共查询到20条相似文献,搜索用时 312 毫秒
1.
2.
3.
一种求解旅行商问题的新型单亲遗传算法 总被引:4,自引:2,他引:4
论文针对旅行商问题,提出了一种新型的单亲遗传算法。它在同一条染色体上采用基因换位、基因段移位、基因段逆转和基因分组定界等操作进行基因重组,取消了传统遗传算法中的交叉算子,遗传操作简单,收敛速度快。但过早的收敛将影响结果精度,使全局最优解的出现机率很小。为此,该算法模拟自然界演化的周期性,使用基因插入操作增强算法的搜索能力,并提出运算终止的两个准则,使所得的解为全局最优解的可信度大为提高。给出了该算法的数值算例,实验结果表明,该算法较好地解决了收敛速度和寻优能力的矛盾,证明了该算法的有效性。 相似文献
4.
对Inver-over算子进行了改进,提出了1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子,实现了求解TSP问题的基于改进Inver-over算子的二阶段演化算法(Two-stage Inver-over EA)。在算法前期,只采用1st-Inver-over算子来保证算法的收敛速度;在算法后期,根据种群的多样性自适应地选取1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子来协调算法的收敛速度和种群的多样性。在TSPLIB(Traveling Salesman Problem Library)中的典型实例上的实验结果表明,Two-stage Inver-over EA比经典的GT算法具有更好的收敛性和搜索效率。 相似文献
5.
反序-杂交算子在求解TSP时容易陷入局部最优。为了优化电路板布局,提高计算快速性,对反序-杂交算子进行了改进,设计了1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子。采用1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子作为主要免疫基因操作算子实现了求解TSP的免疫克隆算法,在算法前期,只采用1st-Inver-over算子来保证算法的收敛速度,在算法后期,根据种群的多样性自适应的选取1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子来协调算法的收敛速度和种群的多样性。仿真结果表明,Inver-over ICSA比经典的GT算法具有更好的收敛性和搜索效率。 相似文献
6.
《计算机应用与软件》2014,(2)
郭涛算法是目前求解TSP(traveling salesman problem)问题最为高效的进化算法之一。算法中提出一种求解TSP旅行商问题的高效Inver-over算子,该算子使基因序列以一定概率进行自适应的序列倒置,同时具有遗传算法中的变异算子以及杂交算子的特性。对Inver-over算子进行改进,使粒子编码得到更加充分的序列倒置;并引入粒子群优化算法的思想以加快算法收敛速度,提高了郭涛算法求解效率。将改进后的郭涛算法应用于钢卷自动优化组合堆垛问题,实验验证了改进郭涛算法的有效性。 相似文献
7.
针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一种中心定位算子.在进化一定代数(T)后,选择最优的若干个(N)染色体基因来计算中心定位算子,从而确定与中心定位算子相同的基因位,并且在以后的交叉、变异操作中,都不让相同的基因位参与.随着算法的进行,染色体相同的基因位逐渐全部地被确定下来.其次,通过与小生境技术的局部搜索能力算法的结合,提高了该算子的全局优化能力;最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值. 相似文献
8.
改进的模糊交叉算子及其在CGA中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于标准化适应值信息,提出改进的模糊交叉算子,并应用到细胞状遗传算法(CGA)中。在具有局部搜索倾向的交叉操作中,该算子能使后代更偏向于适应值高的父体。在具有全局搜索倾向的交叉操作中,能使较差个体在更大范围内进行搜索,有效地引导CGA算法向全局最优解的方向收敛。仿真实验结果表明,基于改进模糊交叉算子的CGA算法性能更好。 相似文献
9.
10.
典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛,效率低,针对这些问题,提出一种基于特征选择的智能化分组遗传算法,利用特征选择原理和分组优化思想对进化过程中的基因进行智能分组的遗传操作,在适应度函数中引入个体特征构建动态的环境适应度评价模型。算法通过分组的遗传操作,保证了父代的优秀模式遗传到下一代,加快了收敛速度,分组变异算子扩大了搜索范围,使结果容易走出局部最优解。应用实验验证表明,算法对局部最优解有较强的免疫能力,有效搜索到全局最优解的进化代数较典型遗传算法明显减少,收敛精度高,证明了算法的有效性。 相似文献
11.
使用逆转算子求解TSP的演化算法具有很强全局搜索能力,在求解TSP问题中显示了巨大的优势。但是,该算法同样存在执行效率低、最终得到的最优个体整体质量不高等缺陷。在对算法和TSP问题进行分析的基础上,对算法进行三方面的改进:就近选择;动态变异概率;基于较优个体的贪婪搜索。实验结果表明:经过改进的算法提高了执行效率,能够改善算法得到的最优个体的整体质量。 相似文献
12.
13.
针对传统演化算法在求解函数优化,特别是多峰函数优化问题中出现的早熟现象以及演化后期收敛速度慢等问题,提出了一种新的反序小生境演化算法。该算法采用小生境反序交叉算子,以进一步增强局部寻优的能力;引入一种并行演化算法机制,加强群体寻优能力;同时,根据定义域划分初始种群,增加初始种群的覆盖面积。通过仿真实验表明,与传统的小生境演化算法相比较,利用该算法求解复杂多峰函数优化问题能够明显提高问题的求解精度和收敛速度,而且能够得到所有的全局最优解,更好地避免了求解问题时的早熟现象,达到了较好的效果。 相似文献
14.
针对磷虾觅食算法存在容易陷入局部极值、收敛速度慢的问题, 提出一种新的改进算法. 首先, 给出启发式二次对立点的定义并证明其性能优势, 进而构造一种启发式二次对立搜索算子, 以加快算法的收敛速度, 提高全局探索能力; 然后, 采用分段线性混沌映射(PWLCM) 混沌函数构造一种变尺度混沌变异算子, 以增强算法跳出局部极值的能力. 仿真实验表明, 所提出算法能有效避免陷入局部极值, 在收敛速度和寻优精度上得到大幅改善.
相似文献15.
借鉴生物学中“优胜劣汰”的原则,引入一种新的遗传算子,从而对传统的遗传算法(GA)进行改进.该算子的引入达到了扩大搜索空间、提高收敛速度、保持群体中个体多样性的目的.通过函数优化测试,结果表明:算子提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.进一步对其相关参数设置的研究,将会使GA在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景. 相似文献
16.
采用实数编码的染色体表示方式,先后自行设计实现了两种演化算法求解TSP问题.其中第二种算法中使用了自适应演化算子,能有效消除路径上的交叉,并能在一定程度上进行合理的段位移,更加符合该染色体表示方式的特点.实验结果表明,用实数编码的染色体表示方式求解TSP是可行的,而且使用自适应演化算法求解可以取得比较好的结果. 相似文献
17.
头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。 相似文献
18.
19.
遗传算法的基因定位算子 总被引:2,自引:0,他引:2
针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一个基因定位算子.该算子的思路是进化一定代数(L)后通过对最优的若干个(N)染色体基因位从高位到低位逐次进行比较,如果当前的基因位都相同时便把该基因位确定下来,以后的交叉、变异操作都不让该基因位参考,随着算法的进行,染色体基因便从高位到底位逐渐地确定下来.基次,通过在基因定位过程中引入模拟退火思想和小生境技术等局部搜索能力的算法,提高该算子的全局优化能力.最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值. 相似文献