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1.
具有变异特征的蚁群算法   总被引:205,自引:3,他引:202  
蚁群算法是一种新型的模拟进行算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,但该算法也存在一些缺点,如计算时间较长。  相似文献
2.
遗传算法综述   总被引:160,自引:3,他引:157  
遗传算法来源于进化论和群体遗传学,是计算智能的重要组成部分,正受到众多学科的高度重视。本文系统综述了遗传算法的发展历程,理论研究和应用研究,并进行了分析和评价。  相似文献
3.
进化算法研究进展   总被引:73,自引:1,他引:72  
姚新  刘勇 《计算机学报》1995,18(9):694-706
进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,主要包括遗传算法,(genericalgorithms,简记为GAs)、进化规划(evolutionaryprogramming,简记为EP)和进化策略(evolutionarystrategies,简记为ESs),它们可以用解决优化和机器学习等问题,进化算法的两个主要特点中群体搜索策略及群体中个体之间的信息交换,进化算法不依赖于梯度信  相似文献
4.
连续优化问题的蚁群算法研究   总被引:48,自引:0,他引:48  
高尚  钟娟 《微机发展》2003,13(1):21-22,69
蚁群算法是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,对于连续优化问题,提出了基于蚁群算法思想的求解算法,并与网格法作了比较,数值试验结果表明该方法比较有效,并具有通用性。  相似文献
5.
进化多目标优化算法研究   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.  相似文献
6.
采用混沌变异的进化算法   总被引:31,自引:2,他引:29  
根据混沌理论关于进化与混沌的关系,设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“尺度收缩”的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的有效实现;而采用“尺度收缩”策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值,提高了算法性能,是解决优化问题的有效方法。  相似文献
7.
概率分析进化算法及其研究进展   总被引:27,自引:0,他引:27  
概率分析进化算法是最近几年发展起来的一类新的进化算法。在分析了其产生背景和基本原理的基础上,按照算法模型复杂性将其归纳成几种类型,分别描述了它们的实现方法和求解问题的能力及效率。对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。  相似文献
8.
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
9.
二进制蚁群进化算法   总被引:26,自引:0,他引:26       下载免费PDF全文
熊伟清  魏平 《自动化学报》2007,33(3):259-264
从生物进化角度将群体中的每只昆虫看成一个神经元,彼此之间通过随机、松散的连接组成一个神经网络;然后类似于人工神经网络模拟蚂蚁群体智能, 提出了一个二元网络. 由于采用二进制编码对单个蚂蚁的智能行为要求比较低,对应的存储空间相对较少,使得算法的效率有较大的提高. 通过测试函数优化和多维0/1 背包问题结果表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性,非常好的求解结果.  相似文献
10.
约束优化进化算法   总被引:25,自引:1,他引:24       下载免费PDF全文
约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.  相似文献
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