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改进梯度算子的小生境遗传算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。 相似文献
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传统交互式遗传算法在优化隐式性能指标时会使用户产生疲劳,影响优化质量与优化效率。为此,提出一种改进的交互式遗传算法。采用二元排序确定适应值评价的不确定度,根据评价序列的最大信息差异计算种群的收敛率,通过收敛率衡量种群进化状态,基于适应值不确定度和种群收敛率设计自适应交叉算子和变异算子,给出交叉概率和变异概率的计算公式,利用包含用户偏好信息的遗传策略引导进化,从而使进化结果更加客观。将该算法应用于服装进化设计系统,结果表明,与传统交互式遗传算法( T-IGA)相比,该算法可获取更多的满意解,提高了优化效率。 相似文献
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自适应遗传算法交叉变异算子的改进 总被引:23,自引:7,他引:23
标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率,对于求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以提高优良解的多样性,算法的鲁棒性仍有待改善。文章提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。 相似文献
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自适应梯度小生境混合优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
席红雷 《计算机与数字工程》2012,40(2):37-39
通过对梯度法和小生境遗传算法优缺点的分析,提出了一种自适应梯度小生境混合优化算法。小生境算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,应用自适应变步长梯度算法的快速寻优特点来减少运行的时间,优化极值精度,加快了收敛速度。对Shubert函数的仿真试验,证明该算法能明显的改善全局搜索能力,加快算法收敛速度。 相似文献
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基于自适应进化神经网络算法的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。 相似文献
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The graph theory is an important method to achieve conceptual design for mechanism. During the process of kinematic structures
enumeration using graph theory, isomorphism identification of graphs is an NP complete problem. It is important to improve
the isomorphism identification efficiency and reliability. To solve the problem, an adaptive hybrid genetic algorithm is presented
by mixing the improved genetic algorithm and local search algorithm. The crossover rate and mutation rate can be designed
as adaptive parameters. Hence, the crossover rate and mutation rate can sustain the variety of the population and adjust the
evolution. In the meantime, the pseudo-crossover operator is introduced to improve the search efficiency. In the last, some
examples are illustrated to show the high efficiency of the algorithm by comparing with the results in other literatures. 相似文献
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针对标准遗传算法收敛速度慢,寻优能力差,易陷入局部最优等问题,提出了一种双变异率的改进遗传算法。在进化过程中,引入广义海明距离这个概念,当由广义海明距离控制的交叉操作产生个体数不足种群规模时,对原种群进行局部小变异,这样在避免近亲繁殖的同时又可扩大搜索空间,增加种群多样性,有效地抑制了早熟收敛;随后进行的全局大变异保证整个过程全局收敛。仿真实验用典型的测试函数验证了此算法能显著提高解的质量和收敛速度。 相似文献
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针对QoS多播路由问题提出了一种改进遗传算子的遗传算法,通过设计多样性维持机制的选择算子、与代数相关的交叉算子和与个体适应度相关的变异算子,有效地解决了传统遗传算法应用于多播路由优化时的早熟收敛问题。实验结果显示,在随机网络中,该算法所获得的解与最优解的相对误差不超过1.0%,算法的收敛速度和寻优能力明显优于传统遗传算法。 相似文献
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为解决维修资源调度过程中出现的维修资源预测不准、资源冲突的问题,本文建立了不同作战阶段的多供应中心?多需求点的的动态维修资源优化调度模型,使得多个供应中心可以及时、高效地对需求点进行维修资源调度,减少了资源调度时间和每个需求点的维修资源不满足量。为了更好地求解提出的模型,本文提出了一种改进的多目标进化算法,在经典的多目标进化算法的基础上,使用正态分布交叉算子、全局探索增强型差分进化算子和自适应变异算子的协同进化策略,提高了算法的局部搜索能力和种群的多样性。仿真实验表明,本文提出的算法具有良好的收敛性和分布均匀性,并且具有较高的求解效率。 相似文献
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以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象,提出一种篦压变化趋势预测模型.利用主成分分析对数据降维,以主元序列作为观测序列,构建改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型参数.种群内利用轮盘赌算子选择个体,设计双区与均匀行交叉结合的自适应交叉算子避免局部收敛,进行动态变异率的多项式变异操作提高收敛速度,种群间提出混合师生交流机制的自适应移民算子保证多种群协同进化.仿真表明本文算法可收敛到全局最优,能提高收敛精度和速度,利用该算法建立的模型跟踪性能好,预测精度高,能满足对篦压趋势预测的要求. 相似文献
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基于父个体相似度的自适应遗传算法 总被引:3,自引:2,他引:3
标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。 相似文献
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改进的遗传算法求解旅行商问题 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法.在传统遗传算法的基础上,引入贪婪算法进行种群初始化;从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交叉算子优化交叉结果;对交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,保证最优基因结构得以延续.实验结果分析表明,改进的遗传算法可以在种群规模较小的情况下具有更可靠的寻优能力. 相似文献