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混沌遗传算法(CGA)的应用研究及其优化效率评价 总被引:25,自引:1,他引:25
利用混沌运动的遍历性,提出了一种求解优化问题的混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic A1gorithm).
该算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变
量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度.研究结果表明,该方法
效果显著,明显提高了优化计算效率.本文将"平均截止代数"和"截止代数分布熵"作为评价指
标,对混沌遗传算法(CGA)的优化效率进行了研究,定量地评价了CGA的优化效率,通过与遗
传算法(GA)进行比较,进一步说明了CGA的优化效率高于GA. 相似文献
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基于模拟退火遗传混合算法的物流中心选址问题研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了增快货物流动速度、方便客户并减少不必要的配送成本,结合模拟退火算法和遣传算法,研究了物流配送中心选址问题,模拟退火遗传算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。 相似文献
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分层型遗传算法及其在专用集成电路算法层综合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
李逍波 《计算机工程与应用》1999,(3)
一种新的遗传算法框架──分层型遗传算法,具有独特的层次化种群结构,外层码链作为内层码链的约束。通过把问题的各类变量放在不同层次里启发搜索,可避免遗传操作产生无理解,不破坏优良遣传信息的继承。该算法所需存储空间远小于已有遣传算法,这一特点大大改善了遣传算法作为大存储密度型算法的缺陷。该法可用于求解多型号处理器的调度问题,经用于一集成电路算法层综合系统中,证实分层型遗传算法是合理而有效的。 相似文献
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旅行商问题(TSP)是典型的NP完全组合优化问题.本文基于遗传算法求解TSP问题时的独特性,提出一种采用无性繁殖的改进伪并行遗传算法,避免了交叉算子对良好基因模式的破坏;初始种群通过贪婪算法得到并进行预处理,提高算法的收敛速度;伪并行遗传算法中子群体之间的信息交换采用孤岛模型.这些改进措施对降低算法的复杂程度、提高算法的收敛速度和全局搜索能力有重要意义.仿真研究结果表明,该算法的寻优效率较高,有效地克服了标准遗传算法的早熟收敛问题. 相似文献
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自适应记忆遗传算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对遗传算法优化过程中仍然存在许多问题,文中提出了一种新的自适应记忆遗传算法。引入基因库的概念,用以存储重复出现个体的基因编码和对应的适应度值,进而解决重复个体适应度值的重复计算问题;利用Logistic曲线方程对遗传算法的交叉概率和变异概率进行自适应调整;以TSP为应用背景对文中算法进行实验,结果表明文中算法有效减少了算法的时间复杂度,其加速比能够达到49.70%左右。在算法的收敛性方面,改进后的算法收敛速度快于基本遗传算法,其所得解与TSPLIB提供的最优解的平均相对误差最大不超过9.38%。 相似文献
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伍爱华 《数字社区&智能家居》2007,(12):1392-1393,1398
讨论了区域水资源优化配置算法。首先建立了区域水资源优化配置的数学模型,然后提出了采用多目标蚁群遗。传算法解决这个多目标约束优化的问题。最终通过应用实例验证了算法的适用性。 相似文献
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计算智能是以计算模型、数学模型为基础.以分布并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论与方法。遗传算法是模拟进化算法中具有普遍影响的算法之一。文章通过对遗传算法基本原理的阐述,对其算法在应用中最关键的串的编码方式、适应函数的确定、遗传算法自身参数设定这三个问题的分析,为遗传算法在网络学习、网络设计、网络分析中的应用进行了总结归纳。 相似文献
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本文通过分析遗传算法的机理和特点,介绍了遗传算法在组合优化问题中的应用。在组合优化的求解问题中,相比于其他优化算法,遗传算法具有一定的优势,但仍存在着严重的局限性。为此,本文对传统的遗传算法进行了改进,并通过TSP(旅行商)问题验证了算法的有效性。 相似文献
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Wilson Rivera 《Artificial Intelligence Review》2001,16(2):153-168
Genetic algorithms, search algorithms based on the genetic processes observed in natural evolution, have been used to solve difficult problems in many different disciplines. When applied to very large-scale problems, genetic algorithms exhibit high computational cost and degradation of the quality of the solutions because of the increased complexity. One of the most relevant research trends in genetic algorithms is the implementation of parallel genetic algorithms with the goal of obtaining quality of solutions efficiently. This paper first reviews the state-of-the-art in parallel genetic algorithms. Parallelization strategies and emerging implementations are reviewed and relevant results are discussed. Second, this paper discusses important issues regarding scalability of parallel genetic algorithms. 相似文献
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一种基于遗传算法的分布式系统的任务调度 总被引:4,自引:0,他引:4
一般而言,分布式多处理机上的任意任务图的调度问题即使做了简化假设后依然是NP完全的。遗传算法被证明是解决任务调度等组合问题的有效工具。对现有文献中的关于调度问题的遗传算法进行研究和比较后,该文提出了一种基于遗传算法的任务调度方法,在算法中设计了一种与其他算法不同的变异算子。 相似文献
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Assembly-line balancing problem is known as one of difficult combinatorial optimization problems. This problem has been solved with linear programming, dynamic programming approaches, but unfortunately these approaches do not lead to efficient algorithms. Recently, genetic algorithm has been recognized as an efficient and usefull procedure for solving large and hard combinatorial optimization problems, such as scheduling problems, travelling salesman problems, transportation problems, and so on. Fuzzy sets theory is frequently used to represent uncertainty of information. In this paper, to treat the data of real-world problems we use a fuzzy number to represent the processing time and show that we can get a good performance in solving this problem using genetic algorithms. 相似文献
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Carolina Salto Enrique Alba Juan M. Molina 《International Transactions in Operational Research》2006,13(5):403-423
In this paper, a solution to the three‐stage two‐dimensional cutting problem is presented by using sequential and parallel genetic algorithms (GAs). More specifically, an analysis of including distributed population ideas and parallelism in the basic GA are carried out to solve the problem more accurately and efficiently than with ordinary sequential techniques. Publicly available test problems have been used to illustrate the computational performance of the resulting metaheuristics. Experimental evidence in this work will show that the proposed algorithms outperform their sequential counterparts in time (high speedup with multiprocessors) and numerically (lower number of visited points during the search to find the solutions). 相似文献
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Tackling Real-Coded Genetic Algorithms: Operators and Tools for Behavioural Analysis 总被引:16,自引:0,他引:16
Genetic algorithms play a significant role, as search techniques forhandling complex spaces, in many fields such as artificial intelligence, engineering, robotic, etc. Genetic algorithms are based on the underlying genetic process in biological organisms and on the naturalevolution principles of populations. These algorithms process apopulation of chromosomes, which represent search space solutions,with three operations: selection, crossover and mutation.Under its initial formulation, the search space solutions are coded using the binary alphabet. However, the good properties related with these algorithms do not stem from the use of this alphabet; other coding types have been considered for the representation issue, such as real coding, which would seem particularly natural when tackling optimization problems of parameters with variables in continuous domains. In this paper we review the features of real-coded genetic algorithms. Different models of genetic operators and some mechanisms available for studying the behaviour of this type of genetic algorithms are revised and compared. 相似文献
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基于复合形算法、遗传算法、分层和并行思想,设计了一种求解复杂多目标、多约束和多变量工程优化问题的分层并行遗传或复合形算法,编制了界面友好和计算可靠性高的VC++软件。对于一类复杂三多工程综合优化问题,进行了遗传算法、复合形算法、分层并行遗传算法和分层并行遗传复合形算法的大量计算,结果表明:分层并行遗传算法计算效率最高;为解决复杂的三多工程综合优化问题提供了有效的可行方法。 相似文献
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针对遗传算法所存在的早熟和收敛速度慢等问题,基于低等生物的分裂生殖现象,提出了分裂算子的概念,并将该算子引入到传统遗传算法和自适应遗传算法中,对这两种遗传算法进行了改进。通过一系列多峰函数测试实验,将改进算法分别与基本遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明引入分裂算子后的遗传算法和自适应遗传算法不仅有效地收敛到全局最优解,而且提高了收敛速度。 相似文献
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遗传算法与粒子群优化算法作为经典的进化计算方法已经被广泛地应用于函数优化、生产调度、机器学习和数据挖掘等领域。对这两种经典算法在求解不同问题时的性能进行了系统的对比和分析,比较了两种算法在求解单峰和多峰问题上的性能差异。进一步对算法的健壮性进行了测试,分析了算法运行过程中参数对算法性能的影响。最终总结出两种算法的性能特点,并讨论了算法的改进策略,旨在为工程应用中的算法选择提供技术参考。 相似文献