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1.
求解背包问题的贪心遗传算法及其应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
分析了文献[2]中求解背包问题(KP)的混合遗传算法(HGA)所采用的贪心变换方法缺陷;重新定义了贪心变换的概念,并给出了一种新的且更高效的贪心变换方法,将此方法与遗传算法相结合得到一种新的混合遗传算法,称之贪心遗传算法(简记GGA).利用GGA得出了文献[2,4]中一个著名KP问题实例的目前最好结果;同时,对于文献[7]中的KP问题实例和一个随机生成的KP问题实例,将GGA算法与求解KP问题的最有效算法HGA算法进行对比计算,结果表明GGA算法远远优于HGA算法.  相似文献
2.
一种具有混合编码的二进制差分演化算法   总被引:11,自引:0,他引:11  
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.  相似文献
3.
差分演化的收敛性分析与算法改进   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性;然后,在"拟物拟人算法"的启发下,通过对DE各进化模式的共性特征与性能差异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperating evolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE和DEfirSPX等算法相比,MEDE算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维函数的数值最优化问题.  相似文献
4.
求解SAT问题的改进粒子群优化算法   总被引:6,自引:5,他引:1  
贺毅朝  刘坤起 《计算机工程与设计》2006,27(15):2731-2733,2758
利用限制哆公式的相关理论将可满足性问题(SAT)等价转换为定义在{0,1}^n上的多项式函数优化问题,并将二进制粒子群优化算法(BPSO)与局部爬山搜索策略相结合,给出了一种求解SAT问题的新算法:基于局部爬山搜索的改进二进制粒子群优化算法(简称IBPSO).数值实验表明,对于随机产生的3-SAT问题测试实例,该算法的计算结果均优于著名的WalkSAT算法和SATI.3算法.  相似文献
5.
一种改进的混合蛙跳算法及其收敛性分析   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题。  相似文献
6.
一种适于求解离散问题的二进制粒子群优化算法è   总被引:5,自引:1,他引:4  
分析了二进制粒子群优化算法(BPSO)的缺陷.为克服此缺陷提出了"粒子位置的双重结构编码"的概念,以此为基础给出一种新的二进制粒子群优化算法--具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(简称DS_BPSO).DS_BPSO算法既保留了PSO的优点,又非常适用于求解离散优化问题.对随机3-SAT测试实例的数值计算表明:该算法的性能远远超过BPSO算法.  相似文献
7.
基于改进DE算法的难约束优化问题的求解   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
贺毅朝  王熙照 《计算机工程》2008,34(13):193-194
基于指数函数的性质,提出简易罚函数法(SPFM),用于有效求解难约束优化问题(COP),并屏蔽选取罚因子的困难性。将SPFM和差分演化相结合,给出一种求解难COP的改进差分演化算法(MDE)。利用MDE求解Bump问题可以得出该问题的多个新的最优解,证明MDE在求解难COP时的高效性。  相似文献
8.
求解多选择背包问题的改进差分演化算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
首先将差分演化算法(DEA)的演化机制归结为差异算子(DO)和选择算子(SO)的作用,然后基于离散域上的多选择背包问题(MCKP),通过重新定义DEA算法的差异算子中的三种基本运算,并采用个体正整数编码方法和处理非正常编码的快速微调策略,提出了一种求解MCKP问题的改进差分演化算法(MDEA),第一次将DEA用于求解组合最优化问题.对经典MCKP问题实例的计算表明:MDEA算法不但是可行的,而且是高效的.  相似文献
9.
基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
提出了一种基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法(DPDE)。在DPDE中,两个种群通过协作共同进化。首先,各种群以不同的进化模式,通过个体竞争实现自身进化;其次,种群之间基于局部信息传递和共享机制,通过随机交换个体方式相互协作、共同进化,既实现了不同进化模式间的优势互补,又可以改善种群的多样性。对于5个典型Benchmark测试函数,通过与DE和DEfirDE算法的比较表明:DPDE具有更好的全局收敛性和鲁棒性,特别适合求解高维多模态函数的最优化问题。  相似文献
10.
Rabin密码算法的快速实现研究*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
首先分析了利用MRC方法改进Rabin密码的解密算法,然后结合素性测试的优化策略和运算数与Visual C++6.0的特性,提出一种基于递归技术的快速素性测试方法。  相似文献
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