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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 937 毫秒

1.  关于“遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文的商榷  
         《控制理论与应用》,2003年第20卷第5期
   “遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文提出了自适应遗传算法的模式定理, 并以此为基础分析了自适应交叉、变异的作用机理. 本文对其分析过程和结论提出了不同的看法.    

2.  基于遗传模拟退火算法的雷达正交信号设计*  
   殷华  刘以安  吴少鹏  唐霜天《计算机应用研究》,2010年第27卷第11期
   针对雷达正交信号的波形设计问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的新遗传模拟退火算法。该算法利用遗传算法实现全局搜索,利用模拟退火算法实现局部搜索,改进了遗传算法的选择策略,并在交叉、变异概率中引入自适应的概率变化机制,自适应地保存最优个体,并对遗传算法的进化结果有选择地进行模拟退火操作,有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。实验结果表明,该算法是有效可行的,性能优于传统遗传算法和模拟退火算法。    

3.  基于降半Γ分布函数的自适应遗传算法  
   周慧芳  章云《广东工业大学学报》,1999年第16卷第3期
   针对遗传算法中交叉概率和变异概率难以选取的问题,提出一种新的自适应遗传算法:利用降半Γ分布函数对交叉概率和变异概率进行自适应调整,使这两个参数随基因串的适合度值而变化.仿真结果表明:该算法与传统遗传算法,常规自适应遗传算法相比,有效地克服了过早收敛问题,提高了搜索效率.    

4.  一种新的自适应退火遗传算法  被引次数:3
   黄宜军  章卫国  刘小雄《西北工业大学学报》,2006年第24卷第5期
   在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性。基于典型算例的仿真结果验证了该算法对高维复杂函数最优化的有效性和高效性,其性能明显优于传统遗传退火算法、改进的进化规划方法。    

5.  一种基于种群熵的自适应遗传算法  
   王玉冰  王锦江  王颖龙《微计算机信息》,2010年第1期
   遗传算法中的交叉概率和变异概率是影响算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛速度,甚至影响有限进化代内的收敛性。本文通过分析交叉概率和变异概率对算法的影响,设计了一种依据种群多样性和进化代数自适应调节的交叉概率和变异概率,改善了传统遗传算法存在"早熟"现象和算法后期收敛速度慢的不足。最后,给出了三个典型函数的模拟例子,通过与传统SGA和AGA的对比结果显示,本文的改进提高了算法的性能。    

6.  改进型自适应遗传算法在VRPTW中的应用  
   幸海琼  闵华清《电脑与微电子技术》,2011年第17期
   在以往方法研究的基础上.分析遗传算法中不同的遗传算子及其主要运行参数变异概率和交叉概率对求解问题的影响,对传统的遗传算法进行改进,提出改进型自适应遗传算法。实验结果表明,经过改进的遗传算法能够比较有效地避免算法的“早熟”收敛,能够以更大的概率获得问题的最优解,求解质量更为优良,提高算法的性能。    

7.  改进型自适应遗传算法在VRPTW中的应用  
   幸海琼  闵华清《现代计算机》,2011年第20期
   在以往方法研究的基础上,分析遗传算法中不同的遗传算子及其主要运行参数变异概率和交叉概率对求解问题的影响,对传统的遗传算法进行改进,提出改进型自适应遗传算法。实验结果表明,经过改进的遗传算法能够比较有效地避免算法的"早熟"收敛,能够以更大的概率获得问题的最优解,求解质量更为优良,提高算法的性能。    

8.  水库群发电优化调度遗传算法整体改进策略研究  被引次数:2
   郑姣  杨侃  倪福全  刘国帅《水利学报》,2013年第44卷第2期
   针对水库群发电优化调度的高维性和复杂非线性,提出了一种收敛性全面改善的改进自适应遗传算法。改进算法采用了整体改进策略:初始种群生成方面,运用加入混沌优化的初始种群解空间生成法,改善初始种群质量;选择运算方面,采用对适应度函数进行非线性转换的三角函数选择算子,保持种群多样性;交叉和变异运算方面,采用随个体优劣和种群分散程度自适应调整的交叉概率和变异概率,提高算法收敛性。以典型入库流量下三峡梯级水库发电优化调度为实例,对比了上述整体改进策略和传统改进策略,结果表明:整体改进策略和传统改进策略相比,在克服遗传算法早熟和提高算法收敛性能方面有一定的优势,改进自适应遗传算法适用于求解水库群发电优化调度问题。    

9.  基于改进遗传算法的无功优化  
   尹星月  ;闫旭  ;刘欣  ;汪春龙《东北电力学院学报》,2014年第3期
   遗传算法的基础上对其局限性进行改进,使该算法在电力系统无功优化的应用中具有一定优越性。通过改进编码和选择算子,自适应的交叉变异概率等策略,并引入基于模拟退火策略的适应度函数和混沌算法,使得改进遗传算法高速、准确的收敛于最优解,改善了传统遗传算法易陷入收敛性差、效率低的弊端。在此基础上建立无功优化数学模型,介绍了该算法具体实现步骤,并将其应用于IEEE30节点,证明所提算法是可行和有效的。    

10.  改进自适应遗传算法及其在水电站最优报价中的应用  
   贾嵘  蔡振华  罗兴锜《水力发电学报》,2007年第26卷第1期
   针对简单遗传算法(SGA)存在早熟和易陷入局部最优的不足,提出了一种新的动态调整交叉概率和变异概率的自适应遗传算法(AGA),同时对简单遗传算法的编码方式、选择、交叉和变异算子均进行了一定的改进。通过对一复杂函数———Schaffer函数进行求解,证明了这些改进措施有效地克服了早熟现象、提高了算法的全局寻优能力。并利用改进的自适应遗传算法对水电站报价策略模型进行求解,结果表明了该方法的有效性。    

11.  基于距离测度的改进自适应遗传退火算法  
   蔡良伟  李霞《模式识别与人工智能》,2005年第18卷第3期
   交叉操作和变异操作是遗传算法的两种基本操作,遗传算法的收敛速度在很大程度上与交叉概率和变异概率的选取以及交叉个体的配对策略有关.本文提出一种基于距离测度的改进自适应遗传退火算法,根据个体的距离密集度自适应地确定其交叉概率和变异概率.算法采用非等概率交叉配对策略,根据两个个体之间的距离自适应地确定交叉配对概率.此外,算法引入模拟退火机制,在遗传进化过程中的每一代,对最优个体进行邻域局部寻优,利用模拟退火进一步改善算法的收敛性能.对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明了该算法的有效性.    

12.  基于改进遗传算法的螺栓紧固件最小成本优化设计  
   魏锋涛  宋俐《机械工程师》,2005年第11期
   运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率引入自适应算子对标准遗传算法进行改进,并用改进后的遗传算法对螺栓紧固件最小成本进行了优化设计,计算结果比较令人满意,为在产品设计中合理地选择和确定零部件提供了一种新的尝试.    

13.  改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究  被引次数:3
   陈明杰  刘胜《哈尔滨工程大学学报》,2007年第28卷第8期
   为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.    

14.  基于改进遗传算法的多维关联规则挖掘方法及应用  被引次数:2
   王仲君  程涤《重庆理工大学学报(自然科学版)》,2009年第23卷第4期
   对遗传算法进行改进,并应用于多维关联规则挖掘中.在该算法中提出了一种基于免疫机制的新选择策略,并引入随机数,采用自适应方法随机动态选取交叉和变异概率.这种新算法不仅有效地抑制了早熟收敛现象,而且大大提高了搜索效率.    

15.  改进遗传算法在自动组卷中的应用研究  被引次数:4
   于淼  王日宏《计算机工程与应用》,2008年第44卷第25期
   为了避免遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等弱点,根据群体适应值的分布特点,采用了基于小生境的改进自适应遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。    

16.  改进的自适应遗传算法及其在系统参数辨识中的应用  
   叶甲秋  楼佩煌《江苏电器》,2010年第3期
   为解决传统自适应遗传算法存在的不足,在实数编码策略和精英保留策略的基础上,提出了一种改进的自适应遗传算法,对遗传操作的交叉概率和变异概率进行了改进。将其应用于系统参数辨识,结果证明该算法具有更高的辨识精度和更强的抗噪声能力。    

17.  遗传算法算子优化的应用  被引次数:1
   殷凤琴  秦奋涛《现代计算机》,2008年第8期
   为了解决简单的遗传算法中容易出现"早熟收敛"等问题,需要对遗传算法进行改进.改善的算法采用自适应的交叉和变异算子,让交叉和变异概率随适应函数值的变化而变化.测试证明这是一种有效的优化方法,可以起到跳出"早熟",加速收敛的效果.    

18.  改进遗传算法在MF-TDMA资源规划中的研究  
   邱柳钦《通信技术》,2013年第4期
   针对遗传算法(GA)在MF-TDMA资源规划中易出现陷入局部最优和搜索效率低的问题提出一种改进的遗传算法.通过改进精英保留策略以及交叉和变异概率对的选择方法降低了陷入局部最优的概率,并且基于模式定理和积木块假设提出的分块搜索提高了搜索效率.仿真结果表明改进遗传算法结合自适应罚函数和适应度函数在 MF-TDMA 资源规划中相对于简单遗传算法、自适应遗传算法和分层遗传算法全局搜索能力更强和搜索效率更高.    

19.  基于自适应遗传算法的防空兵最优火力配置  
   潘伟《系统仿真技术》,2010年第6卷第2期
   基于遗传算法的防空兵最优火力配置,运用战场目标价值和防空兵火力配置情况建立。最大限度发挥武器火力单位效能并达到最大毁伤效果。步骤包括:采用实数编码,通过构建染色体,生成初始群种;计算适应度,检验初始群种;操作遗传算子并改进选择、交叉、变异等操作。最后求解最优解,找出最优的配置方案。在该算法中,提出了1种既考虑进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度作用的自适应交叉概率和变异概率。    

20.  基于改进遗传算法的试卷生成算法研究  被引次数:1
   薛方  苏虞磊《现代电子技术》,2010年第33卷第6期
   针对应用传统遗传算法在组卷中出现的早熟和收敛速度慢等问题,提出基于改进遗传算法的试卷生成算法。详细介绍改进的遗传算法应用于组卷的步骤,包括编码方法、适应度函数、交叉算子和变异算子的确定等关键内容。该算法采用分组自然数形式进行个体编码,同时,一改传统交叉方法,采用自适应交叉概率和遗传概率的方法进行运算。仿真实验表明,该算法有效提高了组卷的效率。    

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