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针对大型试题库的随机抽题问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索算法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索算法结合起来,用遗传算法做全局搜索,用禁忌搜索算法做局部搜索,实现随机抽题．实验结果表明,算法的抽题效率和质量显著提高． 相似文献
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根据多维0/1背包问题的特点,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,设计了一种Memetic算法。该算法以基于模式替换的改进遗传算法作为全局搜素算法,采用模拟退火算法进行局部搜索。全局搜索算法引入了模式替换,使每代种群中的最好基因个体保存下来形成模式,引导种群搜索方向,提高搜索性能,然后进行选择、均匀交叉和变异操作,最后采用最大化修复策略,对不可行解进行修复,并对可行解进行修正。模拟退火算法以一定概率接受较差的解,从而避免陷入局部最优解。通过实验仿真和算法比较验证了Memetic算法的优越性和有效性。 相似文献
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针对物流配送过程中带容量约束的动态车辆调度问题,提出一种Memetic算法,旨在最小化成本。Memetic算法中采用量子与遗传算法混合进行全局搜索,并根据搜索点目标函数变化率,设计了一种自适应量子旋转门更新方式,通过子代种群适应度变化确定量子旋转角大小与方向,明确了种群进化方向,扩展了全局搜索范围,引入了一种变异操作,使算法种群多样性得以保持,提高全局搜索宽度,采用2-opt法结合swap法增强算法局部搜索能力。仿真实验验证了所提算法的有效性与优越性。 相似文献
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模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,并能使搜索过程避免陷入局部最优解,但模拟退火算法是一种NP类算法,对整个搜索空间的状况却不能很好的搜索,收敛速度慢,从而使得模拟退火算法的运算效率不高。遗传算法来源于生物遗传学和自然选择机理,通过人工方式所构造的一类搜索算法。其局部搜索能力较差,但把握总体搜索过程的能力较强。若能将两者有机的结合,既加速了算法的收敛速度又避免陷入局部最优解。 相似文献
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研究了一种新的进化算法--和声搜索算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的和声搜索算法,算法利用和声记忆库中其他解的有利信息,修正了其搜索机制,维持了和声记忆库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性争鲁棒性. 相似文献
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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
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李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
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车辆路径问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题。提出一种新的量子遗传算法用于最小化运输成本。设计一种将量子比特编码转换为实数的编码方法,每条染色体代表一种行车路线方案,利用改进的旋转门对种群进行更新操作,采用动态调整旋转角机制对量子步长实现自适应搜索,扩大全局搜索范围|引入一种变异操作,用于保持算法的种群多样性,从而提高算法的全局搜索宽度|采用客户节点重置和2 opt法对〖JP3〗线路进行再优化,增强算法的局部搜索能力。仿真实验和算法比较,验证了该算法的优越性和有效性。 相似文献
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针对经典协同进化遗传算法在优化大决策空间问题时计算复杂度较高的问题,提出了一种基于搜索空间分割的协同进化遗传算法,其基本思想是：将种群分割为不同规模的子种群,在进化过程中应用ε自适应方法调整子种群规模。复杂度分析和数值实验表明,改进后的算法可降低算法计算量,提高算法的优化效率。 相似文献
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为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。 相似文献
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《石家庄铁路职业技术学院学报》2015,(3)
对基本的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)进行研究,为改进CS算法局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷,考虑到二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法,提出一种基于二次插值法的布谷鸟搜索算法(QI_CS)。新算法充分利用鸟窝个体局部的优化信息,增强算法的局部搜索能力,加快算法搜索全局最优解的收敛速度。仿真实验结果表明,QI_CS算法在保持原算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力和求解精度,是求解多峰函数优化问题的一种可行和有效的方法。 相似文献
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采用自适应粒子群算法（APSO）对水库优化调度问题进行了研究。建立了问题的数学模型，提出了该算法的工程实现方法，编制了基于Matlab语言的优化计算程序。三插溪水库的仿真实例表明：APSO算法较PSO算法的收敛性能更好，APSO算法在搜索晚期具有更强的局部搜索能力，更容易找到最优解。与遗传算法相比，APSO算法采用的参数少，实现简单，收敛结果更优。可见，APSO算法在水库优化调度问题上的求解是可行有效的。 相似文献
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针对基本遗传算法易早熟与局部搜索能力欠佳的缺陷,将一种改进的量子遗传算法应用于无人机生命迹象探测路径优化。在基本量子遗传算法的基础上,根据目标函数梯度自适应地确定量子旋转门转角。数值实验表明,该改进算法比基本量子遗传算法有更好的局部收敛性与更快的收敛速度,可获得比基本量子遗传算法更优的生命迹象探测路径。 相似文献
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针对单一和声搜索算法(HS)在解决厂级负荷分配问题时存在对数据约束性不足、容易陷入局部最优等问题,利用蝙蝠算法搜索频率、速度与位置更新实现了和声搜索算法中和声记忆库的变异,利用两种算法共同搜索的机制,提高了和声搜索算法的寻优能力,同时在算法中加入防越界限制,增强了算法的约束力与鲁棒性,并分别建立了考虑机组阀点效应的负荷分配模型,以及机组额定功率下排污费用与除尘、脱硫、脱销补偿电价的环保型负荷分配模型。通过仿真并与其它智能算法的优化结果进行比较,证明了该算法在优化负荷分配问题上的优越性。 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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提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点. 相似文献
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文章首先给出搜索0-1规划局部极小解的邻域搜索算法,在此基础上给出了填充函数算法.该算法的思想是在求得总体优化问题的一个局部极小点后,构造填充函数,通过极小化该填充函数找到比当前局部极小解更好的解 该方法是一种直接算法,我们通过具体的数值实验证实了该算法是有效的. 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