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基于进化稳定策略的遗传算法 总被引:34,自引:1,他引:33
为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在借鉴生物学中"进化稳定策略"的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,提出了基于进化稳定策略的遗传算法.该算法的核心在于,稳定参数控制下的突变算子的构造,通过稳定参数的设定来稳定种群中最优个体的数目,并有目标地对最优个体进行突变操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的.仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.这将使GA在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景. 相似文献
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针对QoS多播路由问题提出了一种改进遗传算子的遗传算法,通过设计多样性维持机制的选择算子、与代数相关的交叉算子和与个体适应度相关的变异算子,有效地解决了传统遗传算法应用于多播路由优化时的早熟收敛问题。实验结果显示,在随机网络中,该算法所获得的解与最优解的相对误差不超过1.0%,算法的收敛速度和寻优能力明显优于传统遗传算法。 相似文献
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借鉴生物学中“优胜劣汰”的原则,引入一种新的遗传算子,从而对传统的遗传算法(GA)进行改进.该算子的引入达到了扩大搜索空间、提高收敛速度、保持群体中个体多样性的目的.通过函数优化测试,结果表明:算子提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.进一步对其相关参数设置的研究,将会使GA在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景. 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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基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法 总被引:9,自引:3,他引:6
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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标准遗传算法(SGA)只是对自然界遗传进化过程的比较简单的模拟,较少考虑人类特有的繁殖方式。提出一种基于人类繁殖现象的遗传算法(HRGA),该算法的遗传算子包括选择算子、助长算子、交叉算子和变异算子,遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体的年龄和个体间的亲缘关系两种特征,在允许的年龄范围内,异性个体进行严格的远缘繁殖,从而克服了标准遗传算法容易出现的早熟收敛现象,提高了算法的收敛速度。通过对函数最优化问题的求解试验,证明了该算法具有很强的跳出局部收敛的能力,其全局收敛速度和最优解的质量明显高于标准遗传算法,同时也证明了该算法的有效性。 相似文献
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针对标准遗传算法收敛速度慢,寻优能力差,易陷入局部最优等问题,提出了一种双变异率的改进遗传算法。在进化过程中,引入广义海明距离这个概念,当由广义海明距离控制的交叉操作产生个体数不足种群规模时,对原种群进行局部小变异,这样在避免近亲繁殖的同时又可扩大搜索空间,增加种群多样性,有效地抑制了早熟收敛;随后进行的全局大变异保证整个过程全局收敛。仿真实验用典型的测试函数验证了此算法能显著提高解的质量和收敛速度。 相似文献
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针对基本花授粉算法(FPA)收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。 相似文献
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基于混合粒子群优化算法的聚类分析 总被引:3,自引:0,他引:3
针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度. 相似文献
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由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法(ABCSFL-PSO)。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)节点的定位误差较大的的问题,提出一种新的基于佳点集的蝙蝠定位算法.在改进的算法中,采用基于佳点集的方法对蝙蝠种群个体进行初始化优化,有效提高种群多样性,避免算法过早陷入局部最优;引入部落机制及自适应更新方式,可有效避免局部最优解的吸引,加快收敛速度;通过重构部落利用pareto分级有效避免个别优秀个体被淘汰,增强了泛化能力,提高算法精度.通过MATLAB模拟仿真平台仿真实验表明,改进后的算法具有较好的收敛性和良好的寻优性能,降低测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度.算法系统实现条件简单、精度高,具有较高的实际应用价值. 相似文献
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针对现有遗传算法在求解机器人路径规划存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法。该方法引入逆转算子,增加插入算子和删除算子,提出新的自适应策略对交叉和变异概率进行调整,更好地避免陷入局部最优,提高算法寻优效率。该算法在MATLAB和Inte3D平台中进行算例验证,实验结果表明改进的自适应遗传算法比现有遗传算法更为有效。 相似文献
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针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法(IQACA)。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。 相似文献