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求解约束优化问题的粒子进化变异遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
设计一种求解约束优化问题的粒子进化变异遗传算法(IGA_PSE).首先,分析候选解约束条件离差统计信息与约束违反函数之间的关系及其性质,基于约束条件离差统计信息提出一种改进约束处理方法;其次,基于粒子进化策略提出3种新变异算子;然后,讨论该算法早熟收敛的3种情况,并提出相应的种群多样化维持策略;最后,通过数值实验表明所提出的算法能够有效求解约束优化问题. 相似文献
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基于水平集的遗传算法优化的改进 总被引:7,自引:0,他引:7
现有的遗传算法大多数没有给出收敛性准则,且存在早熟收敛和收敛速度较慢的难题,为此提出一类新型遗传算法.该算法首先从被优化函数的因变量出发,引入了水平集的新概念,对每一代种群进行分类,把与目标相关的所有信息有机地结合在一起,从而提高了算法的优化速度;其次通过对变异算子进行改进,提高了种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛;同时还证明了变异算子能提高种群多样性以及新算法能收敛于全局最优解,最后给出了算法的收敛准则.实验表明,该算法正确有效,搜索效率与精度均优于其他方法. 相似文献
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一种种群自适应收敛的快速遗传算法 总被引:1,自引:1,他引:0
作为一种全局搜索算法,遗传算法的局部搜索能力较低,后期产生的无效进化与早熟收敛影响优化的速度和精度。已有的改进策略多以算法的时间复杂度为代价提高后期效率,严重限制了遗传算法在工业控制系统中的应用。针对这种情况,提出了一种新型种群自适应收敛的快速遗传算法,即通过提高种群的遗传质量,在严格控制算法复杂度的前提下提高优化性能。仿真结果证明,在不增加时间复杂度的前提下,新算法显著地提升了收敛精度和收敛速度。 相似文献
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求解一般车辆优化调度问题的一种改进遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
文章在对一般车辆优化调度问题(VRP)进行分析的基础上,为之建立了数学模型;提出了一种求解该问题的改进遗传算法,并通过实例验证了该算法具有优良性能。 相似文献
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Genetic algorithms are adaptive methods based on natural evolution that may be used for search and optimization problems. They process a population of search space solutions with three operations: selection, crossover, and mutation. Under their initial formulation, the search space solutions are coded using the binary alphabet, however other coding types have been taken into account for the representation issue, such as real coding. The real-coding approach seems particularly natural when tackling optimization problems of parameters with variables in continuous domains.A problem in the use of genetic algorithms is premature convergence, a premature stagnation of the search caused by the lack of population diversity. The mutation operator is the one responsible for the generation of diversity and therefore may be considered to be an important element in solving this problem. For the case of working under real coding, a solution involves the control, throughout the run, of the strength in which real genes are mutated, i.e., the step size.This paper presents TRAMSS, a Two-loop Real-coded genetic algorithm with Adaptive control of Mutation Step Sizes. It adjusts the step size of a mutation operator applied during the inner loop, for producing efficient local tuning. It also controls the step size of a mutation operator used by a restart operator performed in the outer loop, for reinitializing the population in order to ensure that different promising search zones are focused by the inner loop throughout the run. Experimental results show that the proposal consistently outperforms other mechanisms presented for controlling mutation step sizes, offering two main advantages simultaneously, better reliability and accuracy. 相似文献
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遗传算法中引入非自然规则的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法作为一种模拟自然生物进化的群体搜索计算模型,正被广泛应用于各种领域,然而未成熟收敛现象却是一个难于克服的现实问题。论文首先分析了未成熟收敛的原因以及自然进化规则解决此问题的先天不足,通过对变异算子引入非自然规则—低适应值个体高变异和当前最优点微变异等策略对传统遗传算法进行改造,仿真表明其作为一个独立算法通过自身很好地解决了未成熟收敛问题。 相似文献
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遗传算法的一种新颖编码研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于N进制分部编码算子的遗传算法.该编码算子首先将每个基因值用N进制的浮点数表示,然后将其分为整数部分和小数部分,分别重新编码组成染色体;相应的选择、交叉、变异算子采用符号编码的思想,充分利用N进制浮点数的特点进行设计.在遗传算法开始阶段,该编码算子进行整数部分和小数部分的遗传操作,使得遗传算法在早期具有很强的全局搜索能力,避免陷入局部极值;在后期进行小数部分的遗传操作,使得遗传在后期具有很强的局部搜索能力,能够很快地搜索到全局极值.通过理论分析,证明了N进制分部编码算子与传统的浮点数编码和二进制编码算子相比具有优越性,并通过典型函数的仿真进行了验证. 相似文献
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带自变异算子的粒子群优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对粒子群优化算法中出现的早熟收敛问题,论文提出了一种带自变异算子的粒子群优化算法。该算法在运行过程中增加了随机变异算子,通过对当前最佳粒子进行随机变异来增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。 相似文献
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基于进化稳定策略的遗传算法 总被引:34,自引:1,他引:33
为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在借鉴生物学中"进化稳定策略"的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,提出了基于进化稳定策略的遗传算法.该算法的核心在于,稳定参数控制下的突变算子的构造,通过稳定参数的设定来稳定种群中最优个体的数目,并有目标地对最优个体进行突变操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的.仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.这将使GA在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景. 相似文献