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1.
乡村邮递员问题属于NP完全问题,对它的近似求解方法主要是智能算法及线性规划,但其中的基本量子进化算法易陷于局部最优解。为此,提出一种新的量子进化算法,结合城市垃圾运输问题,对算法进行测试。结果表明,该算法在全局寻优能力及种群多样性方面均比传统算法有所改进,是求解乡村邮递员问题的一种有效算法。 相似文献
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一种基于量子进化算法的概率进化算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对量子进化算法(QEA)求解二进制编码问题比较有效,而求解多进制编码问题则比较困难,提出一种概率进化算法(PEA)。该算法汲取了量子复合位、叠加态等思想,采用由观测概率构成的概率复合位进行编码,观测和更新操作直接针对观测概率进行。PEA保持了QEA的性能,运算速度远优于QEA,并可以采用任意进制编码。函数优化和背包问题实验验证了PEA的有效性。 相似文献
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一种新的混合量子进化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
量子进化算法(QEA)用于多峰函数优化时,容易陷入局部最优.本文提出一种新的混合量子进化算法,通过双编码机制(经典二进制编码和量子概率编码),以及经典交叉和量子概率编码更新策略,实现了经典遗传算法与量子进化算法的有机结合,在发挥经典遗传算法全局优化能力的同时,利用量子概率搜索提高了算法的局部搜索能力.通过一组典型函数优化实验对该算法的性能进行了考察,并与QEA进行了比较.结果表明,本文算法在解的质量和收敛速度上都要优于QEA. 相似文献
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一种改进的量子蚁群算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA)。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,从而在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进。结合旅行商问题(TSP),对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力。 相似文献
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针对遗传量子算法(0QA)在优化连续多蜂函数时易出现早熟现象,本文提出一种改进的遗传量子算法(IGQA),其核心是在量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。通过典型函数测试和FIR数字滤波器设计实例表明,IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法,具有比GQA更快的收敛速度和更好的全局寻优能力,能有效地克服早熟现象。 相似文献
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混合量子进化算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
文章将量子进化算法(QEA)和粒子群算法(PSO)互相结合,提出了两种混合量子进化算法。第一种算法叫做嵌入式粒子群量子进化算法,其主要思想是将简化的PSO进化方程嵌入QEA的进化操作中,简化了QEA算法的结构,增强了QEA跳出局部极值的能力。第二种算法叫做量子二进制粒子群算法,其主要思想是将QEA中的量子染色体的概念引入二进制粒子群算法(BPSO),提高了BPSO算法保持种群多样性的能力和运算速度。通过对0-1背包问题和多用户检测问题的求解表明,新的算法不仅操作更简单,而且全局搜索能力有了显著的提高。 相似文献
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赵俊生 《计算机应用与软件》2013,(2):202-204
货郎担问题属于NP完全问题,对它的近似求解方法主要是智能算法及线性规划,但其中的基本量子进化算法易陷于局部最优解。为此,提出一种新的量子进化算法,结合乡村货郎运输问题,对算法进行测试。结果表明,该算法在全局寻优能力及种群多样性方面均比传统算法有所改进,是求解乡村货郎担问题的一种有效算法。 相似文献
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一种新的改进遗传算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
研究并提出了一种基于模式的改进遗传算法,该算法加强了好的模式对群体的影响,在收敛速度和防止陷入局部最优解取得了平衡.在一个经典测试函数的仿真实验中,与基本遗传算法(SGA)和自适应遗传算法(AGA)相比,该改进遗传算法表现了良好的效果. 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(12)
具有短暂记忆的狼群搜索算法WSA(Wolf search algorithm with ephemeral memory)是一种新的群智能优化算法,然而该算法存在易陷入局部最优之不足。为此,提出一种改进的狼群搜索算法IWSA(An improved wolf search algorithm)。将该算法应用于解决聚类问题,提出一种IWSA与k-means相结合的聚类方法。方法在每次迭代中,利用IWSA来指导搜寻全局最优质心,避免了算法陷入局部最优。最后,用11个真实数据集和2个人工合成数据集来测试该方法的性能。测试结果证实了该方法是可行的和有效的。 相似文献
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一个改进的较佳路径求解算法 总被引:3,自引:0,他引:3
较佳路径的求解问题事实上是货郎担近似算法的问题。现有算法实质上属于一种经典的单向增长的贪婪法,存在着改进的余地。本文提出一种改进的双向增长的贪婪算法,与经典算法相比,其策略有所增强,因而其结果得到进一步改善,更加接近于理想的Hamilton通路。算法的理论分析和实际测试数据都证实,改进是有效的。 相似文献
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杨更 《计算机应用与软件》2012,29(8):217-219
k-means聚类算法的有效性依赖于初始中心的选择。提出一种利用样本点空间分布的邻域密度来选择合理的初始中心的算法。提出的算法是对DK算法[2]的一种改进。有两方面改进:一是通过合理地选择距离阈值来静态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-S算法;二是通过对选择样本点计算密度与已选择聚类中心最小距离的加权,使得该点被选择为初始中心点的概率与这个加权成正比,动态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-D算法。在一个实际文本数据集上进行实验计算,证实算法改进的效果良好。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(12)
游戏中的非玩家角色(NPC)通过学习获得智能,因此学习算法的设计是一个关键问题。提出一种改进型Q学习算法(SA-QL),它以模拟退火算法为基础,在状态空间、探索策略、报酬函数等方面改进了Q学习算法的不足。将该算法运用到行为树的设计中,使NPC能在游戏过程中实时学习,调整行为树中逻辑行为的最佳执行点,从而产生合适的行为响应。实验结果表明,SA-QL算法比传统Q学习算法效率更高,控制NPC的效果更好。 相似文献
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在分析传统定步长LMS(Least Mean Square)算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新算法利用瞬时误差绝对值三次方的指数形式和遗忘因子同时调整步长,更好地解决了收敛速度和稳态误差的矛盾.将三种算法均用到噪声对消中进行比较,仿真结果表明:新算法收敛速率优于传统定步长LMS算法和变步长LMS算法. 相似文献
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一种改进的图像增强算法及其应用 总被引:6,自引:0,他引:6
为改进图像增强算法,使之更适合医学领域图片的处理,采用了粗糙集的上逼近和下逼近思想,将图像分为物体区和背景区,使用不同的函数进行增强,进而提出了一种改进的基于粗糙集的增强算法,并首次应用于医学图像处理领域.实验结果显示改进的基于粗糙集的增强效果优于直方图均衡化方法. 相似文献