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结合遗传算法(GA)的并行搜索结构和模拟退火(SA)的概率突跳性,并结合使用自适应的交叉算子和变异算子,提出了一种高效的自适应的SAGA混合优化算法。在自主开发的结构性测试工具WBoxTool中,使用自适应SAGA混合优化策略进行测试数据自动生成,并通过实例对基本遗传算法、自适应遗传算法和自适应SAGA进行了比较,结果表明自适应SAGA具有更强的搜索能力,可以更快的发现全局最优解。 相似文献
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模拟退火算法及改进研究 总被引:1,自引:0,他引:1
模拟退火算法(SA)是一种适合解决大规模组合优化问题的算法。模拟退火算法源于对固体退火降温过程的模拟,采用Metropolis准则,包括状态空间、状态产生函数、冷却进度表和Metropolis准则及内外循环终止的准则等几要素。模拟退火改进策略主要有自身要素的改进和与其它搜索算法相结合。SA与GA(遗传算法)相结合,可使算法在全局和局部的搜索能力均有提高,是近几年研究的热点。 相似文献
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根据已测K9玻璃和晶体(ZnS,MgF2,Calcite)的实验数据,将遗传模拟退火算法应用于修正的Sellimeier方程的参数反演中,建立了上述材料的色散方程。同时比较了遗传模拟退火算法和遗传算法(包括标准遗传算法和多种群遗传算法)在迭代搜索性能方面的差异。结果表明:遗传模拟退火算法的优化效果最优并且性能最稳定。同时,将通过遗传模拟退火算法所得K9玻璃和晶体在某一光谱区域的色散方程应用于其他光谱区域中,发现色散方程的拟合值与实验值符合较好,这表明通过该方法所得色散方程具有较好的外推性。因此,通过遗传模拟退火算法进行色散方程的参量反演方法可以用于其他材料色散方程的拟合。 相似文献
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根据(N M)容错控制系统模型高度非线性和复杂性的特点,尝试用一种改进的遗传算法来实现对此类复杂模型的优化求解。模拟退火和分层遗传算法是2种较好的改进遗传算法性能的方法,通过对其进行研究,将这两种思想有机地结合起来,提出了一种基于模拟退火机制的分层遗传算法。该算法以分层遗传算法流程作为主体流程,把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体。并将他应用于(N M)容错系统的数学模型的优化。仿真结果表明,该算法与传统遗传算法相比,不仅能增强算法的全局收敛性,还能加快遗传进化速度,得到满意的全局最优解。 相似文献
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针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。 相似文献
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针对典型的背包问题,给出了一种基于粒子群算法的求解方法。考虑到粒子群算法在解决问题时容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火(SA)思想引入到了粒子群算法中,得到了粒子群——模拟退火算法。该算法保持了粒子群算法原有的简单易实现特点,同时改善了粒子群算法易陷入局部最优的缺点。实验结果表明,该算法具有较好的求解质量。 相似文献
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针对传统图像增强方法存在的不足,提出了一种基于模拟退火遗传算法的图像增强算法。首先将图像增强过程参数编码成为遗传算法中的个体,然后通过模拟自然界生物进化过程对参数进行寻优,并引入模拟退火算法克服种群退化现象,同采用动态自适应交叉、变异过程防止局部最优解出现,最后根据找到的最优参数实现图像增强处理,并且采用仿真对比实验对算法有效性和优越性进行测试。仿真实验结果表明,相对于当前其它图像增强算法,模拟退火遗传算法可以恢复图像细节信息,提高了对比度,图像质量得到增强。 相似文献
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基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题 总被引:3,自引:2,他引:1
引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法. 相似文献
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针对传统的标准遗传算法应用于传感器阵列的波束图设计时,存在收敛速度慢和计算结果稳定性低的问题,文中提出了一种模拟退火遗传算法.该算法对标准遗传算法的适应度函数、交叉算子和异化算子等多个要素分别进行了改进,并融入了模拟退火算法.模拟退火遗传算法应用于波束图设计时,具有较快的收敛速度和较高的稳定性.仿真结果表明基于该算法的波束图设计方法,获得了比传统方法旁瓣级更低的波束图. 相似文献
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Theerayod Wiangtong Peter Y. K. Cheung Wayne Luk 《Design Automation for Embedded Systems》2002,6(4):425-449
This paper compares three heuristic search algorithms: genetic algorithm (GA), simulated annealing (SA) and tabu search (TS), for hardware–software partitioning. The algorithms operate on functional blocks for designs represented as directed acyclic graphs, with the objective of minimising processing time under various hardware area constraints. Thecomparison involves a model for calculating processing time based on a non-increasing first-fit algorithm to schedule tasks, given that shared resource conflicts do not occur. The results show that TS is superior to SA and GA in terms of both search time and quality of solutions. In addition, we have implemented an intensification strategy in TS called penalty reward, which can further improve the quality of results. 相似文献
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The genetic algorithm (GA) and simulated annealing algorithm (SA) are empirically compared for the problem of optimizing the topological design of a network. In addition to the usual problem of optimizing only the placement of links, in this paper the number and placement of concentrators are also decision variables for a class of problems using a real set of concentrators, links, and traffic. The average GA solution cost less than the average SA solution 相似文献
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As a novel application technology, wireless video sensor networks become the current research focus, especially on target tracking and surveillance scenario. Based on multiple agents'technique, this article introduces a series of intelligent algorithms such as simulated annealing algorithm (SA), genetic algorithm (GA), and ant colony optimization algorithm (ACO) or their mixed algorithms, to resolve the optimization of tasks schedule and data transmission. This article analyzes the performance of abovementioned algorithms and verifies their feasibility associated with agents. The simulations demonstrates that the mixed algorithms based on SA and GA obtain the optimal solution to tasks schedule, and those combined with SA-ACO show advantages on multimedia sensor networks routing optimization. 相似文献
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为了提高复杂网络社团识别的精度和速度,文中结合模拟退火和贪心策略识别社团结构的优势,提出一种新的社团识别算法。该算法利用贪心策略引导模拟退火搜索最优解过程中单个结点的无规则盲目移动,消除了大量无效移动,在搜索到全局最优解的情况下,将搜索时间大幅缩减。实验表明,SAGA具有强大的搜索能力和较快的模拟退火执行速度,可获得较高的模块度,达到较为准确的社团分割,且具有一定的应用价值。 相似文献
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提高计算机制全息图再现像质的有效方法 总被引:2,自引:0,他引:2
结合遗传算法和模拟退火算法的特点提出整体退火遗传算法 (GASA)对相息图位相分布进行设计 ,从而达到降低噪声、提高再现像质的目的。该混合算法充分利用了GA的并行性及保留一定历史信息的特点 ,用SA的温度参数控制收敛性。利用空间光调制器作为记录装置 ,实验结果表明 :对于 6 4× 6 4像素的相息图 ,位相量化级达 16时 ,优化结果较理想 ,实验结果与计算机模拟再现像吻合得非常好。与传统模拟算法计算结果比较 ,在相同条件下 ,衍射效率和信噪比都有所提高 ,表明该方法具有较高的效率寻优可靠性 相似文献
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Kiranjot Kaur Munish Rattan Manjeet Singh Patterh 《Wireless Personal Communications》2013,71(2):1283-1296
Cognitive radio (CR) technology has introduced a revolution in wireless communication network and it is capable to operate in a continuously varying radio frequency environment that depends on multiple parameters. In this paper, optimization of CR system has been achieved using simulated annealing (SA) Technique. SA is a stochastic global optimization technique that exploits an analogy between the way in which a metal cools and freezes into a minimum energy crystalline structure. SA has been used to meet the quality of service (QoS) that is defined by the user in terms of minimum transmit power, minimum bit error rate, maximum throughput, minimum interference and maximum spectral efficiency. The results obtained by SA are compared with the genetic algorithm (GA) results for the various QoS parameters and it has been observed that SA is outperforming GA in CR system optimization. 相似文献