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均匀设计抽样混合遗传算法求解图的二划分问题 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法(GA)的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,并在分析图二划分问题特点的基础上,结合局部搜索策略,给出了一个求解图二划分问题的新遗传算法,称之为基于均匀设计抽样的混合遗传算法。最后将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新算法不但提高了算法的求解速度和精度,而且避免了常有的早期收敛现象。 相似文献
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基于理想浓度模型的机理分析,利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,并在分析图最小顶点覆盖问题特点的基础上,结合扫描-修正和局部改进策略,给出一个解决图最小顶点覆盖问题的遗传算法,称之为基于随机化均匀设计点集的遗传算法.通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图最小顶点覆盖问题的仿真模拟比较,可看出该算法提高求解的质量、速度和精度. 相似文献
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图的二划分问题是一个典型的NP—hard组合优化问题,在许多领域都有重要应用.近年来,传统遗传算法等各种智能优化方法被引入到该问题的求解中来,但效果不理想.基于理想浓度模型的机理分析,利用随机化均匀设计抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,并在分析图的二划分问题特点的基础上,结合局部搜索策略,给出了一个解决图的二划分问题的新的遗传算法.通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图的二划分问题的仿真模拟比较,可以看出新的算法提高了求解的质量、速度和精度. 相似文献
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佳点集遗传算法 总被引:113,自引:5,他引:108
该文借助于遗传算法的理想浓度模型以及由此模型对遗传算法的机理的分析,给出了遗传算法的运行机理发及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则蛎:导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向,以此结论为基础,利用数论中的佳点休的理论和方法,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为佳点集遗传算法,最后作者将佳点GA算法应用于求解优化问题、SAT问题、TSP问题和背包问题,并与其它求解SAT算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象,这说明作者对GA算法机理的理解和佳点CA算法可能为GA算法的研究开辟一条新的途径。 相似文献
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求解旅行商问题的遗传算法参数的均匀设计 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算法的参数设置通常是依靠经验和试验来确定,造成试验工作量大且难以得到最优的参数组合,影响了算法的使用。通过将遗传算法基本模型的参数设定问题描述成均匀设计中多因素多水平的试验设计,从而能够用较少的试验很快设定算法参数的取值。仿真试验表明该方法的可行性和有效性。 相似文献
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遗传算法由于其并行性和对全局信息的有效利用能力在化学和化工界得到越来越广泛的应用。但经典的跗算法在着一些缺点,如优化速度慢、空间搜索不均匀,搜索比较盲目等^〖1〗。针对这些缺点,我们提出了结合均匀设计、有方向的搜索和遗传算法的确定性遗传算法DGA,并用18个经典测试函数和3个非线性规划问题对DGA进行了测试。 相似文献
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庞博 《计算机与数字工程》2020,48(1):39-45
针对标准遗传算法易陷入局部最优和局部搜索能力差的缺陷,提出一种基于完全均匀设计的并行变异遗传算法(U D-PMGA)。首先用完全均匀设计方法获得多样性良好的初始种群,之后提出两种改进的锦标赛选择机制,一种改进方法取适应度较高的50%个体覆盖整个群体,另一种改进是用适应度较高且各自不同的50%个体覆盖整个群体。把适应度相近且空间距离较远的两个个体作为交叉对象以提高交叉操作的搜索效率。最后用自适应变异比例和自适应变异步长相结合的并行变异搜索策略提高算法的收敛速度和搜索精度。通过测试函数仿真,并与其它算法比较,验证了UD-PMGA算法的有效性与先进性。 相似文献
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本文为克服遗传算法解决有关优化问题时,对遗传算法的各操作参数及初始种群的选取往往凭借经验带有盲目性,还需要大量反复的试验才能获得比较理想的操作参数和初始种群的缺点,引入均匀试验设计的思想将遗传算法参数设定描述为一个多因素多水平的优化设计问题,应用均匀设计方法选取遗传算法操作参数和初始种群,对全维状态观测器设计的实例应用表明该方法简单有效,具有工程实用价值,为遗传算法的实际应用提供了科学指导。 相似文献
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针对遗传算法在最大子团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,利用随机抽样方法对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度,设计克隆选择策略,提出了求解最大子团问题的随机抽样免疫遗传算法。用仿真算例说明了新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,且不比DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法差,对某些算例还得到了更好解。 相似文献
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深入分析了高校排课问题,建立了高校排课问题的数学优化模型,构建了基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案:新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、群体优势策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。 相似文献
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将遗传算法与禁忌搜索结合起来,设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群,通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能,以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索,以避免遗传算法早熟的缺陷,最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。 相似文献