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1.
一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法   总被引:135,自引:3,他引:132  
吴斌  史忠植 《计算机学报》2001,24(12):1328-1333
群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。  相似文献
2.
自适应蚁群算法   总被引:112,自引:1,他引:111       下载免费PDF全文
蚁群算法是由鄣大利得M.Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,为求解算杂的组合优化问题提供了一种新思路,此方法已经引起了众多学者的研究兴趣,但同时也存在着一些缺点,如需要较长的计算时间,容易出现停滞现象等,目前国内对此研究尚少,为此,本文对景中算法的研究现状作一综述,希望能够对相关研究起到一定的启发作用。  相似文献
3.
单亲遗传算法及其全局收敛性分析   总被引:75,自引:0,他引:75       下载免费PDF全文
序号编码的遗传算法(GA)不能在两条染色体的任意位置进行交叉,必须使用 PMX,CX和OX等特殊的交叉算子,而这些交叉算子实施起来都很麻烦.针对序号编码GA 的上述不足,提出一种单亲遗传算法(PGA).PGA采用序号编码,不使用交叉算子,而代之以 隐含序号编码GA交叉算子功能的基因换位等遗传算子,简化了遗传操作,并且不要求初始 群体具有多样性,也不存在"早熟收敛"问题.仿真结果验证了这种算法的有效性.  相似文献
4.
蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用   总被引:64,自引:2,他引:62  
汪镭  吴启迪 《控制与决策》2003,18(1):45-48,57
将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解,通过将传统群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法,对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果,显示了蚁群处在连续空间优化问题中的应用前景。  相似文献
5.
多项式光滑的支撑向量机   总被引:38,自引:0,他引:38  
数据分类问题是数据挖掘研究的一个热门课题.它是根据对数据样本集合建模,得到最优的分类器,从而可以对未知数据进行分类.支撑向量机是二分类问题的一个分类模型,模型的结果表现为支撑向量.Lee和Mangasarian在2001年提出了使用Sigmoid函数的积分函数作光滑的支撑向量机模型SSVM.该文研究了用多项式函数作光滑的支撑向量机(PSSVM)模型,并提出了两个用于光滑多项式的函数.根据模型特点,应用BFGS方法以及Newton Armijo方法进行求解,数值实验结果表明PSSVM模型在分类性能上优于SSVM模型.  相似文献
6.
混沌神经网络研究进展与展望   总被引:28,自引:0,他引:28  
董军  胡上序 《信息与控制》1997,26(5):360-368,378
概述了混沌动力学的特性,回顾了近年来混沌神经元主混沌神经网络的研究进展,在此基础上,介绍了两种混沌神经网络模型,分析了其构成和特点,已有研究结果表明,混沌神经网络在联想记忆和组合优化等方面有现有网络更好的性能,最后,指出了混沌神经网络的应用与研究方向。  相似文献
7.
带杂交算子的蚁群算法   总被引:27,自引:0,他引:27  
陈烨 《计算机工程》2001,27(12):74-76,176
蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。  相似文献
8.
求解TSP的量子遗传算法   总被引:27,自引:1,他引:26  
量子遗传算法(QGA)在求解数值和组合优化问题时效率明显优于传统进化算法,但目前较多被用于求解组合优化的背包问题,为了充分发挥QGA的优点,文中用其求解TSP这一经典的NP难问题.首先,文中设计了一种利用几率幅值编码的新的编码方式,即利用几率幅值编码的量子个体与一组向量对应,而此向量又与一条可行路径一一对应.这样的编码方式不仅缩小了种群规模,占用较少内存,所得的解均可行,而且有效地增强了种群的多样性;其次,在量子个体上实施量子杂交,这一操作有利于保留相对较好的基因段;最后,为了加快算法的收敛速度,引入两阶段局部搜索,第一阶段主要针对实例中排列稀疏处的城市进行优化,第二阶段在第一阶段的基础上着重对排列密集处的城市优化.据此,设计了解TSP的一个新的高效的QGA,并证明了其以概率1收敛到全局最优解;测定算法性能的数值实验数据表明,该算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.  相似文献
9.
一种改进的蚁群算法求解最短路径问题   总被引:26,自引:3,他引:23  
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路,该文应用蚁群算法求解最短路径问题,对算法的选择策略,局部搜索,信息量修改三方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解,实验结果表明,改进方法是合理的,有效的。  相似文献
10.
基于学习的遗传算法及其在布局中的应用   总被引:26,自引:1,他引:25  
于洋  查建中  唐晓君 《计算机学报》2001,24(12):1242-1249
布局问题属于具有很强应用背景的组合优化问题,除其内在的NP完全的计算复杂性,布局还包括约束复杂性问题和布局物体与空间的形状复杂性问题。针对布局求解中存在的问题,该文进行了基于全局优化的布局求解方法研究。布局问题中有一类关于复杂分片光滑连续函数全局优化算法,但目前的各种遗传算法的效率和精度不能令人满意。文中从生物可以从环境中学习生存技巧、自主的趋利避害的思路出发,增加了学习算子,引用函数的局部信息,构造拟牛顿方向,令每个个体在当前状态下有目的地搜索,最有效的向局部最优点趋进。通过典型测试函数与传统遗传算法,模拟退火算法,复合形法进行比较验算,表明该算法具有优良的求解质量和较好的求解效率;并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景,建立多目标优化数学模型,与传统遗传算法和乘子法的计算结果比较,该算法求解的质量和效率更优。该文研究表明,基于学习的遗传算法在布局优化中具有应用潜力;启发式随机搜索策略和局部优化算法相结合的求解方案是解决复杂函数优化的有效途径。  相似文献
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