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提出一种整数编码的改进遗传算法,它采用(—1,0,1)局部寻优算子,并提出寻优基点的选取策略,提出了重要约束罚项的概念来处理不同组合相同适应度的问题,以此来改善遗传算法后期收敛速度慢和不成熟收敛的问题。通过算例表明,这种算法对于离散变量的结构优化可以取得较快的收敛速度和较好的收敛结果。 相似文献
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具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法 总被引:3,自引:1,他引:2
为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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多目标产品配置优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多目标产品配置优化问题,考虑实例关系和个性化等约束,构建了以性能、成本和交货期为目标的产品配置模型。设计了一种改进的非支配排序遗传算法(Non-Dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行配置模型求解,并根据顾客偏好推荐配置方案。该算法采用动态罚函数处理约束问题,采用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度,对变异操作结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优解,并针对多目标问题改进了Metropolis准则。通过算法验证与实例应用,证明本模型有效可行,改进NSGA-Ⅱ算法在配置问题求解上优于NSGA-Ⅱ算法。 相似文献
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遗传算法是模拟自然界生物进化过程和机制对优化问题进行求解.首先概述了遗传算法的基本原理、特点和存在的缺陷,鉴于遗传算法易出现“早熟”现象,对遗传算法进行改进后,将其应用于汽轮机数字电液调节系统的参数优化,并给出了参数优化过程.改进遗传算法提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力.仿真实验表明,改进的算法效果明显优于经典优化算法,能有效克服“早熟”现象、提高算法收敛精度,具有良好的收敛性和寻优能力. 相似文献
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云计算环境下的任务调度问题是一个NP完全问题,其目的是在各个处理节点上合理分配任务,优化调度策略以保证有效完成任务。以总任务完成时间最短和计算成本最低为优化目标,针对蚁群优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种求解该问题的改进蚁群算法。该算法将遗传算法的二点交叉算子融入到蚁群优化算法中,以提高蚁群优化算法的局部搜索能力。通过在云仿真平台Cloud Sim上进行仿真实验,结果表明改进蚁群算法缩短了总任务完成时间,降低了计算成本,从而证明了该算法能有效地解决云计算环境下的任务调度问题,并且其优化能力和收敛速度优于蚁群优化算法和改进离散粒子群算法。 相似文献
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