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根据第二代非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)的不足之处,提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法(NSUGA)。新算法采用了多父本多点交叉方式,同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作;新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比,显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。 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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改进的量子遗传算法及应用 总被引:5,自引:1,他引:4
针对量子遗传算法在函数优化中迭代次数多,容易陷入局部最优解等缺点,提出新的量子遗传算法.该算法的核心是采用新的量子旋转门调整策略对种群进行更新操作,有效保证了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解,提高了算法的全局寻优能力.同时能以更快的速度收敛于全局最优解.通过对典型复杂函数测试,计算结果表明,提出的算法优化质量和效率都要优于传统遗传算法和一般量子遗传算法. 相似文献
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货位分配问题是自动化立体仓库优化的关键。针对传统遗传算法难以收敛至全局最优解的问题,提出了一种改进遗传算法的电气设备仓库货位优化方法。该方法根据优化目标构建了数学模型,使用拉丁超立方抽样法对算法初始化环节进行优化;为了克服遗传算法的局部搜索能力差和收敛速度慢问题,使用改进自适应交叉变异及逆转操作和模拟退火操作构成改进模拟退火遗传算法。实验结果表明,相比于传统遗传算法的求解结果,改进算法显著提高了对目标函数的优化,并且其收敛性和稳定性更佳,该算法在实际工程应用中提出了有效的解决方案。 相似文献
7.
针对基本遗传算法GA有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题, 采用将极值优化EO算法与传统遗传算法相结合的方式, 对基本遗传算法进行改进, 提出了一种新的算法:GA-EO算法, 并用实验证明了新算法的有效性。 相似文献
8.
基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一般量子遗传算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,研究了一种改进的量子遗传算法.该算法采用一种新的量子旋转门--Hε门对种群进行更新操作,可有效避免算法陷入局部最优解,提高算法的全局寻优能力.将该算法应用于几个典型复杂函数的优化测试结果表明,改进的量子遗传算法在对连续函数进行求解时,综合性能明显优于传统遗传算法和一般量子遗传算法. 相似文献
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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
10.
一种改进的遗传算法:GA-EO算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对基本遗传算法(GA)有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题,采用将极值优化(EO)算法与传统遗传算法相结合的方式,对基本遗传算法进行改进,提出了一种新的算法:GA-EO算法,并用实验证明了新算法的有效性。 相似文献
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拉丁超立方体抽样遗传算法求解图的二划分问题 总被引:3,自引:0,他引:3
图的二划分问题是一个典型的NP-hard组合优化问题, 在许多领域都有重要应用. 近年来, 传统遗传算法等各种智能优化方法被引入到该问题的求解中来, 但效果不理想. 基于理想浓度模型的机理分析, 利用拉丁超立方体抽样的理论和方法, 对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计, 并在分析图二划分问题特点的基础上, 结合局部搜索策略, 给出了一个解决图二划分问题的新的遗传算法, 称之为拉丁超立方体抽样遗传算法. 通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图二划分问题的仿真模拟比较, 可以看出新的算法提高了求解的质量、速度和精度. 相似文献
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遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点. 相似文献
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多种群退火贪婪混合遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。为了提高遗传算法的性能,论文通过将局部搜索能力较强的贪婪算法引入遗传算法,并且同模拟退火和多种群并行遗传进化思想有机结合起来的方法,提出了一个改进型的算法——多种群退火贪婪混合遗传算法(MultigroupAnnealingGreedyHybridGeneticAlgorithm,简称MAGHGA)。仿真结果表明,该算法避免了在遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,同时也有效地提高了算法的收敛速度。 相似文献
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A back-propagation (BP) neural network has good self-learning, self-adapting and generalization ability, but it may easily
get stuck in a local minimum, and has a poor rate of convergence. Therefore, a method to optimize a BP algorithm based on
a genetic algorithm (GA) is proposed to speed the training of BP, and to overcome BP’s disadvantage of being easily stuck
in a local minimum. The UCI data set is used here for experimental analysis and the experimental result shows that, compared
with the BP algorithm and a method that only uses GA to learn the connection weights, our method that combines GA and BP to
train the neural network works better; is less easily stuck in a local minimum; the trained network has a better generalization
ability; and it has a good stabilization performance. 相似文献
16.
案例的检索和提取是案例推理系统的一个关键步骤,案例检索结果的优劣直接影响到案例重用、修改以及整个系统的性能。遗传算法是一种基于进化思想的全局优化方法,但是存在搜索速度慢以及早熟收敛等问题;禁忌搜索是一种局部优化技术,具有搜索速度快等优点。文中将禁忌算法和遗传算法结合在一起提出了一种新的聚类方法,并将该聚类方法引入大型案例推理系统的案例检索过程中。实验结果表明使用这种方法能够达到较理想的搜索效果。 相似文献
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基于遗传算法和梯度下降的RBF神经网络组合训练方法 总被引:17,自引:0,他引:17
在使用基于梯度下降的径向基函数(RBF)神经网络学习方法时,由于网络目标函数误差曲面极其复杂,因而产生了网络收敛速度慢,且容易陷入局部极小,网络初始值的设置对网络训练结果影响很大等问题。基于遗传算法的训练方法能够摆脱陷入局部最优的困扰,但遗传算法的局部搜索能力不够,从而影响网络的训练效果。为了解决上述问题,在研究两种算法特点的基础上,提出一种组合训练方法,用提出的训练方法对UCI中的部分数据集进行了仿真实验,并将实验结果与传统方法下的结果进行了比较,实验结果表明新方法是有效的。 相似文献
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Yong-Han Kim Bo-Suk Yang Andy C. C. Tan 《Structural and Multidisciplinary Optimization》2007,33(6):493-506
A new bearing parameter identification methodology based on global optimization scheme using measured unbalance response of
rotor–bearing system is proposed. A new hybrid evolutionary algorithm which is a clustering-based hybrid evolutionary algorithm
(CHEA), is proposed for global optimization scheme to improve the convergence speed and global search ability. Clustering
of individuals by using a neural network is introduced to evaluate the degree of mature of genetic evolution. After clustering-based
genetic algorithm (GA), local search is carried out for each cluster to judge the convexity of each cluster. Finally, random
search is adapted for extrasearching to find a potential global candidate, which could be missed in GA and local search. The
proposed methodology can identify not only unknown bearing parameters but also unbalance information of disk by simply setting
them as unknown parameters. Numerical example and experimental results were used to verify the effectiveness of the proposed
methodology. 相似文献
20.
遗传算法的混合算子策略 总被引:6,自引:0,他引:6
在一般遗传算法中,求最优解时既可避免早熟收敛,又能提高收敛速度是困难的,因为算法中使用了单独一组交叉算子/变异算子。本文提出一种新的基于混合算子的遗传算法执行策略。在求解旅行商问题(TSP)中,为了提高局部搜索能力和收敛速度,给出了一种基于边重组的启发式交叉算子。仿真实验表明了这种算法的有效性。 相似文献