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遗传算法是一种全局搜索能力较强的元启发式算法,可通过不断进化种群得到最优或近优解;但是遗传算法的局部搜索能力较差,容易发生早熟收敛问题。因此为了克服遗传算法早熟收敛的问题,考虑到禁忌搜索算法的局部搜索能力较强的优势,提出了一种遗传和禁忌搜索的混合算法解决预制生产流水车间的提前和拖期惩罚问题。该混合算法是在遗传算法每次迭代后,通过禁忌搜索改进当前种群中的最好染色体,并替换种群中适应度值最差的染色体。经实验测试表明,所提出的混合算法的性能更优,更容易得到全局最优解或近优解。 相似文献
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对遗传算法(GA)贝叶斯网络(BN)结构学习和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出遗传禁忌搜索贝叶斯网络结构学习算法GATS_BNSL。把禁忌搜索思想引入到遗传算法BN结构学习由父代种群产生后代种群的演化过程中,以禁忌搜索交叉和禁忌搜索变异改进传统的遗传算子,对比实验分析表明了GATS_BNSL的学习优势。应用此方法,基于真实数据,建立了大型枢纽机场航班离港延误模型。该模型切实反映了导致航班延误的多因素之间的因果关系,而且建模时间少,学习正确率高。 相似文献
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为了解决情感特征选择问题,提出了一种改进的遗传算法。该算法利用从基因和个体两个方面设计的种群多样性算子产生较好的初始种群分布,随着遗传算子将群体中的个体吸引到局部最优点附近时,调用禁忌搜索算法(TS)对群体中各个个体进行局部搜索。仿真试验结果表明,该算法拓展了搜索空间,有效地防止了早熟现象的出现,能够得到令人满意的最优特征子集。 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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为了避免遗传算法在求解数值优化问题时出现搜索能力差、多样性缺失等弊端,提出一种基于实数编码的改进遗传算法(IRCGA).算法集成两个特别设计的算子:模拟二进制跳跃基因算子(SBJG)和多方向交叉算子(MX).SBJG算子以染色体为操作对象,本质上模拟了二进制跳跃基因操作中的插入运动,即利用一种随机的方式将选定的染色体块插入到染色体位点,实现种群内部染色体间的转位,为种群提供额外的遗传多样性;MX算子通过增加交叉方向的方式扩大算子的搜索区域,从而提升后代个体质量与算法的搜索能力.在11个实例的基础上进行对比实验,结果表明,采用改进算子能够明显提升算法在求解数值优化问题时的性能,同时,相比于其他先进有效的算法,IRCGA具有较强的搜索能力且能够维持一定的种群多样性,从而验证了改进算法的有效性和可行性. 相似文献
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带时间窗车辆路径问题的文化基因算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对物流配送中带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW),建立了数学模型,并设计了求解VRPTW的文化基因算法。种群搜索采用遗传算法的进化模式,局部搜索采用禁忌搜索机制,并结合可行邻域结构避免对不可行解的搜索,以提高搜索效率。与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,表明该算法是求解VRPTW的一种有效方法。 相似文献
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微遗传算法是一种基于小种群进化的遗传算法,它的应用较大地降低了运算复杂度。从对微遗传算法种群中个体数目的讨论入手,改进了微遗传算法,并将其与多用户检测技术结合,提出了一种新的基于微遗传算法的改进型多用户检测器,进行了理论依据和仿真性能分析。仿真结果表明:该检测器在性能上接近最佳多用户检测器,计算复杂度较低。 相似文献
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在元启发式算法自适应学习搜索框架下对分布估计算法和模拟退火算法的学习能力、深度搜索和广度搜索强度进行分析,针对分布估计算法广度搜索性能方面存在的问题,提出了一种将模拟退火算法融入分布估计算法的混合优化策略;以旅行商问题为例进行了仿真实验。实验结果表明,混合算法比分布估计算法和模拟退火算法具有更高的优化质量。 相似文献
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本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)构造了2种优化训练的模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。 相似文献
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定位是无线传感器网络(WSNs)的应用支撑,针对用最小二乘法处理DV—Hop算法第三阶段误差过大、定位精度差的问题,提出了遗传算法(GA)+单纯形法的混合GA后期优化处理DV—Hop算法。其中,DV—Hop定位算法第一,二阶段用跳距估计出信标节点与未知节点间的距离,再用GA(建立了代价函数与惩罚函数结合的适应度函数)与单纯形法(作为遗传算子增加了算法的局部搜索能力)结合的混合GA采用保优原则优化未知节点的坐标。通过仿真可知:该算法的定位精度高、网络覆盖率大,适合WSNs的定位。 相似文献
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0-1背包问题是典型的NP难问题,针对0-1背包问题提出分布估计算法(EDA)与遗传算法(GA)相结合的算法(E-GA)。该算法在每一次迭代中由二者共同产生种群,并行搜索,两种方法产生的个体数目动态变化,将EDA的全局搜索与GA的局部搜索能力、EDA的快速收敛性与GA的种群多样性结合,实现优势互补。通过三个背包问题算例进行算法验证,与以往文献相比,结果显示该算法所获最优值优于文献最优值,运行时间短且收敛速度快。 相似文献
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针对当前创建语音识别系统时只能采用经验式或启发式方法选择声学模型拓扑结构的情形,提出了一个基于标准遗传算法的声学模型拓扑结构优化算法。与以往的类似应用相比,该算法具备同时优化模型状态数与各状态高斯核数和摒弃高斯核均匀分配的特点。连续数字串TIDigits语料上的以贝叶斯信息准则为目标函数的实验表明,与传统方法创建的基线系统相比,模型拓扑优化的系统能够以较低的复杂度获得较高的识别率,这说明该算法是声学模型拓扑结构优化的有效工具。 相似文献
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在资源受限的嵌入式系统中,为了降低嵌入式软件最大堆栈深度(Worst-Case-Stack Depth,WCSD)的检测误差,从而确定系统内存容量,通过详细分析堆栈使用原因和中断类型,建立中断调度模型,提出基于遗传算法的WCSD动态检测方法以更加准确地指导嵌入式硬件设计和软件开发。基于嵌入式软件全数字仿真平台完成实验,对该模型和方法加以验证。实验结果表明该方法可测得较准确的软件堆栈深度上限,有助于降低内存开销和提高系统的可信度。 相似文献