求解多限制0-1背包问题的混合遗传算法

为求解多限制0-1背包问题,设计一种新的价值密度,提出一种基于贪心法的混合遗传算法,采用二进制编码对适应值进行升序排列,并运用轮盘赌选择方法对背包资源利用不足的可行解进行修正处理,对不可行解进行修复处理,并将其与传统遗传算法进行比较。实验结果表明,该算法能够有效提高问题求解的速度和精度,具有一定优越性。     

解0—1背包问题的混合编码贪婪DE算法

提出一种混合编码差异演化算法来求解0—1背包问题。通过增加边界约束处理算子和编码映射函数,构建混合编码差异演化算法,求解离散优化问题,并利用贪婪变换方法对演化过程中的不可行解进行修复。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性与适用性。     

基于二重结构编码遗传算法求解背包问题的研究

针对背包问题传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法。传统的方法不能有效地解决背包问题。文中提出二重结构编码的遗传算法解决背包问题,是一种适合于在大量的可行解中搜索最优解的有效算法,在约束条件的处理上结合贪婪算法,既加快了算法的收敛速度,又克服了传统方法容易陷入局部最优的特点,提高了搜索效率。通过计算机仿真试验结果表明,二重结构编码的遗传算法比基本遗传编码有更好的近似解,充分证明了使用二重结构编码的混合遗传算法来求解背包问题的有效性和实用性。     

基于二重结构编码遗传算法求解背包问题的研究

针对背包问题传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法.传统的方法不能有效地解决背包问题.文中提出二重结构编码的遗传算法解决背包问题,是一种适合于在大量的可行解中搜索最优解的有效算法,在约束条件的处理上结合贪婪算法,既加快了算法的收敛速度,又克服了传统方法容易陷入局部最优的特点,提高了搜索效率.通过计算机仿真试验结果表明,二重结构编码的遗传算法比基本遗传编码有更好的近似解,充分证明了使用二重结构编码的混合遗传算法来求解背包问题的有效性和实用性.     

基于遗传算法的0/1背包问题求解

背包问题是一个典型的NP完全问题。该文给出了背包问题基于0/1规划的数学模型,提出了解决该问题的二重结构编码的混合遗传算法;该算法在传统遗传编码方式的基础上提出了一种改进的编码方式二重结构编码,在约束条件的处理上结合"贪心法",提高了搜索效率。最后的实例仿真,通过大量的数值试验,给出了传统遗传编码与二重结构编码的混合遗传算法计算结果的比较,充分证明了使用二重结构编码的混合遗传算法来求解背包问题的有效性和实用性。     

解0-1背包问题的二进制差异演化算法

针对传统差异演化算法(DE)无法求解采用二进制编码问题的缺点,通过采用新的变异方法,提出了一种用于求解0-1背包问题的二进制差异演化算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.通过多个0-1背包问题的仿真试验,表明了该算法在求解0-1背包问题时不仅能达到最优解,而且收敛速度快,同时也验证了算法在解决二进制编码问题上的可行性和有效性.     

混合二进制差异演化算法解0-1背包问题

为了有效求解0-1背包问题,提出一种混合二进制差异演化算法.该算法基于差异演化算法框架,采用二进制编码,通过增加映射操作、S型变换操作和逆映射操作等3种新的操作,将差异演化算法从实数优化领域推广至离散优化领域,成功解决了差异演化算法直接求解离散优化问题时的计算不封闭问题.此外,在每次迭代求解时,利用贪婪变换法对违反约束条件的不可行解进行变换,使其成为可行解.不同规模的背包问题的数值实验结果表明了该算法的有效性与适用性.     

求解多维0—1背包问题的混合遗传算法

文章研究一类典型的组合优化问题——多维０－１背包问题,提出了在简单遗传算法（ＳＧＡ）中加入局部搜索机制的混合遗传算法（ＨＧＡ）来求解该类问题,并在大量数值实验的基础上,将ＨＧＡ与传统的求解方法及ＳＧＡ进行了比较,实验的结果表明,该算法具有一定的优越性。     

求解多背包问题的人工鱼群算法

多背包问题是出现在现实世界中许多领域的一个NP-hard组合优化问题。提出一种基于人工鱼觅食,追尾、聚群等行为的求解多背包问题的优化算法。针对多约束导致大量非可行解的产生而使算法性能劣化的问题,采用基于启发式规则的调整算子,使人工鱼始终在可行解域中寻优。数值实验结果表明,提出的算法能够快速搜索到最优解。算法对其他有约束组合优化问题也具有应用价值。     

利用遗传算法求解静态与动态背包问题的研究

为了有效处理遗传算法在求解静态与动态背包问题时产生非正常编码个体的问题,在分析已有处理方法不足的基础上,基于贪心策略提出了一种贪心修正算子与贪心优化算子相结合的新方法,并将该方法与遗传算法相融合给出了求解静态与动态背包问题的有效算法.仿真计算结果表明,在求解静态与动态背包问题时,利用所提出的新方法不仅可以解决非正常编码个体的问题,而且还能够显著提高个体所对应的可行解的质量,极大地改善了遗传算法的求解效果.     

一种求解顶点覆盖问题的混合遗传算法

顶点覆盖问题是一个NP难问题,在排序、计算机网络等现实生活中有许多的应用。使用基本遗传算法进行搜索时,存在着局部搜索能力较弱的不足,本文提出了一种新的求解最小顶点覆盖问题的混合遗传算法,将基本遗传算法与局部优化策略相结合,改善遗传算法的局部搜索能力,加快求解该问题的速度。对几种典型无向图的实验证实了新方法的有效性,其整体性能优于现有的一些顶点覆盖问题遗传算法。     

基于正反馈机制的遗传算法

本文提出了一种基于正反馈机制的遗传算法（Genetic Algorithm based on Mechanism of Positive Feedback,GAMPF）,它将蚂蚁算法的正反馈机制引入到两交换启发交叉算法（HGA）,用信息素指导遗传算法的交叉操作,实现了蚂蚁算法与遗传算法的融合。TSP仿真实验证明,新算法在求解质量和求解效率上都取得了很好的效果。     

用于一类函数全局优化问题的混合遗传算法

为了克服传统遗传算法收敛速度缓慢且易于收敛到局部最优解的缺点,该文将遗传算法与传统的局部搜索方法相结合,采用新的交叉变异准则,提出一种新型的混合遗传算法。该算法可以很好地处理一类带上下界约束的全局优化问题,具有很强的全局寻优能力。数值实验表明,该算法的计算结果明显优于传统遗传算法。     

求解敏捷供应链调度优化问题的混合遗传算法

针对敏捷供应链调度决策中,需求的时间、数量约束和供应商生产能力、可用调度时段约束造成系统优化的复杂性,设计结合贪婪算法的混合遗传算法进行求解。算法以供应链系统库存成本和运输成本为适应度函数,以包含企业信息、部件信息和调度时段信息的时段编码作为遗传编码,以线性次序交叉LOX算子和逆序变异INV算子进行交叉和变异操作,在解码过程中结合贪婪算法进行调度决策和适应度计算,保证算法在满足约束条件的基础上快速收敛到系统Pareto最优解,通过算例验证算法的有效性。     

基于单纯形算子的混合遗传算法

通过遗传算法（GA）与传统单纯形搜索法相结 合,并基于对遗传算法算子计算结构的调整,提出一种针对非线性规划问题的新算法——基 于单纯形算子的混合遗传算法（HGA）,仿真结果验证了这种新算法的有效性和合理性．     

基于遗传算法求解TSP问题的一种算法

TSP问题是一个经典的NP难度的组合优化问题，遗传算法是求解TSP问题的有效方法之一。利用交换启发交叉算子实现局部搜索加快算法的收敛速度和利用变换变异算子维持群体的多样性防止算法早熟收敛，给出了一种求解TSP问题的遗传算法。仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

混沌遗传算法及其在函数优化中的应用

将混沌优化和遗传算法结合起来,提出了混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic Algorithm),并将其应用于函数优化问题的求解。通过在种群进化的不同阶段引入混沌优化操作,大大提升了遗传算法的整体性能。实验结果表明,与标准遗传算法(SGA)相比,该算法能更有效地求得全局最优解,具有更快的收敛速度。     

Flow－shop调度问题的遗传启发算法

结合遗传算法和启发式规则，构造了一种新的遗传启发搜索算法，用于求解Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ调度问题．通过分析和实例计算表明，算法能够有效地适用于大规模加工过程中调度问题的优化计算，在运行时间，适应性和最优率等方面都具有很好的搜索优势．