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1.
一种基于遗传算法的求代数方程组数值解的新方法   总被引:20,自引:0,他引:20       下载免费PDF全文
解方程组是工程研究中的基本问题. 当前的各种求解方法都只针对某一特定类型的方程组, 没有通用性. 根据遗传算法与具体问题无关的特点, 提出了一种通用的代数方程组数值解求解方法. 首先, 基于遗传算法建立了代数方程组求解问题的通用模型; 然后阐述了具体的求解过程; 最后分析了该法的特点和性能. 实验表明该法是有效可行的, 进一步提高解精度的关键在于对遗传算法本身的研究.  相似文献
2.
基于混合行为蚁群算法的研究   总被引:18,自引:2,他引:16  
为在加快算法收敛速度的同时又能避免停滞现象,提出一种基于混合行为的蚁群算法.首先就蚂蚁行为对算法性能的影响进行了分析,在此基础上提出了该算法的模型;然后定义了蚂蚁行为,并为该算法设计了4种具体的蚂蚁行为,根据模型实现了该算法.实验结果表明,该算法在性能上远优于蚂蚁系统.  相似文献
3.
一种新的自适应蚁群算法及其应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
蚂蚁算法是一种新型的元启发式优化算法,初步的研究表明该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在一些缺点如容易出现停滞现象、收敛速度慢等。针对蚂蚁算法的不足,该文提出了一种自适应蚁群算法。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象,从而极大地提高了算法搜索较好解的能力。仿真实验结果表明,新算法即使在运行的后期,仍然能以极大的概率搜索较好的解。  相似文献
4.
蚁群优化算法及其应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
蚂蚁算法是由意大利学者M.Dorigo等人提出的一种新型的模拟进化算法。该算法首先应用于旅行商问题并获得了极大的成功,其后,又被用于求解指派问题、Job—shop调度问题、图着色问题和网络路由问题等。实践证明,蚂蚁算法是一种鲁棒性强、收敛性好、实用性广的优化算法,但同时也存在一些不足,如收敛速度慢和容易出现停滞现象等。  相似文献
5.
蚁群算法在迷宫最优路径问题中的应用   总被引:12,自引:2,他引:10  
该文将蚁群算法应用于迷宫最优路径问题。针对迷宫最优路径问题的特点,将蚁群分成两组,分别从迷宫的起点和终点出发,每只蚂蚁按迷宫的行走规则向前移动。对移动的蚂蚁定义了三种生命周期,只有满足特定行为的蚂蚁所走过的路径才能构成迷宫问题的可行解。对不同规模迷宫问题的实验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效算法。  相似文献
6.
TSP的一种改进遗传算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
旅行商问题(TSP)是研究算法性能的典型算法,具有广泛的应用背景。遗传算法(GA)是由遗传进化理论指导的随机搜索寻优算法。但传统GA的寻优能力与随机搜索能力之间存在着相互制约的关系,所以对地形极其复杂、极无规律的TSP的应用效果并不十分理想。本文通过在传统GA中引入“幼代”及其成长过程,解除了两种能力间的制约关系。实际计算结果表明,求解质量显著提高。  相似文献
7.
蚁群算法在K-TSP问题中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
黄席樾  胡小兵 《计算机仿真》2004,21(12):162-164
针对K-TSP(K—person Traveling Salesman Problem)问题,该文提出了一种利用蚁群算法求解该问题的新思路。该算法采用k只蚂蚁共同构造问题的一个解,并通过多组(每组k只)蚂蚁相互协作最终达到搜索最优解的目的。实验结果显示,该算法行之有效,是一种求解K-TSP问题的有效算法。  相似文献
8.
基于微粒群优化的非线性方程组求解研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。提出了一种求解非线性方程组的通用数值方法。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,通过微粒群优化对其进行求解,最终得到非线性方程组较高精度的解。一系列测试实例显示了该算法在求解非线性方程组时具有简单性、高效性和普适性。  相似文献
9.
基于面积特征的物体测评方法研究与实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文从讨论边缘检测与增强出发给出了一种计算以面积为主要特征的物体测评分级方法。结合阀值分割求取全局最优阀值,通过最优阀值解决噪声和污染使图像具有清晰的边界,以完成面积的计算。  相似文献
10.
蚁群算法原理的仿真研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
从蚁群觅食行为受到启发,意大利学者M.Dorigo等人提出了一种新型的模拟进化算法——蚁群算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力。该文通过直接模拟真实蚁群的觅食行为,提出了一种真实蚁群模拟算法(Real Ant Colony Simulating Algorithm,RACSA),并通过仿真实验对影响蚁群行为的因素(信息素的重要程度、信息素的蒸发系数、蚂蚁数及信息素留存量)进行了研究,其结论对蚁群算法的理论研究和算法实现具有重要的参考价值。  相似文献
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