计算的遗传算法的有效性 相似文献
2.
设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法，将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中，从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性，发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势，在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用，使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明，该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。 相似文献
3.
遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传机理来寻找最优解。遗传算法具有与问题领域无关且快速随机的搜索能力,搜索从群体出发,具有潜在的并行性,可以进行多个个体的同时比较,搜索使用评价函数启发,过程简单,使用概率机制进行迭代,具有随机性,具有可扩展性,容易与其它算法结合。基本01背包问题,提出遗传问题解决的关键技术,设计评价函数和遗传算子,并通过散播变异、移位变异、插入变异改进01背包问题中的遗传算法,很好地解决了遗传问题。 相似文献
4.
基于改进遗传算法的背包问题求解 总被引：1，自引：1，他引：0
针对0-1背包问题的特点,设计了一种利用定义距较长模式的遗传算子,并提出采用该算子代替交叉算子的长模式遗传算法,该算法在约束条件的处理上结合贪心法,提高了搜索效率.最后的实例仿真,给出了传统遗传算法和长模式遗传算法计算结果的比较,证明了采用新算子的遗传算法在求解0-1背包问题时比基本遗传算法有更好的收敛性能和更少的时间花费. 相似文献
5.
基于遗传算法的非线性传感器模型辨识 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种新的、基于遗传算法的非线性传感器逆模型建模方法 .利用遗传算法建模 ,可以方便、准确地辨识未知非线性模型的系数 .仿真实验表明该方法较传统方法 ,具有更好的灵活性与适应性 ,可以方便地实现在线修正模型系数 ,因此提高了传感器的测量精度 .由于遗传算法可以实现模型系数空间的全局搜索 ,因此可以避免在模型系数训练过程中陷入局部极小点 . 相似文献
6.
袁桂霞 《江苏广播电视大学学报》2011,(5):54-57
交叉算子是遗传算子中一个重要的算予,是对双亲个体进行交叉重组得到不同的两个新个体的过程,对遗传算法搜索结果有重要的影响。从交叉概率和交叉策略两个方面可以改进交叉算子,将其应用到函数优化中能获得比典型的遗传算法更优的解,且性能更优。 相似文献
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9.
遗传算法中带控制参数选择算子及其个体空间搜索能力的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了带控制参数选择算子的设计思想及其数学理论依据,对带控制参数选择算子的性能作了分析,并与比例选择算子在解空间中的搜索能力进行了比较,通过比较结果证明了带控制参数选择算子将会大大提高整个遗传算法对全局最优解的搜索能力. 相似文献
10.
介绍了利用遗传算法解决函数优化问题的一般思路。引入一个称为精华模型的变量,以协调群体的多样性和选择性压力;引入并使用了均匀交叉算子、均匀变异算子,能改进遗传搜索的局部搜索能力,并显著提高遗传算法求得全局解的能力。 相似文献
11.
给出一种结合梯度法和正交遗传算法的混合算法。实验表明,它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,能更有效地求解函数优化问题。 相似文献
12.
基于改进遗传算法的GSM基站选址问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
刘艳 《湖北成人教育学院学报》2014,(5):1-3
本文首先对于罚函数遗传算法构造了合适的适应度计算方式,其次将适当的修补算子加入修补遗传算法中,保证修补的随机性和有效性;然后在两者的交叉、变异操作之后都加入进化突变算子,增强了他们的局部搜索能力;最后针对不同规模的基站选址问题,分别采用加入进化突变前后的罚函数遗传算法和修补遗传算法进行仿真,结果验证加入进化突变的修补遗传算法在求解大规模的基站选址问题时效率最高。 相似文献
13.
一种求解多峰函数优化问题的全局与局部搜索相结合的演化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
搜索多极值点问题是遗传算法研究领域内的一个新的方向，本在郭涛算法^[1]的基础上引入梯度算子、单亲繁殖、小生境分离和全局与局部演化相结合的混合演化算法．实例测试表明，该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解，得到令人满意的结果． 相似文献
14.
针对标准遗传算法在解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）时存在早熟收敛和易陷入局部极值点的特点,引入遗传算法与禁忌搜索结合的混合算法,同时对杂交算子进行了改进.算法既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有禁忌搜索算法的爬山能力.实验表明,改进的混合算法具有计算效率高、收敛速度快等特点,是一种有效的方法. 相似文献
15.
张侃 《商丘师范学院学报》2007,23(9):89-92
应用遗传算法来解决最短路径的问题，采用了优先权编码和适合此类问题的特定交叉和变异算子，并在MATLAB环境下实现．对较复杂的网络图是最短路径求解进行了有益的探索，较传统的Dijkstra方法有较多的优点． 相似文献
16.
The new genetic algorithm for training layered feedforward neural networks proposed here uses a mutation operator for performing
the search behaviors of local optimization. Combining the random restart method with the local search technique, the algorithm
can converge asymptocally, to the optimal solution. Test with a practical example showed that the improved genetic algorthm
is more efficient than the conventional genetic algorithm.
Project supported by NSFC (No 39870940) and (G199054405-973) the National Key Scientific Research & Development Program. 相似文献
17.
针对NP-完全的无等待流水作业调度问题,改变传统求解调度序列目标函数的模式,分析并证明启发式算法基本算子的目标增量性质,通过目标函数变化量判断新解的优劣,大大降低算法所需计算时间．提出将变化邻域搜索（VNS）作为一种局部搜索机制混合入遗传算法的智能算法IGA求解所考虑的问题,根据问题特点构造ISG算法产生初始种群中的一个个体,设计基于期望值的个体选择机制和进化过程交叉算子ILCS．采用110个经典Benchmark实例,将所提出的IGA算法与传统遗传算法以及求解该问题目前最好的2种算法进行比较,实验结果表明IGA算法在略有耗时的情况下,性能上明显优于其他3种算法、 相似文献
18.
对于演化计算,变异和杂交这样的算子是在完全没有导向的方式产生的新个体。选择算子在演化过程中起着导向的作用,使得个体沿着适应值优良的方向演化。选择算子是在演化过程唯一受适应值影响的组件。本文将讨论现在流行的选择算子的选择压力并比较他们的影响。选择算子在演化过程中应用较好适应值的个体信息并传递到后代,为算法设计中挑选选择算子提供理论依据。 相似文献