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一种可自适应调节参数的改进遗传算法 总被引:9,自引:0,他引:9
针对遗传算法在复杂问题应用中收敛速度十分缓慢的不足,本文引入收敛性因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节,提出了可自适应调节参数的改进遗传算法.该算法很好地增强了遗传算法的全局搜索能力,提高了收敛速度.通过比较几个优化实例,验证了本文算法的有效性. 相似文献
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一种新的种群数自适应遗传算法* 总被引:6,自引:0,他引:6
针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点,提出了一种新的种群数自适应遗传算法。该算法在对进化种群数进行宏观调控的同时,再用个体寿命限制个体的生存期,实现对种群数的微观调控。实验数据表明,该算法具有比简单遗传算法好的收敛性能。 相似文献
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根据生物免疫系统的免疫网络调节机理,提出了一种新的自适应免疫进化算法.该算法按照抗体激励水平进行选择操作;同时建立优秀抗体记忆库,并采用种群自适应调节策略,保持了进化抗体群的多样性.试验表明,该算法比标准遗传算法的收敛性能好,能有效避免遗传算法种群多样性保持能力不足和早收敛的缺点. 相似文献
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针对传统遗传算法易于陷入局部最优解,性能不稳定的问题,提出了一种基于协同进化的自适应遗传算法(CEAGA)。在协同进化的两层框架模型的基础上,引入一个自适应的变异策略,改进了协同进化遗传算法中的局部进化操作,加强了在上层中的局部搜索;在下层,在种群之间采用协同进化算法,克服未成熟收敛,在种群内部进化中引入自适应遗传操作,保护种群中的优秀个体。实验验证CEAGA既具有很快的收敛速度,又具有很好的全局搜索性能。 相似文献
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自适应小生境遗传算法能够克服基本小生境遗传算法操作复杂和计算费时的缺陷,同时具有保持种群的稳定性,获取合适的子种群规模,从而更快地获得最优解的特点。为快速获得阻力性能优良的船型,以势流兴波阻力理论Rankine源法为基础,采用自适应小生境遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。S60船型的优化算例结果表明,采用自适应小生境遗传算法进行船型优化具有可行性。 相似文献
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根据生物入侵的思想,将入侵的概念引入到遗传算法中,提出了一种新的基于动态入侵自适应遗传算法。在选择操作结束后,根据当前的种群类型自适应调整入侵率;根据种群所属的种群类型和种群的平均适应度值,确定染色体交叉概率;根据个体的所属类型和变异基因位置自适应调整变异概率。最后将该算法应用到函数优化问题,实验结果表明,改进后的算法在种群的多样性,收敛速度以及算法效率方面有了一定的改进。 相似文献
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针对固定遗传概率容易引起早熟及收敛慢的问题,对现有自适应遗传算法进行了改进。通过常见测试函数优化求解试验,验证了改进算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度。在此基础上,将改进算法应用于曲线化简。仿真试验表明,其不仅能够较好地保持曲线的整体形态,还能够得到形变误差更小的化简结果。 相似文献
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针对单个种群的遗传算法容易陷入局部收敛而出现早熟的情况,提出了一种新的多种群遗传算法,用多线程并行处理的方法实现种群之间同步进化。实验证明,基于多种群的遗传算法能够有效地避免局部收敛问题,通过与简单遗传算法进行比较,所提出的新算法不仅收敛速度快,而且收敛效率高,是一种可行、有效的算法。 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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为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对传统的遗传算法容易导致算法的过早收敛而陷于局部最优困境,或收敛时间过长而消耗大量的搜索时间的缺陷,该文提出了一种改进的遗传算法,该算法采用一种自适应变异率和改进的个体选择方法,并且将这种改进遗传算法应用于关联规则的挖掘,实验结果证明这种算法是有效的。 相似文献