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针对以太无源光网络中各个光网络单元连接到光分配网络,再将光分配网络连接到光线路终端的全部通信费用为最小的问题,介绍了分布式遗传算法(DGA),该算法在分群操作的基础上,根据每个子群进化的优劣程度动态地划分子群大小、控制子群间个体的迁移方向,采用分布式遗传算法对以太无源光网络进行设计建模,利用分布式遗传算法使路径搜索更快,更好的收敛于最优的特点,使得光分配网连接到光线路终端的路径和为最小,解决了降低网络通信费用的问题。 相似文献
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在扩展分布式遗传算法(EDGA)的基础上提出了一种新的基于最优解收集的扩展式并行遗传算法(EPGA)。在该算法中,群体被划分为子群分配给各子处理单元(PE)计算,根处理器则在采用全局搜索策略进行搜索的同时,不断地从各子处理单元上收集局部最优解替换当前群体以获取较好的最优解。该算法采用子群的概念去获得较好的加速比,采用全局搜索策略的概念去获得较好的最优解,同时具有EDGA不具有的许多优点。给出了该算法针对经典的TSP问题的非阻塞MPI实现。实验表明该算法可以有效地提高遗传算法的加速比及增加获得最优解的概率。 相似文献
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模拟退火和并行遗传算法是两种较好的改进进化算法性能的方法。将这两种思想有机地结合起来,利用遗传算法能全局寻优的优势和模拟退火算法的爬山性能,提出了一种基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,利用模拟退火算法的爬山性能,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验证明,这种新的图像分割算法与并行遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显比并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割快。 相似文献
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靳忠福 《自动化技术与应用》2021,40(10):1-6,21
铁路电网动态经济调度问题是一个复杂的约束性优化问题,其目标是优化多种混合能源系统所需要的经济化配置权.本文提出了一种框架式差异进化化遗传算法,结合GA、DE两个遗传算法在子群中进行自我修复式的差异化进化,以每个优化后的子群为基础,并使用改进的探索式方法提高算法的收敛速率和优化性.通过算法和数据对比,本文所提算法在调度质量和稳定性中具有很大的优势,具有良好的收敛性、多样性和可扩展性,为铁路电网动态经济负荷调度的复杂难题研究起到了至关重要的作用. 相似文献
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带子群自组织蠕虫算法及其在多模态问题中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种全新的多模态遗传算法一带子群的自组织蠕虫算法(SSOMA)。该算法的基本恿想是:通过初始群体的前期寻优找到峰值点的所在邻域;随后分别在这些邻域内选择少量的个体组成子群,在这些子群中再利用自组织蠕虫算法进行后期寻优,从而找到所有的峰值点,该算法极大地降低了计算的复杂度、提高了收敛速度。最后,用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,并进行了计算复杂度分析,结果表明该算法在多模态函数优化方面具有较为理想的应用前景。 相似文献
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多项目选择计划及其两层决策免疫遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨项目计划管理中,资源受限下含承继约束的多项目选择计划两级规划模型及其求解算法.依据项目的承继关系,将所有项目划分为若干子群,各子群内部的项目之间存在承继约束,子群之间仅有优先关系,进而获得了资源受限下资源配置平衡的两级规划模型.基于遗传算法的基本结构,引入免疫系统的多样性、记忆性等特征,获得了求解此模型的免疫遗传算法.数值实验结果表明了该模型设计的合理性及算法的有效性. 相似文献
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提出了一种改进的分布式遗传算法(EDGA)和链路编码方法用于解决多约束服务质量(QoS)移动IP最优路由选择问题。将分布式遗传算法和Cascade模型相结合,在迁移算子部分设计一个中心监控器,观察每个子种群的进化,并对迁移个体的选择以及相应子种群的大小做出调整,使进化能力好的子种群得到更大的空间来搜索最优值。实验结果表明,该EDGA算法在求解速度和质量上取得了较大的改善。 相似文献
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迁移策略是移动Agent(Mobile Agent,MA)的核心技术之一,MA的效率很大程度上取决于迁移策略的优化。本文提出了一种改进的分布式遗传算法(EDGA),用于对多约束条件下MA迁移策略最优问题进行求解。EDGA将分布式遗传算法和Cascade模型相结合,在迁移算子部分设计一个中心监控器,观察每个子种群的进化,并对迁移个体的选择以及相应子种群的大小做出调整,使进化能力好的子种群得到更大的空间来搜索最优值。实验结果表明:本文所提出的EDGA算法在求解速度和质量上取得了较大的改善。 相似文献
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In this paper, a new multiple population based meta-heuristic to solve combinatorial optimization problems is introduced. This meta-heuristic is called Golden Ball (GB), and it is based on soccer concepts. To prove the quality of our technique, we compare its results with the results obtained by two different Genetic Algorithms (GA), and two Distributed Genetic Algorithms (DGA) applied to two well-known routing problems, the Traveling Salesman Problem (TSP) and the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). These outcomes demonstrate that our new meta-heuristic performs better than the other techniques in comparison. We explain the reasons of this improvement. 相似文献
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In this paper an alternative method to achieve distance based formation is presented. The method uses Genetic Algorithms to find a suitable solution based on angle and distance, and an appropriate constant velocity to avoid collisions. The designed algorithm is extended to a parallel scheme to improve its performance and achieve Artificial Distributed Intelligence, in which the robots share, through solution migration, the best ways to converge to desired distances while avoiding collisions, finally reaching consensus on the solution. The algorithm is tested using simulations and real robots experiments. 相似文献
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函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。由此,该文首先对遗传算法作了简介,并讨论了利用遗传算法求解函数优化问题的方法,最后给出了求解Rosenbrock香蕉函数优化实例。 相似文献
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On modeling genetic algorithms for functions of unitation 总被引:1,自引:0,他引:1
Srinivas M. Patnaik L.M. 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》1996,26(6):809-821
We discuss a novel model for analyzing the working of Genetic Algorithms (GAs), when the objective function is a function of unitation. The model is exact (not approximate), and is valid for infinite populations. Functions of unitation depend only on the number of 1's in any string. Hence, we only need to model the variations in the distribution of strings with respect to the number of 1's in the strings. We introduce the notion of a Binomial Distributed Population (BDP) as the building block of our model, and we show that the effect of uniform crossover on BDPs is to generate two other BDPs. We demonstrate that a population with any general distribution may be decomposed into several BDPs. We also show that a general multipoint crossover may be considered as a composition of several uniform crossovers. Based on these results, the effects of mutation and crossover on the distribution of strings have been characterized, and the model has been defined. GASIM-a Genetic Algorithm Simulator for functions of unitation-has been implemented based on the model, and the exactness of the results obtained from GASIM has been verified using actual Genetic Algorithm runs. The time complexity of the GA simulator derived from the model is O(l(3)) (where l is the string length), a significant improvement over previous models with exponential time complexities. 相似文献
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遗传算法在计算机辅助创新作曲中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
对遗传算法在作曲中的应用进行了一定的研究,分析了遗传算法作曲系统应用,主要对交互式遗传算法在作曲进化方面进行了探讨并加以实验测试。 相似文献
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