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1.
《计算机应用与软件》2015,(11)
由于标准遗传算法一般使用固定的交叉和变异概率,并且容易出现局部收敛、早熟等现象,降低了遗传算法的全局搜索效率。针对这种情况,提出一种改进遗传算法。在使用实数编码的前提下,对适应度函数进行优化改进,避免过早收敛,对变异和交叉算法进行优化,使得交叉和变异概率能够自适应调整,增加种族的多样性,确保算法的全局搜索能力。实验结果表明,改进之后的遗传算法可以达到很高的路径覆盖率,搜索效率比标准遗传算法高。 相似文献
2.
针对基本遗传算法容易出现早熟早敛,本文提出了一种改进的遗传算法.这种算法主要是通过在进化过程中不断加入一些新鲜的个体来增强群体的多样性,在进化初期采用较大交叉和变异概率,在进化后期采用较小交叉和变异概率以及改进交叉算子来达到抑制早熟现象的发生. 相似文献
3.
遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理 总被引:40,自引:3,他引:37
在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上, 提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施, 对其作用机理进行了深入的分析, 指出改进算法体现了自适应策略. 用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试, 结果表明改进算法克服了传统遗传算法难以解决的早熟和局部收敛的问题. 相似文献
4.
在以往方法研究的基础上,分析遗传算法中不同的遗传算子及其主要运行参数变异概率和交叉概率对求解问题的影响,对传统的遗传算法进行改进,提出改进型自适应遗传算法。实验结果表明,经过改进的遗传算法能够比较有效地避免算法的"早熟"收敛,能够以更大的概率获得问题的最优解,求解质量更为优良,提高算法的性能。 相似文献
5.
在以往方法研究的基础上.分析遗传算法中不同的遗传算子及其主要运行参数变异概率和交叉概率对求解问题的影响,对传统的遗传算法进行改进,提出改进型自适应遗传算法。实验结果表明,经过改进的遗传算法能够比较有效地避免算法的“早熟”收敛,能够以更大的概率获得问题的最优解,求解质量更为优良,提高算法的性能。 相似文献
6.
7.
遗传算法中遗传操作的改进策略 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析发现,二进制编码中不同基因位改变时,所引起优化变量的变化程度不相等。基于此,提出一种改进的交叉和变异策略,对编码串中各个基因位赋予不同的交叉点选择概率和变异率,并随进化调整各位的交叉点选择概率和变异率。仿真结果表明,同标准遗传算法相比,采用改进策略的遗传算法具有寻优精度高、稳定性好、收敛性强等优点;此外,同改进交叉操作相比,改进变异操作能更有效地提高算法的寻优能力。 相似文献
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10.
为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。 相似文献