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多目标遗传算法MOGA是求解多目标优化问题的有效工具,因而在求解实际问题中得到了越来越广泛的应用。但是,不同的实际问题有不同的要求及不同的约束条件,因此在求解实际问题时需要对算法的遗传操作做出改进,以满足不同问题的需要。本文就是多目标遗传算法在人脸识别中的具体应用。 相似文献
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基于遗传算法的Job-Shop调度问题求解方法 总被引:12,自引:2,他引:12
调度问题是许多计算机应用领域的重要问题,Job-Shop调度是其中的一类典型的困难问题,它通常包含多个可并行实现的目标以及实现这些目标的多种方法与资源.本文以一类实用的Job-Shop问题模型为基础,给出了用遗传算法求解调度问题应采用的染色体表示方法,并针对问题的特点,给出了面向资源空间与面向规划空间的遗传操作的设计思想与方法.实验结果表明,基于遗传算法的Job-Shop调度问题求解方法具有较好的性能,同时也表明,对于求解过程中可能出现的提前收敛问题可通过改变遗传操作概率及调节适应度等方法予以解决. 相似文献
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遗传算法的收敛性研究 总被引:27,自引:1,他引:27
本文讨论了遗传算法的收敛性问题,提出了一个收敛的充分条件,证明了对任何问题,只要其问题空间编码和遗传操作的组合满足这个条件,就可以用遗传算法求解,由此得到了GGA-难题珠新定义,解释了现有模式理论所不能解释的最小欺骗问题,并讨论了它的可操作性。 相似文献
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方文平 《数字社区&智能家居》2007,3(14):349
本文介绍了一个基于遗传算法的入侵检测规则挖掘模型.给出了模型的框架图以及模型主要的流程步骤,并详细分析了遗传算法在模型中的应用,给出了编码策略、适应度函数及遗传操作. 相似文献
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在结合遗传算法和量子理论的基础上,提出了一种改进的量子遗传算法(IQGA)求解模糊交货期多机并行调度问题。采用量子比特相位比较法更新量子位,以加快搜索的速度和效率;采用求反解码操作,以扩大种群规模。通过仿真验证,改进的量子遗传算法在求解模糊交货期多机并行调度问题时有较好的寻优能力。 相似文献
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典型遗传算法在进化过程中易陷入局部收敛、过早收敛,效率低,针对这些问题,提出一种基于特征选择的智能化分组遗传算法,利用特征选择原理和分组优化思想对进化过程中的基因进行智能分组的遗传操作,在适应度函数中引入个体特征构建动态的环境适应度评价模型。算法通过分组的遗传操作,保证了父代的优秀模式遗传到下一代,加快了收敛速度,分组变异算子扩大了搜索范围,使结果容易走出局部最优解。应用实验验证表明,算法对局部最优解有较强的免疫能力,有效搜索到全局最优解的进化代数较典型遗传算法明显减少,收敛精度高,证明了算法的有效性。 相似文献
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云计算环境中服务动态选择算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决云计算环境下的服务动态选择问题,设计了综合考虑反应时间和成本的适应度函数,提出了求解服务动态选择问题的分布估计蛙跳算法.在蛙跳算法的基础上,借鉴交叉操作改写蛙跳算法的进化算子,并引入分布估计进化策略改进蛙跳算法的青蛙更新模式,使改进后的新算法具有更全面的学习能力,能够有效避免算法陷入局部最优.仿真实验验证了算法的可行性和有效性,与蛙跳算法和分布估计算法相比,该算法的收敛性能和寻优能力均得到改善,能够更好地解决云计算环境下的服务动态优化选择问题. 相似文献
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针对K-medoids算法易陷入局部最优和聚类结果不稳定的问题,提出了一种精英遗传K-medoids聚类算法。该算法使用精英策略来控制遗传操作的整体进化方向;根据种群的平均适应度引入若干随机个体来提高种群多样性,从而在一定程度上减少了遗传算法的早熟现象。为了提高进化效率,该算法设计出一种新的交叉方式;为了保证交叉变异结果的优秀性,该算法引入了一种竞争机制。8个数据集的仿真实验表明,该算法在提高聚类准确率的同时,聚类结果的稳定性也有所提高。 相似文献
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随机时变背包问题(RTVKP)是一种新的动态背包问题,也是一种新的动态组合优化问题,目前它的求解算法主要是动态规划的精确算法、近似算法和遗传算法.本文首先利用动态规划提出了一个求解RTVKP问题的新精确算法,对算法时间复杂度的比较结果表明:它比已有的精确算法更适于求解背包载重较大的一类RTVKP实例.然后,分别基于差分演化和粒子群优化与贪心修正策略相结合,提出了求解RTVKP问题的两个进化算法.对5个RTVKP实例的数值计算结果比较表明: 精确算法一般不宜求解大规模的RTVKP实例,而基于差分演化、粒子群优化和遗传算法与贪心修正策略相结合的进化算法却不受实例规模与数据大小的影响,对于振荡频率大且具有较大数据的大规模RTVKP实例均能求得的一个极好的近似解. 相似文献
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This paper proposes a new quantum-inspired evolutionary algorithm for solving ordering problems. Quantum-inspired evolutionary algorithms based on binary and real representations have been previously developed to solve combinatorial and numerical optimization problems, providing better results than classical genetic algorithms with less computational effort. However, for ordering problems, order-based genetic algorithms are more suitable than those with binary and real representations. This is because specialized crossover and mutation processes are employed to always generate feasible solutions. Therefore, this work proposes a new quantum-inspired evolutionary algorithm especially devised for ordering problems (QIEA-O). Two versions of the algorithm have been proposed. The so-called pure version generates solutions by using the proposed procedure alone. The hybrid approach, on the other hand, combines the pure version with a traditional order-based genetic algorithm. The proposed quantum-inspired order-based evolutionary algorithms have been evaluated for two well-known benchmark applications – the traveling salesman problem (TSP) and the vehicle routing problem (VRP) – as well as in a real problem of line scheduling. Numerical results were obtained for ten cases (7 VRP and 3 TSP) with sizes ranging from 33 to 101 stops and 1 to 10 vehicles, where the proposed quantum-inspired order-based genetic algorithm has outperformed a traditional order-based genetic algorithm in most experiments. 相似文献
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针对交互式遗传算法缺乏衡量评价不确定性的问题,采用离散适应值评价进化个体,利用灰度衡量评价的不确定性。通过确定离散适应值的灰度,获得反映种群进化分布的信息;基于此,给出了进化个体的自适应交叉和变异概率。将该算法应用于服装进化设计系统,仿真实例与分析结果表明,所提出的算法可以有效缓解人的疲劳,提高优化效率。 相似文献
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一种改进的遗传算法及其在TSP中的实现 总被引:4,自引:1,他引:4
TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。文章针对TSP问题.提出了一种改进的遗传算法。在遗传算法中引入进化算法的思想,在此基础上提出顶端培育策略和分阶段策略,以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。在算法的仿真和测试中,改进后的算法明显优于传统的遗传算法。这表明,该算法具有良好的可行性和实用性。 相似文献
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为解决机务段检修工单调度中人力资源的分配问题,建立工单调度数学模型,采用病毒进化遗传算法求解型,并验证模型的科学性及病毒进化遗传算法求解问题的优越性. 相似文献