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模糊自适应遗传算法及其性能分析 总被引:3,自引:0,他引:3
金聪 《小型微型计算机系统》2001,22(9):1080-1082
遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,而交叉和变异是两个关键操作,本文针对遗传算法在应用过程中叉交概率和变异概率所存在的问题提出一种模糊自适应遗传算法,新算法利用模糊系统技术来自适应估计交叉概率和变异概率,最后,通过多峰函数优化问题的仿真结果证明了算法的实用性和有效性。 相似文献
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该文针对遗传算法存在的问题,在总结了有关交叉和变异操作的启发性知识的基础上,给出了交叉概率、交叉点位置和变异概率的模糊优化规则,提出了一种新的基于模糊控制器的遗传算法(FCGA)。对三个函数的优化结果表明:FCGA不仅能够有效克服早熟收敛,而且提高了算法的收敛速度。 相似文献
3.
利用遗传算法实现数字图像分割 总被引:10,自引:0,他引:10
本文将遗传算法引入数字图像分割之中,在此基础上,利用文献[5]提出的一种具有每个基因位交叉概率自适应变化的新交叉操作的改进型遗传算法来实现数字图像的分割,模拟结果表明,本文虎法用于数字图像分割,其收敛性能远远高于文献[2]的传统方法和标准遗传算法。 相似文献
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一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性. 相似文献
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为提高传统自适应遗传算法优化的BP神经网络对人体行为的识别率,提出了一种改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络预测方法.该算法使用新的动态变化的交叉和变异分布指数计算公式来优化传统的二进制交叉和多项式变异操作,根据种群集中和分散的剧烈程度自适应地增大或减小交叉和变异的概率,极大地弥补了传统的交叉和变异操作所造成的破坏优... 相似文献
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交叉操作和变异操作是遗传算法的两种基本操作,遗传算法的收敛速度在很大程度上与交叉概率和变异概率的选取以及交叉个体的配对策略有关.本文提出一种基于距离测度的改进自适应遗传退火算法,根据个体的距离密集度自适应地确定其交叉概率和变异概率.算法采用非等概率交叉配对策略,根据两个个体之间的距离自适应地确定交叉配对概率.此外,算法引入模拟退火机制,在遗传进化过程中的每一代,对最优个体进行邻域局部寻优,利用模拟退火进一步改善算法的收敛性能.对带边界约束函数优化问题进行了仿真计算,结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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交叉位置非等概率选取的遗传算法 总被引:39,自引:2,他引:37
以遗传算法应用中普遍采用的二进制编码为前提,分析了交叉位置等概率选取交叉操作对遗传算法寻优的不利影响,并提出交叉位置非等概率选取的交叉操作方法,利用该交叉操作算子的遗传算法具有较好的收敛性能。 相似文献
9.
针对在数据挖掘应用中关联规则挖掘的问题,给出一种基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘方法,该算法将遗传算法和克隆算法优点相结合,通过克隆操作来产生一组新的个体,独立地对所产生的各个体进行变异,交叉操作,同时采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,从而求得问题的最优解。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。 相似文献
10.
一种新的改进遗传算法 总被引:11,自引:3,他引:11
该文提出了一种新的改进遗传算法,通过设计与进化代数相关的交叉概率及与个体适应度相关的自适应变异概率,并采取避免近亲繁殖的交叉手段等方法,来改善遗传算法的质量,提高其搜索能力和收敛速度。计算结果表明该算法达到了预期效果。 相似文献
11.
布局是VLSI布图设计中的关键环节,通常采用随机优化算法。该文采用遗传算法(GA)与模拟退火法(SA)相结合的搜索算法实现VLSI门阵列模式布局,利用遗传算法进行全局搜索,模拟退火法进行局部搜索。进化过程中采用精英保留策略,并对进化结果进行有选择的模拟退火操作,这样既加强了局部搜索能力又防止陷入局部最优。在复合布局目标函数中引入对最长线网的惩罚,其收敛速度比以总线长度为单一目标函数的要快。在交叉操作中,对交叉位置的选择采用了一种新的策略,增加了交叉的有效性。实验表明,此算法与简单遗传算法相比,有效地提高了全局搜索能力。 相似文献
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CRGA——一种基于保留全局公共模式和约束交叉位置的遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于保留全局公共模式和约束交叉位置的遗传算法CRGA,该算法解决了标准交叉算子容易破坏高阶、长而好的模式及其在相似个体之间低效的问题,CRGA通过对适应度高于群体平均适应度的个体模式基因值的统计来估算父个体基因值在子个体中保留的概率,从而达到对高阶、长而好的模式的保护;同时通过约束交叉位置,保证了交叉操作一定能产生新个体.实验结果表明,CRGA算法在收敛精度和收敛速度上都要明显优于基于标准交叉算子的遗传算法. 相似文献
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针对理论上属于NPC 问题的非规则件优化排样问题,论文提出一种基于
小生境技术的自适应遗传模拟退火算法与基于内靠接临界多边形最低点的启发式布局算法
相结合的方法。考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应
的交叉概率和变异概率,通过基于小生境技术的遗传模拟退火算法对非规则件排样的最优顺
序和各自的旋转角度进行优化搜索。将非规则件定位在有缺陷原材料和非规则件多边形的内
靠接临界多边形最低点以实现个体的解码,同时避开了原材料表面缺陷。排样实例表明,该
优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。 相似文献