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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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提出一种基于直觉模糊距离测度的小生境技术,结合模糊控制的自适应遗传算法求解旅行商问题。运用个体在遗传算法迭代寻优中的适应度值,通过直觉模糊集的距离测度确定个体之间的相似性,使用共享函数和惩罚函数对适应度低的个体进行惩罚和淘汰,维护了种群个体的多样性;建立模糊推理系统,以自适应调节遗传算法迭代中的交叉率和变异率,使遗传算法能在局部寻优和全局寻优之间达到平衡,弥补遗传算法易早熟收敛和后期寻优能力差的缺陷;通过求解TSPLIB中的多组实例并进行对比,结果表明所提算法的收敛速度、优化精度、效率均具有明显优势。 相似文献
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通过对物流车辆配送过程的研究分析,建立了不带时间窗约束的物流车辆配送路径优化模型。针对普通遗传算法早熟和易陷入局部最优的缺点,通过引入小生境技术对遗传算法进行了改进。其中,选择操作采用了最优个体保留和轮盘赌结合的策略,交叉操作采用最优路径子路径保留策略;变异算子保证个体逐代进化。个体交叉前的配对选择以及交叉完毕后的调整都引入了小生境选择机制。这些方法大大增强了种群的多样性和全局寻优能力,加速了算法的收敛。最后通过实例验证了算法的可行性、实用性和高效性。 相似文献
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改进的模拟退火遗传算法在函数优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模拟退火遗传算法中可能出现的早熟收敛和后期进化较慢问题,提出了多规则选择算子,同时对交叉和变异算子进行了改进,引入了小生境技术解决早熟收敛问题。在此基础上针对函数优化问题设计了改进的模拟退火遗传算法。仿真实验表明,改进的算法在函数优化中,特别是在对多变量函数寻优中,收敛速度和收敛精度都有一定提高。 相似文献
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浮点数编码小生境遗传算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
小生境在增加遗传算法群体的多样性,提高遗传算法的局部搜索能力方面具有良好的性能。迄今为止,有关小生境遗传算法的研究都是基于二进制编码,缺乏以浮点数编码为研究对象的相应成果。而浮点数编码在提高遗传算法的性能和遗传算法的推广应用中,具有其它编码所无法比拟的优势。本文以浮点数编码为研究对象,研究小生境遗传算法的机理,分析在遗传操作中小生境的生成、合并和分离的动态过程,探索其方法。本文的研究和实验结果表明,浮点数编码小生境遗传算法的性能是可靠的,方法是可行的。 相似文献
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基于小生境算法和聚类分析的快速收敛遗传算法 总被引:6,自引:1,他引:5
摘要:针对遗传算法中存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,在讨论种群多样性表示方法和早熟原因的基础上,提出了一种基于小生境技术和聚类分析的遗传算法快速收敛算法.利用小生境技术保持种群的多样性,有效防止早熟收敛.当种群进化到一定程度后,进行聚类分析,从而获得分布在各个极值点附近的聚类区域.在各个聚类中心处,利用局部搜索算法获得极值点;其余个体按照小生境技术在聚类区域外进一步搜索.仿真结果表明,这种算法能够有效地防止早熟收敛,可以极大提高遗传算法的搜索效率,有利于并行实现,并在一定程度上有助于骗问题的解决. 相似文献
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针对时间不确定的job shop调度问题,设计了一种基于机器编码的带有小生境排挤机制遗传算法.该算法引入了冲突消解机制,能迅速提高每一代种群中染色体的质量,加快染色体的进化速度.同时引入带有排挤机制的小生境遗传算法,维持了种群的多样性,有效避免了算法的早熟收敛.增强了算法的整体性能.给出的实例验证了算法的有效性. 相似文献
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一种改进的小生境遗传聚类算法 总被引:2,自引:2,他引:0
传统的遗传算法具有早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,采用改进的小生境技术解决这一问题,同时根据具体问题改进了遗传算子,并将改进后的小生境遗传算法应用于聚类挖掘中。由于聚类挖掘算法中的K—means算法对初始值K的选取敏感,选取值的不同会导致聚类结果的不同,很容易陷入局部最优,使得聚类结果很差。因此,将改进的小生境遗传算法和K-means算法相结合,得出一种改进的小生境遗传聚类算法。验证表明优该算法对提高聚类分析质量是有效的。 相似文献
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针对基于行结构的整数编码遗传算法在求解图着色问题时存在的2个主要问题:编码冗余引起的性能下降和遗传算法易“早熟”陷入局部最优,本文给出一种新的适应度值计算函数,能够使遗传算法对冗余编码获得相同的适应度值,从而将冗余编码作为同一编码处理,减少对冗余编码的无效操作,并且在此基础上,设计与适应度函数相适应的遗传算子,这些算子一方面能使遗传算法在前期产生优秀个体并且维护优秀个体对种群进化的引导作用,加速遗传算法的收敛;另一方面能在遗传算法后期对优秀个体进行爬山优化,弱化优秀个体对种群进化的控制作用,使遗传算法能够收敛到全局最优解。实验结果表明,本文的算法能够准确解决图的点着色问题,并且在时间性能上要优于穷举法和基本遗传算法。
相似文献
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对于多分类问题,大多是经二分类器组合进行训练的,在分类类别多、特征维数高时,存在识别准确率不高和训练速度较慢的问题。将超球支持向量机应用到多类问题,为每个类建立一个超球体模型,通过多个超球体划分样本空间。采用改进的基于排挤的小生境遗传算法(improved crowding niche genetic algorithm,ICNGA)进行特征选择,为不同的目标类别寻找最优的特征子集,优化超球支持向量机的输入。利用UCI标准数据集的数值实验表明,在分类数据类别较多、特征维数较高时,经过ICNGA特征选择之后的多超球支持向量机的识别准确度更好,非常适合解决类别数多、特征维数高的分类问题。 相似文献
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为改善遗传算法求解多目标组合优化问题的搜索效率,提出一种新的遗传局部搜索算法.算法采取非劣解并行局部搜索策略以及基于分散度的精英选择策略,并采用基于NSGA-Ⅱ的适应度赋值方式和二元赌轮选择操作,以提高算法收敛性,保持群体多样性.实验结果表明,新算法能够产生数量较多分布较广的近似Pareto最优解. 相似文献
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针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法。通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法(NCGA)。该算法使用FORTRAN语言进行编程,通过使用三种复杂的测试函数对其性能进行测试,并与自适应遗传算法(AGA)进行了性能比较,还分析了初始种群的优劣对算法性能的影响。测试结果表明:对于遗传算法的改进效果明显,在遗传算法中融入复合形操作能明显增强遗传算法的局部搜索能力,且聚类技术使得遗传算法的全局搜索能力得到显著增强,反向学习操作的添加能增强算法的稳定性。改进后的遗传算法的性能明显好于传统的遗传算法。 相似文献