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为了改善人工神经网络在优化计算中的一些缺陷和提高遗传算法的局部搜索能力及收敛性能,提出了一种混合智能学习算法,采用遗传算法和误差反向传播算法(BP算法)相结合,将BP算法以一个算子的形式插入到遗传算法中,以提高利用人工神经网络和遗传算法进行优化计算的搜索能力和收敛性能;通过对实例函数的优化计算,对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度有较大改善. 相似文献
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常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。 相似文献
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针对蚁群算法和遗传算法存在的不足,提出了一种优化混合算法。利用遗传算法快速搜索性和改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,然后通过蚁群算法的并行性和正反馈机制,反复迭代进行高效求解,从而克服了两种算法的缺点,降低了算法空间复杂度,提高了算法运行效率,进而达到了组合优化的目的。通过对旅行商问题仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效. 相似文献
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将误差反向传播算法(BP算法)以一个算子的形式融入到遗传算法中,以提高遗传算法的优化性能.其基本思路是:在遗传算法收敛速度放慢时启用BP算子,把新一代群体作为BP算子的初始值再用BP算法训练网络,这样交替运行BP算法和遗传算法,直到达到问题要求的精度.通过对4例实验函数的优化,证明了混合遗传算法具有良好的收敛性和稳定性.实验对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度方面都有了很大的改进. 相似文献
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基于遗传微粒群混合算法的灰度图像增强 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种基于遗传算法和微粒群算法的混合算法,该算法兼有遗传算法和微粒群算法的优点.混合算法以微粒群算法为主体,同时应用遗传算子操作来优化参数搜索,并引进了摒弃因子来调整微粒的随机性,最终得到最优值.本算法中交叉和变异算子采用了概率自适应策略,微粒群算法使用了动态惯性因子来控制微粒的速度更新.通过对标准试验函数的测试,与标准遗传算法及微粒群算法的结果比较,证明了该混合算法的有效性,并应用于图像增强处理,获得了较为满意的结果. 相似文献
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基于自适应进化神经网络算法的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。 相似文献
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给出了一种改进的基于遗传算法的聚类方法。传统的K-means算法局部搜索能力强,但是对初始化比较敏感,容易陷入局部最优值。基本的基于遗传算法的聚类算法是一种全局优化算法,但是其局部搜索能力较差,收敛速度慢。针对这两个方法所存在的问题,提出了一种改进的聚类算法。该方法结合了两个方法的优点,引入了K-means操作,再用遗传算法进行优化,并且在该方法中改进了遗传算法中的交叉算子,大大提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度。 相似文献
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用遗传算法求解TSP问题 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍TSP 问题和遗传算法的基本原理.针对解决TSP 问题,阐述遗传算法在编码表示和遗传操作算子等方面的应用情况,以及该算法在实现过程中的一些处理方法,最后给出该算法的运行结果和总结. 相似文献
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提出一种能够实现高效节能路由机制的软件代理结构,在Agent推理模块部分引入遗传算子,基于聚类首领个数、与基站直接通信的距离以及聚类后的通信距离等设定适应值函数,设计一种新的基于遗传策略的路由代理算法RAGA(Routing Agent using Genetic Algorithms),仿真实验表明算法的正确性和效率性. 相似文献
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The problem of facility layout design is discussed, taking into account the uncertainty of production scenarios and the finite production capacity of the departments. The uncertain production demand is modelled by a fuzzy number, and constrained arithmetic operators are used in order to calculate the fuzzy material handling costs. By using a ranking criterion, the layout that represents the minimum fuzzy cost is selected. A flexible bay structure is adopted as a physical model of the system while an effective genetic algorithm is implemented to search for a near optimal solution in a fuzzy contest. Constraints on the aspect ratio of the departments are taken into account using a penalty function introduced into the fitness function of the genetic algorithm. The efficiency of the genetic algorithm proposed is tested in a deterministic context and the possibility of applying the fuzzy approach to a medium-large layout problem is explored.This revised version was published in June 2005 with corrected page numbers. 相似文献
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提出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用,优化设计了交叉算子和变异算子,引入了自定义的插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程,提高了算法的进化效率。自定义遗传算子的使用,使得算法对复杂地图也表现出良好的适应能力。计算机仿真实验证明该算法在最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。 相似文献