多背包问题的遗传算法求解

本文提出了一种新的组合优化问题—多背包问题,并给出了它的基于0/1规划的数学模型;提出了解决多背包问题的遗传算法。该算法以目标函数加约束惩罚函数作为适应值函数,交叉算子选用了一致交叉的方法,仿真的结果表明该遗传算法在求解多背包问题上的表现是良好的。     

求解TSP问题的一种改进的遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的。     

一种基于改进遗传算法的TSP问题求解方法

通过改进经典遗传算法的交叉算子和变异算子,提出了一种改进遗传算法。介绍了该算法的基本步骤及特点,并对TSP问题进行了仿真实验。实验结果表明改进算法有效地提高了算法的收敛速度与寻优质量,在解决TSP问题时表现出良好特性,与经典遗传算法相比具有明显优势。     

一种求解TSP问题的多种群并行遗传算法

遗传算法是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法,由于它在搜索空间中同时考虑许多点.减少了收敛于局部极值的可能,也增加了处理的并行性.因此可以利用并行遗传算法研究典型的TSP问题的求解.提出一种有效的多种群并行算法求解旅行商(TSP)问题,应用多种群遗传并行进化的思想,并在种群之间进行遗传信息交流,以解决经典遗传的收敛到局部最优值问题.仿真实验结果表明,方法在解的精度上以及解的质量上优于经典的遗传算法.     

一种求解TSP问题的并行遗传算法

遗传算法(GA)是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法,由于它在搜索空间中同时考虑许多点,这样就减少了收敛于局部极小的可能,也增加了处理的并行性。因此可以利用并行遗传算法(PGA)研究典型的组合优化实例-TSP问题的求解问题。该文提出一种有效的并行算法求解旅行商(TSP)问题,实验结果表明,该方法在解的精度上优于以前的算法。     

求解TSP的一种改进遗传算法

TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体分级,在不同的级内采用不同的操作,产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明,该文算法的改进是有效的。     

求解Job Shop问题的改进遗传算法

通过对JobShop问题的研究,基于工件的编码方式提出了一种新的活动化解码算法.该算法主动寻找后续工件提前加工,不仅节省了存储空间,而且提高了解码效率.并对遗传算子进行了改进,采用一种基于模式交叉的交叉算子,防止非法解的产生,同时将变异算子与局部搜索结合起来.最后采用典型算例对改进算法进行仿真试验,结果表明,改进的算法提高了效率,具有一定的实用价值.     

用于求解TSP问题的改进遗传算法

TSP问题是一个典型的组合优化问题,也是一个NP难题,一般很难精确地求出其最优解,因而找出有效的近似解算法具有重要意义。针对基本遗传算法在解决TSP问题时所存在的收敛速度慢、容易“早熟”的问题,在选择算子中引入选择因子,同时提出一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是先比较两个城市间距离再进行交换城市序号,因此加快了收敛的速度,而基于种群的相似度更新策略则在算法的后期可以有效地防止早熟。通过对实例144进行测试,证明该算法在解决该类问题上取得了较好的效果。     

求解旅行商问题的一个改进的遗传算法

利用遗传算法求解TSP问题,通常需要使用PCX,CX和OX等特殊的交叉算子以提高算法的运行效率。针对自然数编码的方式,提出一种改进的遗传算法,即改进传统的顺序交叉算子,进行不相同子排列顺序交叉,使子代继承父代中优秀的子排列,加快算法的收敛速度。另外,采用没有重复的稳态繁殖避免早熟。实验结果表明,此改进算法对于TSP和DHC问题均具有较好的性能。     

一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率，引进了父子竞争机制，采取一多点交叉操作技术，提出了一种改进的自适应遗传算法，并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA，EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA，AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA，MAGA)进行比较评估，验证了该方法的合理性和可靠性。     

基于均匀设计的并行变异遗传算法

针对标准遗传算法易陷入局部最优和局部搜索能力差的缺陷,提出一种基于完全均匀设计的并行变异遗传算法(U D-PMGA)。首先用完全均匀设计方法获得多样性良好的初始种群,之后提出两种改进的锦标赛选择机制,一种改进方法取适应度较高的50%个体覆盖整个群体,另一种改进是用适应度较高且各自不同的50%个体覆盖整个群体。把适应度相近且空间距离较远的两个个体作为交叉对象以提高交叉操作的搜索效率。最后用自适应变异比例和自适应变异步长相结合的并行变异搜索策略提高算法的收敛速度和搜索精度。通过测试函数仿真,并与其它算法比较,验证了UD-PMGA算法的有效性与先进性。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

针对遗传算法在求解旅行商问题时,受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于指针网络改进遗传算法种群模型。通过经改进指针网络生成初始种群取代原种群,并结合基于汉明距离轮盘赌策略对种群个体进行择优,形成个体质量和种群多样性高的新种群。实验在TSPLIB标准库上多组实例进行测试,并和研究进展种群改进算法和多种主流启发式算法进行多项系数对比。结果表明,经过优化后算法的收敛速度和寻优能力有显著提高,能够有效用于改善遗传算法在旅行商问题上的应用。     

一种改进的遗传算法及其在TSP中的实现

TSP问题是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。文章针对TSP问题．提出了一种改进的遗传算法。在遗传算法中引入进化算法的思想，在此基础上提出顶端培育策略和分阶段策略，以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。在算法的仿真和测试中，改进后的算法明显优于传统的遗传算法。这表明，该算法具有良好的可行性和实用性。     

基于改进遗传算法的可靠性网络优化设计

在可靠性条件约束下,使网络成本最低是网络规划NP-hard问题。从遗传算法的基本原理出发并对其进行改进,分析带有可靠性约束条件的通信网设计中的网络优化问题,这一方法的最大优点是可将其推广到求解一般带有约束的网络优化问题。而且结果表明无论是解的精度还是运算速度遗传算法都优于分枝定界法及其它启发式算法。     

求解车间作业调度问题的一种改进遗传算法

针对标准遗传算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,在总结已有经验的基础上对标准遗传算法提出改进:采用基于工序的编码、解码方式,每一次遗传操作后对种群采用循环选择并保留最优个体,对交叉操作和变异概率的计算提出了一系列改进方法,避免遗传算法产生无用解或陷入局部优化,以提高效率。通过实验验证,改进后的算法具有可行性,并且可以得到十分满意的结果。     

求解一般车辆优化调度问题的一种改进遗传算法

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。     

改进交叉操作的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种对交叉操作进行改进的遗传算法优化神经网络的方法,它保留了父代中的优良模式,增加了找到最优解的概率,从而可以加快算法的收敛速度,缩短了寻找最优解的时间。实验证明,使用这种改进的交叉操作后的算法可以提高神经网络获得最优解的速度。