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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 718 毫秒

1.  基于免疫遗传算法的QoS组播路由选择方法  被引次数:3
   孙永飞  高随祥  张百成  王营昌  王蔚《计算机工程与应用》,2006年第42卷第11期
   文章使用了免疫遗传算法来求解带约束QoS组播路由问题。这种算法在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴人工免疫中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性,避免了遗传算法的过早收敛和局部搜索能力差的缺点。    

2.  求解车辆路径问题的免疫遗传算法  被引次数:1
   马佳  高立群  邹豪《仪器仪表学报》,2006年第27卷第Z3期
   VRP问题是一类典型的NP问题.本文通过引入免疫算子,构造一种新的免疫遗传算法(IGA)求解VRP问题.此算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了基本遗传算法的群体多样性.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,并能有效解决VRP问题.    

3.  改进的免疫遗传算法在无功优化应用中的研究  
   徐唐煌  李志军《湖北电力》,2006年第30卷第2期
   无功优化是电力网络优化的主要措施,其实质是一个多目标非线性混和优化问题。采用免疫遗传算法来研究该问题的求解方法就是在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力。实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决无功优化问题。    

4.  求解串并联系统配置问题的免疫遗传算法  被引次数:1
   陈琦  马向阳《计算机工程与应用》,2010年第46卷第15期
   通过对串并联系统配置可靠性问题的分析,提出了基于免疫遗传算法(IGA)求解该问题的方法。在保留基本遗传算法随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性。实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,其全局收敛性及收敛速度均得到了提高。    

5.  一种求解车间作业调度问题的免疫算法  
   林秋镇  胡庆彬  陈剑勇《计算机工程与应用》,2009年第45卷第31期
   人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种求解车间作业调度问题的免疫算法。利用免疫算法较强的搜索能力可以实现全局寻优。通过使用克隆、高频变异和抗体抑制等免疫操作,提高了算法的收敛速度和种群的多样性,可以有效地克服遗传算法种群早熟化和收敛速度慢的问题。仿真结果表明,与改进后的遗传算法比较,提出的免疫算法在全局最优解和收敛速度上都有较为明显的优势。    

6.  免疫遗传算法在配电网重构中的应用  被引次数:1
   熊浩  罗日成《电力科学与技术学报》,2003年第18卷第3期
   配电网重构是配电网络优化的主要措施,其实质是一个多目标非线性混和优化问题.采用免疫遗传算法来研究重构问题的求解方法.免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力.实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决配电网重构问题.    

7.  免疫遗传算法在配电网重构中的应用  被引次数:1
   熊浩 罗日成《电工标准与质量》,2003年第18卷第3期
   配电网重构是配电网络优化的主要措施,其实质是一个多目标非线性混和优化问题.采用免疫遗传算法来研究重构问题的求解方法.免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力.实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决配电网重构问题.    

8.  基于免疫算法的装配序列规划问题求解  
   宁黎华  古天龙《计算机集成制造系统》,2007年第13卷第1期
   针对装配序列规划问题提出了一种模拟生物免疫系统的免疫算法,并给出了亲和力计算、抗体生成、免疫选择、记忆细胞更新等的具体实现方法.实例仿真结果表明,免疫算法在装配序列规划问题的求解中充分体现了免疫系统的多样性、免疫自我调节、免疫记忆和分布式并行等特点.免疫算法较遗传算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度,有效地改善了全局收敛性能和收敛速度.    

9.  带选址的关联运输调度问题研究  
   乐峰  蔡延光  汤雅连  王芳婷《微型机与应用》,2013年第32卷第12期
   对零售点的选址问题和关联货物配送问题建模,分别应用改进的混沌遗传算法和免疫克隆选择算法求解该模型,前者采用混沌初始化方法产生初始种群,使种群具有较好的多样性,并采用混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力.最后比较两种算法的求解结果,结果证实了改进的混沌遗传算法求解该模型的有效性与优越性.    

10.  基于免疫遗传算法的TSP求解  被引次数:1
   缪红萍  李宏光《仪器仪表学报》,2004年第25卷第Z1期
   用一种免疫遗传算法(IGA)对TSP问题进行求解.该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,引进了生物免疫系统中的免疫应答,抗原记忆,接种疫苗,免疫选择等机制.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法未成熟收敛等缺陷,提高全局搜索的效率及能力,在TSP求解中取得了满意的结果.    

11.  多重群体遗传算法在装箱问题中的应用研究  
   李荣《微机发展》,2007年第17卷第9期
   装箱问题是一个有很强应用背景的组合优化问题,求解极为困难。为有效解决该问题,提出了多重群体遗传算法,给出了具体的遗传算法步骤。在算法中采用新陈代谢的选择策略,以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明,引入多重群体遗传算法后,装箱效率有明显的改善和提高。    

12.  多重群体遗传算法在装箱问题中的应用研究  
   李荣《计算机技术与发展》,2007年第17卷第9期
   装箱问题是一个有很强应用背景的组合优化问题,求解极为困难。为有效解决该问题,提出了多重群体遗传算法,给出了具体的遗传算法步骤。在算法中采用新陈代谢的选择策略,以更好地保持进化过程中的遗传多样性。实践表明,引人多重群体遗传算法后,装箱效率有明显的改善和提高。    

13.  基于改进免疫遗传算法的网络优化设计  被引次数:1
   肖霞《辽宁石油化工大学学报》,2007年第27卷第4期
   为了解决传统方法难以实现网络规划的组合优化问题,采用改进免疫遗传算法对网络规划进行求解,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力。优化模型以网络架构费用最小为优化目标,以同媒体施工、节点有限负载、网络辐射性连通为约束条件,通过免疫规划进行网络结构的设计。进化实例表明,改进免疫遗传算法与传统遗传算法相比,具有较强的自适应能力和较好的效果。    

14.  免疫遗传算法在TSP求解中的应用  被引次数:3
   于喜洋  王小平《计算机应用与软件》,2006年第23卷第5期
   基本遗传算法保持群体多样性的能力较差,所以经常在问题求解的过程中得到局部最优解。根据生物的免疫原理提出的一种改进算法——免疫遗传算法。免疫遗传算法主要体现了生物免疫系统中的基因重组、免疫记忆、隔离小生境和免疫元动态等特性,这些特性改进基本遗传算法的群体多样性保持能力。最后结合旅行商问题(TSP)的优化介绍了具体实现方法,实验结果表明该免疫遗传算法有较好的性能。    

15.  多项目资源均衡优化的免疫遗传算法研究  
   倪霖  贾春兰  葛显龙《计算机工程与应用》,2012年第48卷第13期
   针对多项目管理"工期固定—资源均衡"问题特点,设计免疫遗传算法对该类问题的求解。免疫遗传算法是模仿生物免疫系统的一种启发式算法,其在免疫算子中加入遗传算子,改进了遗传算法收敛方向无法控制易早熟的缺陷,使算法具有更好的全局搜索能力和记忆功能。最后,结合算例对算法进行验证和分析。    

16.  基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类  被引次数:2
   孙洋  罗可《计算机工程与应用》,2009年第45卷第23期
   为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。    

17.  新的基于疫苗接种的免疫遗传算法  被引次数:2
   米焕霞  邢志栋  董建民  李玉毛《计算机工程与应用》,2009年第45卷第1期
   为求解无约束优化问题,将生物免疫系统中免疫行为可以保持种群多样性从而避免陷入局部最优和出现早熟收敛现象这一特性应用到标准遗传算法中,给出了一种新的基于疫苗接种的免疫遗传算法。数值试验结果表明算法对于多峰值函数有很好的优化效果。当群体迭代可能陷入局部最优时,新的算法通过适时的动态疫苗接种使个体及时跳出局部最优解,最终求得全局最优解。    

18.  求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法  
   魏云飞  黄德才《浙江工业大学学报》,2005年第33卷第5期
   非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.    

19.  基于疫苗接种的免疫算法  
   孙晓亮  邵定宏《计算机工程与设计》,2007年第28卷第16期
   用一种基于疫苗接种的免疫算法对货担郎问题求解,该算法在保留了基本遗传算法随机全局搜索能力的基础上,引进了生物免疫系统的免疫应答、接种疫苗、免疫选择等机制,对算法的收敛方向加以控制,从而促进算法的快速求解.实验结果证明,基于疫苗接种的免疫算法能效改善遗传算法的不成熟收敛等缺陷,提高了全局搜索效率,在货担郎问题求解中取得满意结果.    

20.  混合遗传算法在装箱问题中的应用研究  
   汤岩  贾红雨  廖洁君《计算机与现代化》,2004年第11期
   装箱问题在现实生活中有着广泛的应用,本文针对装箱问题,提出了BF近似算法和遗传算法相结合的混合遗传算法,并在实现上加以了改进,仿真的结果表明该算法在求解装箱问题的表现是良好的。    

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