共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
为了克服传统遗传算法解决车间作业调度问题的局限性,结合遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种混合遗传模拟退火算法(GASA),以便高效地解决车间作业调度问题.该算法既发挥了遗传算法收敛速度快、模拟退火算法搜索面广的优点,又克服了前者收敛容易早熟而后者收敛速度较慢的问题.在算法的操作细节上,加入自适应调整的遗传操作及最优个体保留策略,以及增加记忆功能的模拟退火操作与收敛准则.从而既防止了算法会陷入局部最优解的问题,又提高了算法的收敛速度及搜索效率.将提出的混合遗传模拟退火算法(GASA)应用于Muth和Thompson基准问题的实验运行,证明了该算法的高效性和有效性. 相似文献
2.
3.
求解多峰函数问题的模拟退火算法 总被引:2,自引:0,他引:2
论文提出了一种与演化算法群体搜索技术相结合的模拟退火算法(SimulatedAnnealingAlgorithmbasedonIn-dividuals,以下简记为ISA)。与传统的模拟退火算法(SimulatedAnnealing,以下简记为SA)不同的是它由多个个体在搜索空间里同时搜索,个体与个体之间没有信息交换,在遗传算子的作用下每个个体各自朝着适应值高的方向迅速演化,因而只要初始群体是均匀、随机地分布在搜索空间里并且个体数目适当多,算法最终都能找到多峰函数的所有峰值点。 相似文献
4.
5.
6.
本文提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火的遗传算法,利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。用100个城市和255个城市的TSP问题验证算法,实验测试的结果表明该方法具有较好的收敛效果和可靠的稳定性。 相似文献
7.
针对车间作业调度问题(JSP),在标准布谷鸟算法的莱维飞行中加入自适应机制,寻优过程中引入二值交叉算子保持改进算法的种群多样性,最后在模拟退火框架下增强改进算法跳出局部最优的能力。通过标准算例对所提的改进算法进行实验仿真,结果证明了改进算法的正确性和有效性。 相似文献
8.
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。 相似文献
9.
10.
免疫模拟退火算法求解TSP 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了免疫学的一些基本理论,然后在模拟退火算法及免疫算法的基础上,提出了一种新的免疫模拟退火算法求解TSP。通过对CHN144以及标准的TSPLIB中的PR1002的数据进行测试,结果表明该算法具有良好的性能。 相似文献
11.
求解SAT问题的退火遗传算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的SAT问题求解算法SAT-SAGA.该算法以遗传算法流程为主体,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体,防止陷入局部最优和出现早熟;在进化过程中算法采用了最优染色体保存策略,防止进化过程的发散.实验表明:该算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的改善. 相似文献
12.
13.
14.
提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。 相似文献
15.
该文为可满足性问题的高效近似求解提出了改进的模拟退火算法。数值实验表明,对于该文随机产生的测试问题例,改进的模拟退火算法完全胜过局部搜索算法、模拟退火算法以及目前国际上流行的WSAT算法。 相似文献
16.
求解SAT问题的拟人退火算法 总被引:18,自引:3,他引:18
该文利用一个简单的变换,将可满足性(SAT)问题转换为一个求相应目标函数最小值的优化问题,提出了一种用于跳出局部陷阱的拟人策略,基于模拟退火算法和拟人策略,为SAT问题的高效近注解得出了拟人退火算法(PA),该方法不仅具有模拟退火算法的全局收敛性质,而且具有一定的并行性,继承性。数值实验表明,对于本文随机产生的测试问题例,采用拟人策略的模拟退火算法的结果优于局部搜索算法,模拟退火算法以及近来国际上流行的WALKSAT算法,因此拟人退火算法是可行的和有效的。 相似文献
17.
一种新型模拟退火神经网络及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对训练神经网络权值的BP算法容易陷于局部最小值点的问题,提出了带自适应冷却进度表的模拟退火算法与lowell算法构成新型混合算法,用该算法训练网络的权值。冷却进度表中主要参数是模拟退火算法的控制参数T的初值T0和T的衰减函数。把整个迭代过程划分为若干阶段,在每个阶段结束时,依据网络模型误差自适应地修正下阶段的T0(回火温度)、T的衰减函数中的参数和迭代步长初值。仿真结果表明,上述混合算法具有很强的全局和局部搜索能力,其性能优于BP算法;该算法在油田系统建模问题中的成功应用也表明了该方案的有效性。 相似文献
18.
19.
集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启发式装载算法求解模型,算法中融入局部最优解保存策略来避免局部较好解在后续的算法过程中出现适应度降低的情况。通过强异类算例与弱异类算例对算法进行性能测试,并结合具体的货物装载数据,得出三维装载图与目标函数值。结果表明,该算法应用于集装箱装载有着较好的效果。 相似文献