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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 484 毫秒

1.  遗传算法理论研究综述  被引次数:19
   陈建安 郭大伟《西安电子科技大学学报》,1998年第25卷第3期
   通过遗传算法的描述,介绍了有关遗传算法理论问题的研究现状,如:参数设置的选择、编码方法、遗传算子、模式定理、收敛性分析、欺骗问题、并行计算、局部改进和混合方法等.尽管遗传算法在其应用中还存在某些问题,但通过遗传算法的理论研究将有助于遗传算法理论及其应用的发展.最后,简单地总结了遗传算法的研究趋势    

2.  智能化遗传算法  被引次数:7
   丛明煜  王丽萍《高技术通讯》,2003年第13卷第4期
   针对遗传算法的收敛速度慢、收敛早熟和概率稳定性差等问题提出一种智能化遗传算法(IGA)。首先,建立描述种群进化的统计特征量,为IGA的算法策略提供决策依据。其次,建立种群的自学习算法、种群的自组织算法与遗传算子操作概率的自适应算法,并将这些算法嵌入最优保存简单遗传算法(OMSGA),从而构成IGA。最后,从理论上对算法收敛性及效率进行了分析。通过遗传算法标准测试函数的仿真结果证明了算法的实用性和有效性。    

3.  基于相似性自适应学习的遗传算法在无功优化中的应用  
   蔺红  晁勤  吐尔逊  樊艳芳《电力系统保护与控制》,2007年第35卷第16期
   针对常规遗传算法(GA)的不足,提出了一种改进的遗传算法-基于相似性自适应学习的遗传算法,为提高遗传算法的计算速度、收敛性和全局最优搜索能力,采取了以下改进措施:①针对遗传算法产生新解无序,提出邻域搜索策略;②为提高算法的搜索效率和效果,按适应值相似性对个体分级、加速;③为提高收敛速度,提出了邻域收缩策略.将改进遗传算法应用于电力系统进行无功优化,在收敛速度和全局收敛性与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进遗传算法的有效性.    

4.  基于相似性自适应学习的遗传算法在无功优化中的应用  
   蔺红  晁勤  吐尔逊  樊艳芳《继电器》,2007年第35卷第16期
   针对常规遗传算法(GA)的不足,提出了一种改进的遗传算法—基于相似性自适应学习的遗传算法,为提高遗传算法的计算速度、收敛性和全局最优搜索能力,采取了以下改进措施:①针对遗传算法产生新解无序,提出邻域搜索策略;②为提高算法的搜索效率和效果,按适应值相似性对个体分级、加速;③为提高收敛速度,提出了邻域收缩策略。将改进遗传算法应用于电力系统进行无功优化,在收敛速度和全局收敛性与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进遗传算法的有效性。    

5.  量遗传算法及其在无约束优化问题中的应用  
   黄蓓  王士同《信息技术》,2005年第29卷第10期
   量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,将量子的态矢量表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性。本文首先介绍了量子遗传算法的基本原理,讨论了基于量子遗传算法的一系列改进,然后将量子遗传算法应用于无约束优化问题,实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。    

6.  单亲遗传算法的计算效率分析  被引次数:3
   李茂军  邱丽芳  童调生《电工标准与质量》,1999年第1期
   单亲遗传算法(PGA)是一种适合于求解组合优化问题的新型算法,它与传统遗传算法相比,具有不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,遗传操作简单等优点.分别从图式定理和Markov链的角度出发,对PGA的计算效率进行分析研究,提出了提高PGA计算效率的有效措施.仿真结果显示了这种算法的有效性.    

7.  改进自适应遗传算法的结构优化设计  
   刘敬宇 朱朝艳《辽宁工学院学报》,2007年第27卷第5期
   介绍了离散变量的结构优化设计方法——遗传算法(Genetic Algorithms)的来源和运行参数。考虑到遗传算法在运算过程中表现出的缺点以及交叉率和变异率的选取对遗传算法的搜索能力和搜索效果的影响,同时为了提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行了改进,引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法。并通过算例表明这种改进自适应遗传算法较基本遗传算法是更有效的,提高了算法的运行效率和计算精度。    

8.  一种基于自适应算子和移民策略相结合的遗传算法  
   曹俊  朱如鹏《机械科学与技术(西安)》,2003年第22卷第Z2期
   针对简单遗传算法中容易出现的早熟性收敛问题,采用"自适应算子"和"移民策略"相结合的办法对简单遗传算法进行改进,并且采取了"加速迭代"的操作,最后通过对Schaffer函数的计算表明,本文改进的遗传算法在保证全局收敛的同时有效地避免了早熟性收敛的发生.    

9.  浮点遗传算法的收敛性及其在模型参数提取问题中的应用  被引次数:9
   佘春峰  杨华中  胡冠章  汪蕙《电子学报》,2000年第28卷第3期
    浮点遗传算法是一种模拟生物进化的最化搜索法,由于其运算简单、稳定性好、不需要计算目标函数的导数、高精度和能处理多维数值问题,浮点遗传算法在科学研究和工程技术中得到了广泛应用.通过对浮点遗传算法收敛性的分析,本文证明了"简单浮点遗传算法不收敛于全局最优解,而每代保留最优个体的浮点遗传算法才收敛于全局最优解".在此基础上,本文设计了一种采用连续突变和每代保留最优个体的改进浮点遗传算法,它克服了精确度与计算量之间的矛盾.本文利用该算法较好地解决了半导体器件模型参数提取问题,使计算量降低了约27%.    

10.  几种改进遗传算法的性能比较  被引次数:1
   刘刚  曹勇  李华德《微计算机信息》,2007年第23卷第30期
   本文将标准遗传算法与分层策略和模拟退火思想相融合,设计出分层遗传算法、模拟退火遗传算法和模拟退火分层遗传算法三种改进的遗传算法。计算结果验证了算法的有效性和正确性。进一步算法性能分析证明了论文中所设计的改进的算法不仅能增强算法的全局收敛性,还能加快遗传进化速度。    

11.  遗传算法的收敛性统一判据  被引次数:2
   王莉《自动化技术与应用》,2004年第23卷第6期
   本文针对遗传算法的过早收敛或者收敛缓慢甚至不收敛,进行了详细的分析;理论分析了算法发生过早收敛的原因,收敛速度与各个控制参数和遗传操作的关系;提出并严格证明了与编码方式和选择策略无关的判断遗传算法收敛性判据。    

12.  基于自适应遗传算法的复合材料层合板铺层顺序优化设计  被引次数:12
   晏飞  李为吉《西北工业大学学报》,2001年第19卷第1期
   分析了杂交概率和突变概率对遗传算法收敛性的影响,提出了一种自适应遗传算法,并利用该方法研究了复合材料层合板的铺层顺序优化设计问题。算例结果表明,提出的复合材料层合板铺层顺序优化设计方法能够明显的提高计算效率。    

13.  改进自适应遗传模拟退火算法的结构优化设计  
   刘敬宇《徐州工程学院学报》,2011年第2期
   为提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行改进.引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法,并将遗传算法和模拟退火算法结合形成一种混合算法,从而提高算法的运行效率和计算精度.算例表明改进的自适应遗传模拟退火混合算法较基本遗传算法更加有效.    

14.  改进遗传算法在地层对比中的应用  
   许少华  吴迪《微计算机应用》,2012年第1卷第2期
   针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点,提出了一种变参数的遗传算法。该算法对种群的个体赋予寿命,并根据寿命对遗传算法的选择、交叉和变异算子以及种群规模自动调整,能够有效防止早收敛并改善遗传算法收敛性能。并用改进的遗传算法解决基于测井曲线的地层对比的问题,取得了较好效果,验证了算法可用性和高效性。    

15.  保留精英遗传算法收敛性和收敛速度的鞅方法分析  被引次数:1
   喻寿益  邝溯琼《控制理论与应用》,2010年第27卷第7期
   论文引入鞅方法取代传统的马尔科夫链理论, 研究保留精英遗传算法(EGA)的收敛条件和收敛速度. 通过把EGA的最大适应值函数过程描述为下鞅, 基于下鞅收敛定理构造使算法满足几乎处处收敛的充分条件, 分析了概率1收敛充分条件与算法操作参数的关系, 并计算了EGA获得全局最优解所需的最大进化代数. 使用鞅方法分析遗传算法收敛性具有独特的优势, 成为分析遗传算法收敛性及其性能的新方法.    

16.  十进制遗传算法的收敛性分析  被引次数:1
   黄友锐《淮南工业学院学报》,2001年第21卷第1期
   十进制遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法,由于其稳定性好,不需要计算目标函数的导数和能处理多维数值问题,十进制遗传算法在科学研究和工程技术中得到了广泛运用。通过对十进制遗传算法的收敛性进行分析,为改进十进制遗传算法奠定了理论基础。    

17.  基于遗传算法的图像恢复研究  
   何忠蛟《机床与液压》,2005年第2期
   通过对遗传算法和图像恢复理论的分析,提出了基于遗传算法的图像恢复方式。该方式具有优化、收敛性快等优点。    

18.  基于遗传算法的结构优化方法  
   李培植  肖利明  于静涛《黑龙江水专学报》,2008年第35卷第3期
   介绍了结构优化的数学模型和遗传算法的改进,同时分别用简单遗传算法和改进的遗传算法对算例进行了计算比较。计算表明,改进的遗传算法能加快收敛速度,提高精度。最后通过编制VC++来实现遗传算法程序,并结合算例对其进行了分析,证明了本程序是正确的。    

19.  改进遗传算法的应用研究  被引次数:1
   俞国燕  王筱珍《机械制造》,2007年第45卷第5期
   针对简单遗传算法在实际应用中存在易产生早熟收敛、得到的结果可能为非全局最优收敛解、适度值计算时间过长以及在进化后期搜索效率较低的缺陷,介绍了四大类改进遗传算法,即小生境遗传算法、自适应遗传算法、并行遗传算法及混合遗传算法的应用情况.    

20.  遗传算法在水库调度中的应用综述  被引次数:12
   刘攀  郭生练  李玮  易松松《水利水电科技进展》,2006年第26卷第4期
   简要回顾了遗传算法在水库调度中的应用概况,对遗传算法用于水库调度优化时的编码、约束条件处理、早熟与全局收敛性、参数设置、混合遗传算法、多目标遗传算法以及效率评定准则等问题进行了综述。分析遗传算法耗时与全局收敛之间的矛盾后认为,遗传算法适用于传统方法难以求解的优化问题,以及对计算时效性要求不高或者目标函数计算复杂度不高的实时水库调度问题,特别是水库中长期调度以及水资源规划问题。    

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