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针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一种中心定位算子.在进化一定代数(T)后,选择最优的若干个(N)染色体基因来计算中心定位算子,从而确定与中心定位算子相同的基因位,并且在以后的交叉、变异操作中,都不让相同的基因位参与.随着算法的进行,染色体相同的基因位逐渐全部地被确定下来.其次,通过与小生境技术的局部搜索能力算法的结合,提高了该算子的全局优化能力;最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值. 相似文献
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遗传算法的基因定位算子 总被引:2,自引:0,他引:2
针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一个基因定位算子.该算子的思路是进化一定代数(L)后通过对最优的若干个(N)染色体基因位从高位到低位逐次进行比较,如果当前的基因位都相同时便把该基因位确定下来,以后的交叉、变异操作都不让该基因位参考,随着算法的进行,染色体基因便从高位到底位逐渐地确定下来.基次,通过在基因定位过程中引入模拟退火思想和小生境技术等局部搜索能力的算法,提高该算子的全局优化能力.最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值. 相似文献
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基于进化遗传算法的优化计算 总被引:30,自引:0,他引:30
针对经典遗传算法在优化计算中存在的弊端,提出进化遗传算法.在染色体基因位编码方式、交叉与变异算子、适合度函数设计、候选解染色体选取方式及收敛准则等方面做了改进.通过对极难优化的Shekel类函数等的优化计算,说明该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度. 相似文献
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多种群遗传算法相比遗传算法在性能上能够有所提高,但对具有较多局部最优解的作业车间调度问题,多种群遗传算法仍然难以改善易陷入局部最优解和局部搜索能力差的缺点.因此,提出了一种求解作业车间调度问题的新算法MGA-MBL(multi-population genetic algorithm based on memory-base and Lamarckian evolution for job shop scheduling problem).MGA-MBL在多种群遗传算法的基础上通过引入记忆库策略,不但使子种群间的个体可以进行信息交换,而且有利于保持整个种群的多样性;通过构造基于拉马克进化机制的局部搜索算子来提高多种群遗传算法中子种群进化的局部搜索能力.由于MGA-MBL采用了全局寻优能力较强的模拟退火算法对记忆库中的个体进行优化,从而缓解了多种群遗传算法易陷入局部最优解的问题,并提高了算法求解作业车间调度问题的性能.对著名的benchmark数据进行测试,实验结果证实了MGA-MBL在求解作业车间调度问题上的有效性. 相似文献
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研究了一类带有序列相关准备时间和阶段间运输时间的混合流水车间成组调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数线性规划模型,结合问题特征提出一种协同进化文化基因算法.算法采用置换序列的方式对工件组间调度、各工件组内工件间调度以及各工件组在各阶段上并行机的指派3个子问题进行统一编码,基于负载均衡思想和改进的先到先得策略将染色体解码为问题的可行解;进化过程中采用多种遗传算子执行全域搜索,并设计了一种基于破坏和重新构造的协同进化局部搜索策略.通过不同问题规模的数据实验和与对比算法的比较分析,验证了所提模型和算法的有效性. 相似文献
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针对传统遗传算法易于陷入局部最优解,性能不稳定的问题,提出了一种基于协同进化的自适应遗传算法(CEAGA)。在协同进化的两层框架模型的基础上,引入一个自适应的变异策略,改进了协同进化遗传算法中的局部进化操作,加强了在上层中的局部搜索;在下层,在种群之间采用协同进化算法,克服未成熟收敛,在种群内部进化中引入自适应遗传操作,保护种群中的优秀个体。实验验证CEAGA既具有很快的收敛速度,又具有很好的全局搜索性能。 相似文献
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针对次序约束和资源约束的多模式项目调度问题提出了一种病毒协同进化遗传算法,并提出了解的编码、选择、交叉、变异和病毒感染操作等.算法用于求解项目活动的一个最优调度顺序和资源模式以使项目的成本最低,其操作特点是既可以通过遗传操作在父子代群体之间纵向传播进化基因进行全局搜索,又可以通过病毒感染操作在同一代群体内横向传播进化基因进行局部搜索.利用模板理论对算法的性能进行了分析.理论分析和实验结果表明,算法的搜索性能优于一般的遗传算法.算法对于不同优化目标的多模式项目调度问题可以同时求得一个满足次序约束的项目活动的最优调度顺序和满足资源约束的最优资源模式. 相似文献