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基于一种改进遗传模拟退火算法的TSP求解 总被引:6,自引:1,他引:5
快速收敛于全局最优解是遗传算法的一个研究重点.在对遗传算法和模拟退火算法研究的基础上,分析了两种算法各自的优缺点,对已有的遗传模拟退火算法进行了改进.结合遗传算法和模拟退火算法的优点,给出了一种并行的多层搜索结构,提高了算法的效率;同时,在此基础上,提出一种种群早熟评价指标.最后,将此改进算法应用到旅行商问题中,并分别对10个城市和30个城市的旅行商问题进行了仿真,用于验证算法的可行性和快速性.仿真结果表明.改进的遗传模拟退火算法能够较快的收敛于全局最优解. 相似文献
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多种群退火贪婪混合遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。为了提高遗传算法的性能,论文通过将局部搜索能力较强的贪婪算法引入遗传算法,并且同模拟退火和多种群并行遗传进化思想有机结合起来的方法,提出了一个改进型的算法——多种群退火贪婪混合遗传算法(MultigroupAnnealingGreedyHybridGeneticAlgorithm,简称MAGHGA)。仿真结果表明,该算法避免了在遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,同时也有效地提高了算法的收敛速度。 相似文献
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一种并行多目标遗传邻域搜索算法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的多目标遗传算法在解决大规模多目标生产调度问题时虽然有效,但往往非常耗时,难以应用于实际.为了提高求解效率,提出了一种并行多目标遗传邻域搜索算法来求解Pareto边界.该算法将多目标遗传算法的进化方向划分为若干范围,然后同时对每个进化方向的范围使用多目标遗传邻域搜索算法,并行地搜索各方向范围内的Pareto边界;在各进化方向范围内进化的子种群会定期交流各自进化成果.多目标遗传邻域搜索算法的并行化在不增加求解时间的前提下,提高了求解精度,加快了算法的收敛速度.仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性. 相似文献
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随着当前Intemet的发展和各种多媒体应用的出现,多播技术得到大量应用。多播路由算法主要用来建立一棵性能良好的多播树,并使它能够满足各种业务的服务质量需求。将多种群并行技术和退火技术相结合,克服了基于标准遗传算法的多播路由算法过早收敛和后期搜索速度较慢的缺陷,且使用树状编码方法,提出求解带宽、时延、时延抖动和分组丢失率约束的代价最小多播树的多种群并行退火遗传多播路由算法。对QoS多播路由选择问题进行了描述,给出多种群并行退火多播路由遗传算法和一种有效去除冗余信息的遗传算法编码设计技术,通过仿真实验证明了算法的正确性,分析了算法的时间性能,表明该算法快速有效。 相似文献
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能否在范例库中检索和选择出最为相似的范例决定了范例推理系统性能。文中介绍了遗传算法和模拟退火算法,比较了两种算法的特性,提出一种混合遗传模拟退火算法。该算法不但具有强的局部搜索能力,还缩短了搜索时间。将该算法用于发掘范例库上特征权重,理论分析和实验结果表明了这种混合遗传模拟退火算法优于普通的遗传算法。 相似文献
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Earliness/tardiness scheduling problems with undetermined common due date which have wide application background in textile industry, mechanical industry, electronic industry and so on, are very important in the research fields such as industry engineering and CIMS. In this paper, a kind of genetic algorithm based on sectional code for minimizing the total cost of assignment of due date, earliness and tardiness in this kind of scheduling problem is proposed to determine the optimal common due date and the optimal scheduling policy for determining the job number and their processing order on each machine. Also, simulated annealing mechanism and the iterative heuristic fine-tuning operator are introduced into the genetic algorithm so as to construct three kinds of hybrid genetic algorithms with good performance. Numerical computational results focusing on the identical parallel machine scheduling problem and the general parallel machine scheduling problem shows that these algorithms outperform heuristic procedures, and fit for larger scale parallel machine earliness/tardiness scheduling problem. Moreover, with practical application data from one of the largest cotton colored weaving enterprises in China, numerical computational results show that these genetic algorithms are effective and robust, and that especially the performance of the hybrid genetic algorithm based on simulated annealing and the iterative heuristic fine-tuning operator is the best among them. 相似文献
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针对高维复杂优化问题在求解时容易产生维数灾难导致算法极易陷入局部最优的问题,提出一种能够综合考虑高维复杂优化问题的特性,动态调整进化策略的多种群并行协作的粒子群算法。该算法在分析高维复杂问题求解过程中的粒子特点的基础上,建立融合环形拓扑、全连接形拓扑和冯诺依曼拓扑结构的粒子群算法的多种群并行协作的网络模型。该模型结合3种拓扑结构的粒子群算法在解决高维复杂优化问题时的优点,设计一种基于多群落粒子广播-反馈的动态进化策略及其进化算法,实现高维复杂优化环境中拓扑的动态适应,使算法在求解高维单峰函数和多峰函数时均具有较强的搜索能力。仿真结果表明,该算法在求解高维复杂优化问题的寻优精度和收敛速度方面均有良好的性能。 相似文献