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量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现. 相似文献
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基因多样性是影响算法收敛性能的重要因素之一,为了维持种群足够的多样性以保证演化高效进行,从变异算子设计思想入手,分析了传统变异算子存在的不足,即固定的、与问题无关的变异算子的设计思想存在不足。提出了基于信息熵的变异算子,并讨论了它在克服早熟收敛方面的作用;最后,通过实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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In view of the deadline-constrained scientific workflow scheduling on multi-cloud,an adaptive discrete particle swarm optimization with genetic algorithm (ADPSOGA) was proposed,which aimed to minimize the execution cost of workflow while meeting its deadline constrains.Firstly,the data transfer cost,the shutdown and boot time of virtual machines,and the bandwidth fluctuations among different cloud providers were considered by this method.Secondly,in order to avoid the premature convergence of traditional particle swarm optimization (PSO),the randomly two-point crossover operator and randomly one-point mutation operator of the genetic algorithm (GA) was introduced.It could effectively improve the diversity of the population in the process of evolution.Finally,a cost-driven strategy for the deadline-constrained workflow was designed.It both considered the data transfer cost and the computing cost.Experimental results show that the ADPSOGA has better performance in terms of deadline and cost reducing in the fluctuant environment. 相似文献
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一种新型的自适应混沌遗传算法 总被引:24,自引:0,他引:24
针对标准二进制编码遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的新型自适应混沌遗传算法用于求解优化问题.该算法利用信息熵理论产生较好的初始群体分布,并依据概率分布函数构造杂交算子,同时结合混沌动力学特性和人工神经网络理论,设计了一种自适应混沌变异算子,使算法能有效维持群体多样性,防止和克服进化过程中的"早熟"现象,算法操作简单、易于实现.最后通过对几个经典测试函数的数值实验,验证了该算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有显著改善,从而为解决函数优化问题提供了一种行之有效的新方法. 相似文献
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提出一种精英免疫克隆选择的协同进化粒子群算法(Elite immune clonal selection co-evolutionary particle swarm optimization,EICS-CPSO).算法借鉴了协同进化思想和精英策略,基于精英种群与普通群体并行协同进化框架.高适应度的精英个体组成精英团体,运用自适应小波变异的免疫克隆选择算子对精英团体进行提升引导操作.普通种群间个体极值采用柯西交互学习机制提高微粒个体极值收敛性能;迁移操作进一步推进了整体信息共享与协同进化.实验结果表明该算法收敛精度快且全局搜索能力强,且具有较好的动态优化性能.实验分析表明该算法对参数不敏感,易于使用. 相似文献
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基于异构多种群的一种改进遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对简单遗传算法存在的问题,基于提高遗传算法搜索效率和收敛性,提出了一种基于异构多个种群的改进的遗传算法IMGA。该算法首先利用多个异构子种群并行进化的结果初步确定较好解,进化到一定时间后,把得到的优质解按照新的变异算子进一步寻找最优解。仿真结果验证了算法的良好性能。 相似文献
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为了提高Pareto解集的收敛性,平衡多目标优化的全局搜索和局部寻优的能力,提出一种混合精英策略的元胞多目标遗传算法。该算法在分析元胞种群结构的特点基础上,融入一种混合精英策略,提高算法的收敛性能。为了更好的平衡算法的全局搜索和局部寻优的能力,加入一种差分进化交叉算子。通过与同类算法在21个基准函数上对比实验,结果表明,引入混合精英策略和差分进化策略能够提高算法的性能,与其他优秀算法进行比较的结果说明,新算法有更好的收敛性和多样性。工程实例求解结果表明了算法的工程可行性。 相似文献
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提出了基于K-Means算子的混合粒子群优化算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与粒子群优化算法的全局寻优搜索能力相结合,根据群体适应度变化的情况自适应调整权重,并对种群中性能较差的粒子进行交叉选择,能充分挖掘群体本身信息,又能不断引入附加信息.数据集仿真实验表明,该算法有效的克服了传统粒子群优化算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果. 相似文献
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针对基本遗传算法收敛速度慢,易早熟等问题,提出一种改进的遗传算法。新算法利用贪婪思想产生初始种群来加快寻优速度,用贪婪思想来引导交叉操作,在交叉操作之前,把当前较差的一半种群替换成随机种群,最后用改进的变异算子和进化逆转操作进行寻优,利用新的遗传算法求解基本的旅行商问题。仿真结果表明,改进的遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点,优化质量和寻优效率都较好。 相似文献
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帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是一种新颖的群体智能算法,自从提出就在实际优化问题上表现出很好的性能.但是,帝王蝶优化算法的迁移算子采用随机选择两个个体来生成新个体,并没有记忆整个种群的最优解,容易造成全局最优帝王蝶搜索经验的丢失.根据MBO寻优过程的内在机制以及差分进化算法的变异算子能够利用个体间的差异信息,将MBO分别与目前性能最优、应用范围最广的7种差分进化(Differential Evolution,DE)变异策略相结合,实验验证了7种不同算法的性能.基于性能最优的DE/best/2/bin变异模式,提出了一种差分进化帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization Algorithm with Differential Evolution,DEMBO),使得算法能够记忆种群最优解并实现种群内部信息的充分共享,达到既加快收敛速度又提高解的精度的目的.在30个典型折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)实例上进行了一系列实验,实验结果表明:(1)DEMBO能够在时间复杂度不变的条件下,显著提高算法的求解精度和收敛速度;(2)DEMBO在求解所有D{0-1}KP实例时,均能够获得一个近似比非常接近1的近似解. 相似文献
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A NEW OPTIMIZATION ALGORITHM BASED ON THE PRINCIPLE OF EVOLUTION 总被引:4,自引:0,他引:4
Yan Wei Zhu Zhaoda 《电子科学学刊(英文版)》1998,15(3):248-253
A new genetic algorithm is proposed for the optimization problem of real-valued variable functions. A new robust and adaptive fitness scaling is presented by introducing the median of the population in exponential transformation. For float-point represented chromosomes, crossover and mutation operators are given. Convergence of the algorithm is proved. The performance is tested by two generally used functions. Hybrid algorithm which takes the BP algorithm as a mutation operator is used to train a neural network for image recognition. Experimental results show that the proposed algorithm is an efficient global optimization algorithm. 相似文献
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量子概率编码遗传算法及其应用 总被引:9,自引:0,他引:9
该文提出了一种基于染色体量子概率编码的遗传算法--QCGA。与传统遗传算法不同,在QCGA中, 单个个体不再表示某一个确定解,而是解的取值概率分布,覆盖整个解空间;各个个体独立并行演化,个体间通过一个新的交叉算子实现演化信息的交换,同时设计了一个新的变异算子以增强算法的局部寻优能力。为了充分考察该算法的有效性和先进性,将其应用于典型函数优化、0-1背包问题和时间序列中频繁结构模式搜索等问题的求解。实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法在具有很高搜索效率的同时,仍能维持很高的种群多样性, 因而适用于复杂优化问题的求解。 相似文献
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针对复杂全局优化问题,提出一种粒子群进化算法(PSOEA)。针对粒子群算法容易陷入局部最优等缺点,设计一个新的变异算子,使得粒子能够在整个空间进行搜索,同时保证了算法的收敛性。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于全局优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维优化问题,该算法能获得更高精度的解。 相似文献