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交叉操作和变异操作是遗传算法的两种基本操作,遗传算法的收敛速度在很大程度上与交叉概率和变异概率的选取以及交叉个体的配对策略有关.本文提出一种基于距离测度的改进自适应遗传退火算法,根据个体的距离密集度自适应地确定其交叉概率和变异概率.算法采用非等概率交叉配对策略,根据两个个体之间的距离自适应地确定交叉配对概率.此外,算法引入模拟退火机制,在遗传进化过程中的每一代,对最优个体进行邻域局部寻优,利用模拟退火进一步改善算法的收敛性能.对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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针对基本遗传算法容易出现早熟早敛,本文提出了一种改进的遗传算法.这种算法主要是通过在进化过程中不断加入一些新鲜的个体来增强群体的多样性,在进化初期采用较大交叉和变异概率,在进化后期采用较小交叉和变异概率以及改进交叉算子来达到抑制早熟现象的发生. 相似文献
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Srinvivas等提出一种自适应遗传算法,交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中,群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零,这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改进的自适应遗传算法,使群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率不为零。实验结果表明该算法在抑制“早熟”现象,防止陷入局部最优,提高种群收敛速度方面都有明显的效果。 相似文献
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针对物流运输中带软时间窗车辆路径优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法。为消除遗传算法初始种群随机性强,个体分散的缺陷,采用精英保留选择方法,加快算法的收敛速度,同时提出了交叉概率和变异概率自适应调整的交叉和变异方法,进化过程中交叉概率和变异概率根据适应度、进化代数和进化过程中个体未改变数目个数来自适应变化,提高算法的局部搜索能力,有效避免了算法出现未成熟收敛的情况。将新的自适应遗传算法(New Improved Adaptive Genetic Algorithm,简称NIAGA)应用于该路径优化问题的求解,实验结果表明改进后的自适应遗传算法在求解物流配送路径优化问题上有明显优势。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为获得有效的最小相对属性约简,利用自适应遗传算法实现粗糙集属性约简。自适应遗传算法根据个体适应值动态调整个体的交叉概率和变异概率,提高了遗传算法的寻优能力和收敛速度。 相似文献
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以基本遗传算法为基础,引入多重退火交叉,并以多种变异模式竞争取代单一的变异策略,以随着遗传代数和个体适应度动态调节的交叉和变异概率代替固定不变的交叉和变异概率,提出了一种改进的遗传算法;用于研究包含复杂组分、同时进行多种反应的催化裂解反应集总动力学,并与传统的算法比较,证明改进的遗传算法可迅速、准确获得有物理意义的动力学参数优化值,是研究复杂反应动力学的有效数值工具. 相似文献
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为将交互式遗传算法成功应用于复杂优化问题,有必要提高交互式遗传算法的性能。提出基于进化个体适应值灰度的交互式遗传算法,该算法采用灰度衡量进化个体的适应值评价不确定性;通过适应值区间的分析,提取反映进化种群分布的信息;基于此,给出了进化个体的交叉和变异概率。将该算法应用于服装进化设计系统,结果表明该算法在每代可以获取更多的满意解。 相似文献
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个体自适应变异遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文从染色体个体个性化和染色体编码基因位个性化两个方面对标准变异算子进行改进,提出了个体自适应变异遗传算法。通过给不同个体不同基因位分别赋予不同的变异概率,提高变异操作的效率,加快收敛速度。实验表明,个体自适应变异遗传算法的性能明显优于标准遗传算法。 相似文献
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针对纸制军事地图矢量化问题进行研究,提出一种基于自适应遗传算法的军事地形图矢量化方法,并在生成新的个体后,增加个体修正操作,提高个体的适应度。在该算法中,提出一种即考虑进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度作用的自适应交叉概率和变异概率。通过与传统方法的实验比较,证明该方法的可用性和有效性。 相似文献
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为了提高基于距离测度的自适应遗传退火算法的收敛概率和收敛速度,提出了一种改进的算法,定义基于距离密集度和适应度的自适应变异概率,采用改进的算术交叉操作和模拟退火操作,并在群体趋于一致时保留最优个体,重新产生其他新个体。利用改进的距离测度实数编码遗传算法对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明该算法收敛概率较高,收敛速度快,是一种有效的算法。 相似文献
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改进的遗传算法求解旅行商问题 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法.在传统遗传算法的基础上,引入贪婪算法进行种群初始化;从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交叉算子优化交叉结果;对交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,保证最优基因结构得以延续.实验结果分析表明,改进的遗传算法可以在种群规模较小的情况下具有更可靠的寻优能力. 相似文献
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在交叉口群的信号优化控制过程中,针对遗传算法早熟收敛且对相邻交叉口关联性考虑较少的问题,提出一种关联交叉口子区的信号优化控制方法。利用软集合理论将关联性强的交叉口划分在同一个子区;采用基于共享函数的小生境技术调整群体中个体的适应度并自适应地调整算法的交叉概率[Pc]和变异概率[Pm]对遗传算法进行改进;使用改进的遗传算法对关联交叉口子区的平均延误时间[D]进行优化。路网实测数据的仿真实验表明本文方法对交叉口群进行了合理的子区划分,且改进的遗传算法在子区信号优化控制中迭代次数减少,使得交叉口的平均延误时间更短。 相似文献