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量子遗传算法求解度约束最小生成树 总被引：1，自引：0，他引：1
度约束最小生成树问题属于NP完全问题,但在现实中具有非常重要的应用价值.针对度约束最小生成树问题,采用量子遗传算法来求解该问题.并对基本的量子遗传算法进行改进.针对度约束最小生成树问题的特征,设计了一种新的量子编码方式,保证算法获得可行解;并与深度优先搜索的思想结合,保证得到树的连通性;通过数值试验验证新算法的可行性,并与其他算法进行比较.取得了良好的效果. 相似文献
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以图论和遗传算法为基础,给出了一个改进的求最小生成树的算法,提出了"无性生殖"的方式,舍弃了逆转算子,改进了换位算子,调整了选择算子,更简单,因而编程更容易,效率更高.使用该算法可以在较短的时间内以较高的概率获得一组最小或次小生成树,而传统算法一般只能得到一个最小生成树. 相似文献
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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
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本文考虑到节点度的代价问题 ,提出了广义最小生成树的概念 ,并分析了最小生成树在实际应用中的局限性 .针对一般遗传算法求解该问题的不足 ,提出了自调整的变异算子和混合选择策略 .通过仿真 ,证明了广义最小生成树模型的适用性 .最后将改进前后两种算法的仿真结果进行比较 ,证明了改进后遗传算法的有效性 . 相似文献
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求解最小生成树是《数据结构》课程教学中的一个学生重点学习的图论问题,但是目前的教材中普遍讲解Prim算法和Kruskal算法,这两个算法的基本思想均是基于避圈法。而从相反的角度求解最小生成树:破圈法构造最小生成树算法,虽然该算法的时间复杂度较高(O(n3)),但从教学的角度来看,有利于训练学生深刻理解和掌握最小生成树算法。 相似文献
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在分布式数据库查询所涉及的多元连接操作中应用半连接算法和最小生成树算法相结和的策略，优化连接方案．从而达到降低数据传输费用，缩短查询时间的目的． 相似文献
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罗世亮 《赣南师范学院学报》2007,28(3):38-40
考虑到通信网络系统架设费用存在着不确定性,针对修建费用为模糊数的最小生成树问题,本文根据改进的PR IM算法得到通信网络系统中关于模糊费用的一棵最小生成树.这种新算法充分考虑了架设费用的模糊性,它的时间复杂度为O(n2). 相似文献
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徐新华 《通化师范学院学报》2011,32(12):29-31
该文提出了一种基于混沌序列的改进型遗传算法来实现自动组卷的新方法．首先对染色体采用分段自然数编码策略;然后,将混沌机制同时引入到遗传算法的交又和变异阶段,在交叉阶段交叉基因座由混沌交叉算子来确定,在第三阶段变异个体的变异基因住由混沌变异算子来给出．该算法将混沌优化的遍历性、规律性与遗传算法的全局性相结合,有效地克服了遗传算法随机性大、未成熟收敛等缺点． 相似文献
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针对传统基于简单遗传算法的组卷系统收敛速度慢,组卷质量较差等缺陷,设计一种基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统。首先依照组卷约束权重比,生成适应度值较高的初始种群．其次对选择策略进行优化。引入小生境预选机制以维持种群多样性,防止过早收敛。再次根据组卷特点改进交叉算子和变异算子,根据种群进化情况,自动调整交叉概率和变异概率。最后经过若干迭代后达到终止条件,以自适应方式生成目标试卷。实验结果证明,与简单遗传算法相比,改进的遗传算法在收敛速度和组卷质量上均有显著的提高。 相似文献
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遗传算法在高校排课问题中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
排课问题是一个多因素的优化决策,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题。根据高校课表的特点,采用遗传算法,给出染色体编码和适应度函数,提供了利用遗传算法解决排课问题的方法。 相似文献
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针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对标准遗传算法进行改进,将交叉概率和变异概率进行自适应调节,再结合移民策略,提出可自适应调节参数的改进遗传算法,应用该算法对装箱问题进行相应研究。 相似文献
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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
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连续属性离散化是基于粗糙集的数据挖掘中的关键问题。针对该问题提出了一种遗传算法,在保持不可分辨关系的前提下,以最小断点集为目标,对交叉算子、变异算子进行了改进。最后,使用UCI机器学习数据对算法进行了验证,并与其它的离散化算法进行了比较,结果表明算法是有效的。 相似文献
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袁桂霞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2012,12(4):31-33
DNA遗传算法的化工过程建模参数估计是非常复杂的问题,但转化成非线性优化问题就可以设计一种新型的简便的建模方法。利用遗传算法具有适应性强的全局搜索优势,可以使用碱基对个体进行四进制编码,设计全新的变异算子与交叉算子,开发出一个新型的DNA遗传算法化工过程建模方法。两个经典测试函数计算结果表明,这种算法的搜索能力、拟合精度都比较理想。 相似文献
