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提出一种克隆选择算法--基于等级变异的克隆选择算法. 为提高进化中变异的有效性, 算法将变异尺度分成若干等级, 低等级变异有利于跳出局部最优解, 实现全局寻优; 高等级变异有利于局部的高精度寻优.此外, 算法在进化过程中记忆父抗体的变异尺度等级等信息, 并制定有效的变异策略运用这些信息以指导后续进化过程. 采用标准函数测试并与其它优化算法进行对比. 实验结果表明,该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、精度高和鲁棒性好的优点. 相似文献
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基于Petri网与GA算法的FMS调度优化 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了一种应用遗传算法解决柔性制造系统调度优化问题的新方法.首先用Petri网对柔性制造系统进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解.在该算法中,用Petri网模型的激发序列作为染色体,采用期望值方法作为选择算子,总加工时间作为适应度函数,两点交叉法作为交叉算子,交叉点选择能到达相同标记的转移.对于变异算子,首先从染色体上随机选择一点作为变异点,然后从这点开始应用变异算法,该变异算法类似于Petri网的可达树算法.由于算法中的选择、交叉和变异算子都是对.Petri网模型中的元素进行操作,与问题空间中的元素无关,因此,与其它调度算法相比,它有较高的通用性.既可以处理典型的Job—Shop问题,也可以处理小批量、多品种的FMS(Flexible Manufacturing System)调度问题.文中通过实验验证了算法的有效性。 相似文献
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一般可计算均衡模型的自适应遗传算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在引入一种新的真有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,本文提出了一种构造染色体的新方法.提出了一种面向一般可计算均衡模型的新的遗传算法.本文给出了一个例子来说明算法的收敛性和收敛效率.仿真表明了算法的有效性. 相似文献
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一种简单蚂蚁算法及其收敛性分析 总被引:15,自引:0,他引:15
该文首先介绍了一种可用于函数优化的简单蚂蚁算法,该算法具备了传统蚂蚁算法的基本特征,并给出了变异和最优保存两点改进.然后在给定近似精度的基础上通过Markov过程分析,得出了该算法的全局收敛性.同时,通过对衰减度、变异率等参数的定性讨论,得出了参数的取值对算法性能的影响,并从理论上说明,传统蚁群算法通常的选择概率公式是有缺陷的,而具有变异机制的蚂蚁算法要好于传统蚂蚁算法.该文的实例则说明了文中所给算法的有效性和相关理论论述的正确性. 相似文献
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基于遗传算法的QoS感知的Web服务选择 总被引:38,自引:4,他引:38
提出一种用于QoS感知的Web服务选择的遗传算法.该算法采用关系矩阵编码方式,克服了一维编码方式表示的局限性,并且可以通过简单的方法来表示组合服务重计划及Web服务循环路径等情况,通过该算法一次运行,就可以从所有组合路径的组合方案中选出满足用户QoS需求的组合方案,而一维编码遗传算法在多路径情况下需多次编码、多次运行.算法还采用一种变异策略来提高算法的适应度.通过仿真比较,关系矩阵编码遗传算法比一维编码遗传算法获得了更优解,变异策略在提高算法适应度方面也发挥了作用. 相似文献
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基于克隆选择的粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
粒子群优化是一种简单有效的随机全局优化技术.将克隆选择引入拉子群优化算法,提出了一种基于克隆选择的拉子群优化算法.算法的主要特点是利用克隆和变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性.仿真程序表明,该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务. 相似文献
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通过对基本遗传算法采用单点位变异和倒置变异两次变异操作进行改进,并把该算法应用到TSP问题的求解中。仿真结果表明,改进后的算法提高了种群的多样性,增强了算法的局部搜索能力,从而使最终找到的解比基本遗传算法更优。另外,二次变异的改进遗传算法对种群规模的敏感性比非二次变异的基本遗传算法更强,相同条件下当增大种群规模时,二次变异的改进算法能得到更优的解。 相似文献
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针对遗传算法在解决排课问题中易陷入局部最优解的缺陷,提出一种改进的遗传算法。在传统遗传算法基础之上,融合模拟退火思想,使交叉得到的子代以一定概率进入下一代,并对传统的基于概率的计算方法进行改进, 编排出优质的课表。实验结果表明改进算法不仅加快了前期进化速度,而且解决了遗传算法后期易陷入局部最优解的缺陷。 相似文献
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传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率低和组卷质量不高等缺陷。为了解决该问题,提出一种基于正弦形式自适应遗传算子的改进遗传算法的组卷算法,理论分析和实验结果表明,与基本遗传算法和自适应遗传算法相比,改进的遗传算法更能满足组卷的实际需求,在全局搜索性能、收敛速度和组卷成功率较基本遗传算法和自适应遗传算法有显著提高,证明了改进算法的有效性和优越性。 相似文献
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基于学习算子的自学习遗传算法设计 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算子是影响遗传算法优化效果的重要因素。针对目前遗传算法研究中忽视个体能动性,没有充分利用进化经验信息的不足,提出反映个体学习能力的学习算子。给出了以个体适应度的变化方向和速度为依据的学习算子设计方法及其计算过程。在此基础上与现有的改进遗传算子结合,提出一种新的改进遗传算法-自学习遗传算法,分析了自学习遗传算法与自适应遗传算法之间在原理上的区别。以一个弹道导弹射程优化问题为算例对算法进行了性能测试,结果表明,在采用相同的改进遗传算子的条件下,学习算子能够以较低的代价提高遗传算法的收敛速度,并获得更好的最终优化结果。 相似文献
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为提高贴片机的生产效率,对贴片机贴装过程中的元器件拾取贴放顺序进行优化,提出了一种改进的三链混
合遗传算法。该算法将传统遗传算法中的两条链增加为三条链,并采用了启发式改进遗传算子。实验结果表明,改进的三链
混合遗传算法能够减少种群数目,提高优化效率和优化效果,从而提高算法的全局搜索能力。该算法在多数情况下能够搜索
到优于传统遗传算法的解。 相似文献
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结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数 总被引:37,自引:0,他引:37
本文提出了一种改进的遗传算法,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明,这种算法能够有效地提高BP神经网络结构和参数的优化效率。 相似文献
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针对传统遗传算法无法满足多用户下的大规模云计算环境下的资源调度问题,提出利用改进遗传算法结合二次编码的方法解决大规模资源调度。首先,在选择复制阶段,采用基于最小任务完成时间和匹配程度的双适应度函数,对种群以双重标准进行筛选。然后,对算法的交叉变异概率进行了自适应优化,使其自适应能力进一步提高,保证了算法尽快向最优解收敛。同时引入的收敛终止条件保证了算法尽快跳出循环。最后,在CloudSim平台上对改进遗传算法(IGA)进行了分析,实验结果表明,提出的改进遗传算法能够很好地适用于大规模资源调度,且结果优于其他几种较新的对比算法。 相似文献