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噪声环境下遗传算法的有效实现对于提高遗传算法实际应用价值具有非常重要的意义。文中对遗传算法领域的噪声环境以及噪声模型进行了分析和描述,着重从函数优化和模式定理分析了噪声环境对遗传算法的影响和主要原因,最后采用高斯噪声模拟噪声环境,对传统遗传算法和两种常用改进遗传算法进行了性能比较和分析。 相似文献
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一种遗传算法适应度函数的改进方法 总被引:13,自引:0,他引:13
针对简单遗传算法中线性适应度函数随进化过程恒定不变的缺点。提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以典型的遗传算法测试函数为算例,分别以Goldberg提出的线性拉伸方法与文中提出的改进遗传算法进行计算。计算结果表明文中提出的动态适应度函数对简单遗传算法的改进有较明显的效果。 相似文献
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本文针对多峰函数优化问题,提出了一种基于排序的遗传算法,该算法对原有遗传算法的编码方式、选择算子、交叉算子及变异算子进行了改进,增加了灾变算子及精度调整环节。使搜索效率有了较大提高,较好地避免了系统,在实例运行中体现出优良特性。 相似文献
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传统遗传算法(SGA)在处理多峰值函数优化问题中存在局部收敛性的问题,最初的量子遗传算法(QGA)也存在这一问题。运用一种改进量子遗传算法(MQGA),有效地解决了一些多峰值函数的优化问题。根据几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,与SGA和QGA相比,改进的量子遗传算法(MQGA)在一些多峰值优化问题中更具有效性和可行性。 相似文献
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最大团问题的改进遗传算法求解 总被引:1,自引:0,他引:1
最大团问题是组合优化中经典的NP完全问题,该问题的枚举算法只适用于求解中小规模的图。提出了基于遗传算法的最大团问题求解算法,引入概率模型指导变异产生新的个体,并结合启发式局部算法搜索最大团。经算例测试,获得了较好的效果。 相似文献
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一种改进的遗传算法:GA-EO算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对基本遗传算法(GA)有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题,采用将极值优化(EO)算法与传统遗传算法相结合的方式,对基本遗传算法进行改进,提出了一种新的算法:GA-EO算法,并用实验证明了新算法的有效性。 相似文献
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对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的“早熟”问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。 相似文献
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讨论了遗传算法在问题求解中的早熟现象,引进一个参数用以衡量种群中染色体的相似程度,用以增加种群的多样性;在杂交和变异运算过程中,混合了模拟退火思想作为新个体的接受准则;通常的变异算子需要扫描每一个染色体中每一个等位基因,提出一种新的变异方式,大大提高了算法搜索效率。通过实际计算比较表明,该改进遗传算法在背包问题求解中具有很好的收敛性、稳定性和计算效率。 相似文献
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车辆路径问题是一个典型的组合优化类问题,遗传算法是求解此类问题的方法之一。针对遗传算法容易出现“早熟”现象的问题,借鉴免疫算法通过抗体浓度抑制以保持种群多样性的优势以及模拟退火算法的个体选择策略,提出了一种改进的遗传算法,并将其用于解决车辆路径问题。实验验证了算法的有效性以及求解的效率和解的质量。 相似文献
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遗传算法的基因定位算子 总被引:2,自引:0,他引:2
针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一个基因定位算子.该算子的思路是进化一定代数(L)后通过对最优的若干个(N)染色体基因位从高位到低位逐次进行比较,如果当前的基因位都相同时便把该基因位确定下来,以后的交叉、变异操作都不让该基因位参考,随着算法的进行,染色体基因便从高位到底位逐渐地确定下来.基次,通过在基因定位过程中引入模拟退火思想和小生境技术等局部搜索能力的算法,提高该算子的全局优化能力.最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值. 相似文献