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1.
2.
遗传算法与蚂蚁算法的融合 总被引:147,自引:2,他引:145
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力,当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏,求解速度慢,算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补,仿真表明取得了非常好的效果。 相似文献
3.
佳点集遗传算法 总被引:91,自引:5,他引:86
该文借助于遗传算法的理想浓度模型以及由此模型对遗传算法的机理的分析,给出了遗传算法的运行机理发及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则蛎:导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向,以此结论为基础,利用数论中的佳点休的理论和方法,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为佳点集遗传算法,最后作者将佳点GA算法应用于求解优化问题、SAT问题、TSP问题和背包问题,并与其它求解SAT算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象,这说明作者对GA算法机理的理解和佳点CA算法可能为GA算法的研究开辟一条新的途径。 相似文献
4.
一种基于免疫原理的遗传算法 总被引:84,自引:2,他引:82
本文提出了一种免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)。免疫遗传算法是根据生物的免疫原理提出的一种改进遗传算法法,该算法主要体现了生物免疫机制中的抗原识别、抗原记忆和抗体的抑制、促进,并结合货郎担(TSP)优化问题介绍了具体实现方法,实验结果表明该免疫遗传算法有较好的性能。 相似文献
5.
6.
众所周知,“模式定理”和“隐性并行性”是遗传算法(genetic algorithms,简称GA算法)的两大理论基础.该文对这两个原理进行分析,指出这两个原理存在有不严格和不足之处,即作为GA算法的基础,这两个原理尚欠完善.为加深对GA的理解,文章提出遗传算法的一个新的改进模型——理想浓度模型.通过对此模型的分析,得出遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术.其定向制导原则是,导向以适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向.最后给出两个典型的函数求最大值的模拟例子.从模拟结果看,改进后的GA算法大大提高了算法的速度,解的精度也有所提高.这说明新算法具有应用的潜力. 相似文献
7.
8.
遗传算法的全局收敛性和计算效率分析 总被引:76,自引:1,他引:75
本文应用齐次有限马尔科夫链分析了简单遗传算法、最优保存简单遗传算法和自适应遗传算法的收敛性,然后对计算效率进行了定性分析,得到了指导基因操作策略设计的极限分布概率原则。 相似文献
9.
模拟退火算法与遗传算法的结合 总被引:75,自引:0,他引:75
模拟退火算法与遗传算法的结合王雪梅,王义和(哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001)THECOMBINATIONOFSIMULATEDANNEALINGANDGENETICALGORITHMS¥WANGXuemei;WANGYihe(De... 相似文献
10.