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提出一种可以有效求解带时间窗的车辆调度问题的灾变遗传算法.遗传算法作为一种高效的启发式算法被用于解决这类组合优化问题,但是该算法存在过早收敛、易陷入局部最优等缺陷.针对此问题,在搜索过程中采用灾变算子使遗传算法跳出局部最优,并针对车辆调度问题设计一种可以直接产生可行解的交叉算子,避免染色体交叉过程中产生不可行的子代.通过仿真算例验证了所提出的算法求解带时间窗的车辆调度问题的有效性;通过与标准遗传算法、改进遗传算法和粒子群算法的比较,进一步验证了灾变遗传算法在优化性能以及算法鲁棒性方面的优势. 相似文献
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一种新的多父辈交叉遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的多父辈交叉遗传算法.该算法引入了父代数量自适应调节机制,使得交叉操作的父代数量自适应地收敛到一个合适的值,以克服多父辈遗传算法对于父辈数量的敏感性.该算法还采用了评价值加权的多父辈交叉算子.该算子是单点交叉、两点交叉、多点交叉、均匀交叉、算术交叉以及多父辈频率扫描交叉等算子的概括和推广,具有凸空间封闭特性,可以保证子代个体的合法性.在经典测试函数集上的实验结果验证了本算法的可行性. 相似文献
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为了克服传统遗传算法寻优时存在"早熟收敛"、后期搜索效率低,以及难于平衡选择压力和种群多样性的问题,提出利用个体3种属性的遗传算法.先用个体相似性度量个体对种群多样性的贡献,用相关系数度量子代从父代遗传的信息量,最后提出自适应交叉变异概率,在此基础上提出一种替代策略,该策略同时提高算法求精和求泛的能力,而且较好平衡选择压力和种群多样性.仿真实验结果表明,提出的替代策略和自适应交叉变异概率对平衡选择压力和保持种群多样性效果较好,避免"早熟收敛",加快进化速度. 相似文献
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提出了免疫算法交叉策略的一种改进方法,采用新的交叉策略决定算法中子代个体的位置,可以使子代快速地向更高适应度的区域移动。仿真实验表明,基于新策略的改进免疫算法在进化神经网络时,比传统的进化算法具有更强的逃逸局部最小的能力和更快的收敛速度。 相似文献
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双变异算子遗传算法的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法一双变异算子GA.该算想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群,在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异,然后通过选择、交叉,再一次变异产生新种群,再利用自适应算法改变交叉和变异率及最优保存策略保护历代最优个体,利用matlab软件编程计算,在TSP中得到了较好的优化结果.实例说明,双变异算子的遗传算法能够最大限度使种群多样性,这样最有可能得到最优解,也易突破局部收敛的局限而达到全局最优. 相似文献
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基于父个体相似度的自适应遗传算法 总被引:3,自引:2,他引:3
标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。 相似文献
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针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。 相似文献
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求解全局优化问题的遗传退火算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对全局优化过程中,算法计算时间长、收敛时机不成熟、容易陷入局部最优等现象,在分析模拟退火算法和遗传算法优缺点的基础上提出了新的遗传退火混合算法,并将新的交叉、变异策略和诱导微调方法应用于算法中,通过10组非线性约束函数的测试表明,该算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。 相似文献
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一种连续变异的自适应遗传策略 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于连续变异的自适应遗传算法。利用混合选择策略对个体进行选择,双重自适应交叉将分阶段交叉与正弦自适应交叉方法相结合得到交叉概率,提出的连续变异策略采用连续的粗搜到细搜的过程。数值实验表明:新算法在提高收敛速度和收敛精度、减少收敛代数方面效果显著,稳定性也有所提高。 相似文献
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旅行商问题(TSP)是一类典型的NP完全问题,遗传算法(GA)是求解这类问题的常用方法之一.由于该问题的解是一种特殊的序列,一些典型的GA交配方法在求解该问题时的性能并不理想.通过多次对比两种常用的GA交配方法与3种专门为TSP作优化的交配方法,总结了一种对旅行商问题的交配算子的设计策略,即注重对双亲的边继承以及加入适当的贪心控制策略.通过对Gr17、Oliver30、Eil51、Eil76和Krob100等测试数据进行实验,证明了在该策略的指导下改进的两种交配算子具有更好的表现. 相似文献