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为了提高基本蚁群算法的收敛性能和全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种改进的遗传混合蚁群算法。在每代进化中保留最优解和次优解的公共解集后引入遗传操作中的交叉算子进行运算,并采用自适应改变信息素挥发系数的方法,加快了算法收敛速度,提高了解的全局性。通过对TSP问题的仿真运算表明,改进的遗传混合蚁群算法在收敛速度和解的全局性上都有较大的改善。 相似文献
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基于改进遗传算法的机器人路径规划 总被引:12,自引:0,他引:12
标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高.针对机器人路径规划的实际应用,通过优化设计标准遗传算法中的交叉算子和变异算子,提出一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法.在把地图特征信息引入遗传算子的操作过程中提高了算法的进化效率.计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高. 相似文献
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改进梯度算子的小生境遗传算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。 相似文献
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在已有多目标遗传算法(NSGA_Ⅱ)研究和分析的基础上,提出一种改进算法INSGA_Ⅱ。在引入算术交叉算子的同时,主要对变异算子进行了改进,引入了Zoutendijk可行方向变异算子。实验表明,改进的算法INSGA_Ⅱ具有更快的收敛速度、更好的收敛性和种群多样性。 相似文献
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一种进化类混合算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的单一算法在解决数值优化问题中存在的问题,提出了一种基于进化计算的混合算法.该算法在原有遗传算法的基础上对交叉算子进行改进,同时将模拟退火算法与变异算子进行结合形成一种模拟变异算子;为提高算法的求解精度和收敛速度,在算法中引入了进化策略的自适应搜索特性; (μ,λ)选择算子的应用增加了跳出局部最优解的几率,精英保留策略的选用能够保障算法收敛于全局最优解.用两个典型的测试函数对该算法进行测试,测试结果表明算法能够跳出局部最优解的陷阱,快速高效,高精度地收敛于全局最优解. 相似文献
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多车型开放式车辆路线问题,是物流配送优化中不可缺少的环节。针对标准遗传算法存在收敛速度慢,局部搜索能力差,易早熟的缺点,采用混合启发式算法进行优化求解。采用实数序列编码,使问题变得更简洁;有针对性地构建初始解,提高了解的可行性;用基于排序的选择与最佳保留相结合策略,保证群体的多样性;引入部分算术交叉算子,加强染色体的全局搜索能力;利用模拟退火算法的Boltzmann机制,控制遗传算法的交叉、变异操作,提高了算法的收敛速度和搜索效率。仿真结果表明混合启发式算法在求解质量和计算效率上好于标准遗传算法。 相似文献
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为了克服蚁群算法解决旅行商问题(TSP)存在的收敛速度慢和解的质量不高等问题,提出了一种新的引入熵的自适应双种群蚁群算法RBAC。将蚁群划分为红蚁群和黑蚁群,红蚁群在路径选择中引入反馈算子优化解的质量,黑蚁群在信息素更新规则引入负荷算子和反馈算子加快收敛速度并防止陷入局部最优。运用信息熵调控红黑蚁群的划分,当熵值达到目标数值时使红蚁群失活并复制相应数量黑蚂蚁,从而前期提高解的质量,后期加速收敛速度。应用RBAC求解TSP问题,并与经典ACS算法进行比较,结果表明RBAC算法在解的质量和收敛速度之间达到良好的平衡,尤其在大规模城市问题中效果更好。 相似文献
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带有单亲遗传特征的蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
周鹏 《计算机工程与设计》2007,28(9):2001-2002,2099
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有许多优良的性质,但同时也存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点.单亲遗传算法不使用基本遗传算法常用的交叉算子,简化了遗传操作过程,且不要求初始群体具有广泛多样性,计算速度较快,不存在早熟收敛现象.将这两种算法结合,提出一种具有单亲遗传特征的蚁群算法.将蚁群算法每次搜索结果作为初始种群,进行单亲遗传优化改良,求得最短路由.在旅行商问题上的实验证明了该算法的有效性. 相似文献
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基于遗传算法的多目标QoS多播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对通信网中多目标QoS多播路由模型,文章提出了一种改进的遗传算法。算法的编码方式采用节点序编码,编码和解码过程都比较简单直观。采用保留最佳个体与适应度比例的选择方法,加快了遗传算法的收敛,并在此基础上采用理想点法构建评价函数来求解模型的Vareto解,采用双层的交叉与变异操作,增加群体的多样性。仿真试验验证,该算法可靠性高,适用于大规模网络。 相似文献
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为了解决进化算法在求解全局优化时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,设计了一个杂交算子,利用种群中最好点与其他点间的关系确定搜索方向,从而快速地找到实值函数的下降方向,一旦算法找到优于种群中最好点的点,利用所构造的两条直线交点的投影对其进行进一步优化,使函数值更迅速地下降.提出了适合杂交算子的初始种群生成方法.设计了一个既能提高收敛速度又能摆脱局部最优的变异算子以增强算法的效果.在此基础上,提出了一个求解全局优化问题的高效进化算法,并从理论上证明了全局收敛性,从数值上验证了有效性. 相似文献
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针对如何在多目标优化过程中求解更好的Pareto解集,提出一种基于变异算子的灰色粒子群算法。该算法将灰色关联度应用于粒子群算法,且将方差的概念引入灰色关联度,以区分那些点关联系数有显著差异而其均值相等的各组序列。以此作为变异策略来控制粒子群算法,以避免现有灰色粒子群算法在求解多目标问题时所出现的局部收敛现象。通过四组不同类型的基准函数测试算法性能,测试结果表明该算法能很好地收敛到Pareto最优解集并有效避免了过早陷入局部最优解。 相似文献
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针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,借鉴人类社会税收机制的作用,提出了能够强化其全局搜索能力的征税算子。征税算子通过抑止信息素差异急剧膨胀,以提高所得解的全局性。并对征税算子的参数设置以及收敛性问题进行讨论研究,最后将添加征税算子的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验。仿真结果表明,征税算子具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象。 相似文献
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针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提高了种群的多样性;根据种群聚集度的思想,提出一种基于种群聚集度自适应的变异算子,该算子能依据种群个体当前的种群聚集度自适应地调整DE/best/1变异算子和加权异维学习变异算子的变异权重,加快算法收敛速度、提高其收敛精度。通过在20个典型的测试函数上进行测试,与7种具有代表性的算法相比,结果表明提出的算法在求解精度和收敛速度上具有很大优势,并显示出了非常好的鲁棒性。 相似文献