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针对避空侦察最优路径选择问题,根据避空和行军时间限制以及最短路径要求,建立卫星过顶预测模型和约束最优化模型,给出一种求解该优化模型的改进遗传算法,基本思想是：在常规进化算子的基础上,引入进化逆转操作,以改善遗传算法的局部搜索能力。数值实验表明,上述算法具有较强的局部搜索能力,特别适用于避空侦察最优路径选择问题。 相似文献
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基于事件驱动,采用快照记录车辆即时信息,建立物流配送动态车辆路径问题的数学模型。通过改进信息素的更新策略来改进蚁群算法,并采用改进蚁群算法对建立的模型进行仿真求解。结果表明,所建立的模型和改进的算法,对物流配送动态车辆路径有较好的优化。 相似文献
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建立了动态车辆路径优化问题的数学模型,提出了一种基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法。该算法首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。实验结果表明,该算法是解决动态车辆路径问题的有效方法。 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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物流配送中,车辆调度是一个关键问题。为了提高物流配送中车辆调度的效率,本文提出了一种灵活的多目标组合优化模型,此模型可以方便的增减优化目标值。设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案,并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明。 相似文献
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小生境遗传算法是近年来智能计算领域的研究热点之一,基于适应值共享的小生境遗传算法在解决多种优化问题时收到了很好的效果.该文对基于适应值共享小生境遗传算法的多种实现机制进行探索,并对不同类型算法各自的性能、适应情形和优缺点进行比较分析. 相似文献
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本文将模拟退火算法与遗传算法相结合用于解决有时间窗军械物资运输车辆路径问题,避免了传统遗传算法常见的早熟收敛问题.实验结果证明,该算法可以有效求得有时间窗军械物资运输车辆路径问题的优化解,增强了算法的全局收敛性. 相似文献
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针对公交车辆调度的运行环境以及其现状,考虑到信号灯周期对乘客等车时间的影响,同时为了保证公交公司与乘客的两者利益,建立了公交车辆优化调度模型。针对拒绝策略容易产生效率低的问题,采用惩罚策略设计出一种新的适应度函数。基于基本遗传算法存在早熟收敛和易陷入局部最优解等问题,本文采用量子遗传算法来解决组合问题。研究结果表明,该方法能够有效地解决公交车辆运营优化调度的组合问题。 相似文献
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针对遗传算法优化SOFM神经网络的不足,提出利用合作型协同进化遗传算法实现SOFM神经网络优化的方法。其基本思想是：针对SOFM神经网络中存在的“死神经元”现象,在SOFM神经网络中引入全局搜索能力很强的合作型协同进化遗传算法,这样既解决了分类结果对样本输入顺序的过分依赖,又实现了SOFM神经网络在竞争过程中的全局最优性。将新算法用于矿井突水水源判定问题,结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,且可在很大程度上避免“死神经元”现象。 相似文献
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微网作为智能电网的有机组成部分,是对大电网的有益补充,具有巨大的应用潜力,而如何使微电网的运行更具有经济性则是一个亟待解决的问题。针对这一问题,首先构建了一个经济环保的微电网运行模型,在此基础上改进了协同遗传算法,得到协同并行算法,提高了算法的优化效率。最后应用传统遗传算法、一般协同遗传算法和协同并行算法对微网模型的一个算例进行优化,通过对比,显示出协同并行算法在微网模型优化上的优越性。 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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文中分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,合理地构建了克隆选择算子及引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法.最后,实现了该算法对几种典型的多峰函数的优化仿真,结果表明该算法简单有效. 相似文献
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为解决有时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于进化规划和最大-最小蚁群算法相融合的混合蚁群算法,并与最大-最小蚁群算法作了比较.实验结果表明,混合蚁群算法可以快速有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案. 相似文献
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研究了装卸一体化的车辆路径问题,根据问题的实际情况,增加了带有次序限制条件,并以总行驶路线最短为目标,建立了数学模型,并根据模型的特点,用改进的遗传算法进行求解。最后,通过具体实例验证了模型及算法的有效性。 相似文献
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小生境遗传算法在函数优化中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了基于稳态复制策略的二进制小生境遗传算法,并把其应用于复杂函数优化问题中,通过与基于最优保存策略的基本遗传算法进行比较,说明改进算法可以极大克服遗传算法未成熟收敛问题以及极易陷入局部解问题,提高了算法收敛性能和收敛速度。 相似文献
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遗传算法本身固有的并行处理性和开放性,使得它在优化识别方面的效率非常之高,而且受到越来越广泛的研究,然而,遗传算法自身也有一些缺点．遗传算法在寻优过程中易出现“早熟”,设计变量增多时效率较低以及结构分析时间长．论文分析了遗传算法的常见缺陷,并通过采用小生境技术、基于多父体变量级别的杂交以及小生境技术的改进策略,遗传算法的优化性能（优化效率和质量）得到了大大的提高。 相似文献
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提出了一种基于排挤机制的小生境遗传算法．其特点是能够在进化过程中动态地记录个体的进化方向，由此在进化结束后，可以沿记录的方向继续进行局部搜索，以进一步提高解的精度，仿真实验表明，该算法不但可以有效地保持种群的多样性．找到较多的解，还可大大提高解的精度，与普通遗传算法相比，虽然它有较大的时间代价，但在一些对快速性要求不高、而对解的精度要求较高的场合，有很好的应用前景。 相似文献
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在传统车辆配送路径模型的基础上增加配载和时间窗约束,建立更适用于实际的时间窗模型,并提出了改进后的C-K节约算法,解决了第三方物流实施VMI的车辆配送优化问题。 相似文献
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针对车牌字符在车牌图象退化时识别率较低的问题,提出一种基于神经网络集成的车牌字符识别方法。基于小生境遗传算法在提高进化的局部搜索方面的良好性能来动态构建个体网络差异性大的神经网络集成,进而提高整个集成系统的泛化能力。将该方法应用于车牌字符的识别,实验结果表明,该方法能有效地生成差异度较大的个体网络,得到的神经网络集成能有效提高车牌字符的识别率。 相似文献