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基于NSGA-II的改进多目标遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在已有多目标优化算法(NSGA-II)研究和分析的基础上,为加快收敛速度,提高收敛精度,设计了新的初始筛选机制,改进了交叉算子的系数生成,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。 相似文献
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针对一维下料优化问题,提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案.具体做法是,以实数表示的各零件长度的一个排列作为一个染色体,其中每个零件的长度作为基因;根据自然界蜂群生物学原理设置了两个种群,一个种群主要用于全局搜索,另一个种群主要用于局部搜索;采用最优个体交叉策略;遗传算子包括联赛选择算子,顺序交叉算子,2-交换变异算子和抑制算子.仿真实验结果表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了一维下料问题. 相似文献
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段冰冰马云鹏刘津平金音 《软件工程》2023,(5):36-40
为提高灰狼优化算法种群多样性和搜索解的质量,提出一种基于Tent混沌函数与反向学习机制的非线性灰狼优化算法。采用Tent混沌函数和反向学习机制进行种群个体初始化,使得初始种群个体分布均匀及多样性增强;引入一种非线性收敛因子控制策略,平衡其全局搜索能力和局部搜索能力;引入动态权重策略以提升灰狼优化算法的收敛速度和收敛能力。为验证改进算法的有效性,采用8个基准数学函数测试其收敛速度和收敛精度,并与GWO、CGWO和I-GWO三种灰狼算法进行对比。实验结果表明:非线性灰狼优化算法在多个测试函数上的收敛精度均达到了10-5以上,收敛精度和收敛速度优于其他三种对比算法。 相似文献
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基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究 总被引:5,自引:3,他引:5
遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法.遗传算法在选址问题、配送问题、调度问题、运输问题、布局问题方面意义重大.在建立物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了求解该问题的遗传算法.该遗传算法采用常用的二进制编码,在个体选择上结合使用最优个体保留策略和轮盘赌法.最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解. 相似文献
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支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,为了改善支持向量机的分类准确率,本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上,采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试,证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。 相似文献
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以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法--GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个多峰的测试函数进行仿真明:在搜索空间维数相同的情况下,GAR-SPSO收敛率及收敛速度均大大优于SPPSO。 相似文献
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为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。 相似文献
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基于遗传程序设计的GP-决策树优化算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
该文根据决策树结点的错误率与分割后的错误率减少量,提出一种新的基于遗传程序设计(GP)的GP-决策树优化算法。该算法不但可以求解出GP-决策树结点的权值矢量,同时也确定了GP-决策树的结构。实验结果表明,应用GP-决策树优化算法能够正确完成对趋势预测模型的选择。 相似文献