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1.
遗传算法纵横谈   总被引:78,自引:1,他引:77  
以总结当前遗传算法的多种改进形式为主探讨了有关遗传算法的6个问题,它们对于不同领域的遗传算法的科研应用人员均具有一定的启发作用。  相似文献
2.
遗传算法研究综述   总被引:74,自引:3,他引:71  
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的研究现状,描述了它的主要特点和基本原理,概述了它的理论、技术和应用领域,讨论了混合遗传算法和并行遗传算法,指出了遗传算法的研究方向,并对遗传算法的性能作了分析。  相似文献
3.
一种更简化而高效的粒子群优化算法   总被引:61,自引:0,他引:61       下载免费PDF全文
胡旺  李志蜀 《软件学报》2007,18(4):861-868
针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(ext  相似文献
4.
微粒群优化算法   总被引:40,自引:1,他引:39  
介绍了微粒群优化(PSO)算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响.讨论了各种改进的PSO算法.分析了多相微粒群优化算法(MPPSO)的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响.最后归纳了PSO算法的应用概况,并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.  相似文献
5.
神经网络理论的发展与前沿问题   总被引:35,自引:0,他引:35  
系统地论述了神经网络理论发展的历史和 现状,在此基础上,对其主要发展趋向和所涉及的前沿问题进行了阐述.文中还作了一定的 评论,并提出了新的观点.  相似文献
6.
改进的基本粒子群优化算法   总被引:23,自引:1,他引:22  
提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本粒子群算法.  相似文献
7.
基因表达式编程初始种群的多样化策略   总被引:21,自引:0,他引:21  
基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法是遗传家族的新成员,被广泛用于知识发现,其初始种群的质量对进化效率和进化结果至关重要.为了产生优势初始种群,提出了基因空间均匀分布策略(Gene Space Balance Strategy,GSBS),证明了描述编码空间量化性质的GEP编码空间定理.实验表明,GSBS提高进化效率超过20%.GSBS算法的思想还可以应用于其它进化计算中.  相似文献
8.
支持进化的计算机辅助设计环境   总被引:19,自引:2,他引:17  
介绍一个支持进化的计算机辅助设计环境。多Agent系统的结构为设计人员在该环境下的协作及资源共享提供了支撑框架,基于树结构的遗传算法为拓宽设计人员的思维空间提供了一种工具。文中用一个手机设计实例描述了该环境中进化设计的过程。该实例用基于数学表达式二叉树的遗传算法及数学软件工具MATLAB生成形状草图,用基于特征的设计产品树产生可选的部件组合。由于进化过程由设计人员引导,因此可以较快地实现令人满意的结果。  相似文献
9.
一个用于优化搜索的学习算法   总被引:18,自引:0,他引:18       下载免费PDF全文
在PBIL(population base dincremental learning)算法和自私基因算法的基础上,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法.该算法允许每个等位基因取多值(复等位基因),并且用信息熵作为结束条件的判据.在学习过程中还与局部启发式搜索法相结合.最后用基因学习算法解决了3个典型的组合优化问题(最大截问题、调度问题和旅行商问题),取得了比现有文献最优值还好的结果.  相似文献
10.
基于云模型的进化算法   总被引:18,自引:0,他引:18  
基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明:该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试.  相似文献
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