共查询到17条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
族群进化算法(EGEA)利用族群机制进行群体结构调控。在基于二进制编码的群体中,个体间编码的差异性被作为族群聚类的标准。由于自然二进制编码所存在的Hamming悬崖问题易影响族群聚类的准确性,从而降低EGEA的搜索效率,因此提出利用Gray编码连续个体间编码只有一位不同的特点来改进族群聚类的精度。针对典型多维函数的仿真实验表明,基于Gray编码的族群聚类过程可显著提高EGEA的收敛速度和解的精度。 相似文献
6.
基于单亲细胞的无性繁殖-分裂,提出了一类新的DNA分子自进化优化算法,算法模拟了单亲细胞在恒定环境下的一种进化演变过程,论证了在恒定环境中,单亲细胞DNA分子在生命进化的基本特征-分裂和变异的交互作用下,以1的概率演化到同一个体,即环境中的全局最优点,文中对算法进行了形式描述和理论探索,给出院 收敛性证明,通过
实例仿真和计算,得出了有益的结论。 相似文献
实例仿真和计算,得出了有益的结论。 相似文献
7.
1 引言近年来,神经网络的研究取得了很大进展,特别是,为了克服传统的BP学习算法的缺陷,即学习速度慢和人为给定的拓扑结构对特定学习任务的不适应性,而发展的自适应神经网络的增长策略,它通过不断地增长隐节点或子网来满足给定学习任务的复杂性要求。这种神经网络的增长算法不仅克服了人为指定的拓扑结构的困难,而且由于其结构过程所固有的模块化训练特性,也缓解了传统的BP算法训练速度慢的突出问题。由于神经网络训练程度很难把握,许多算法往往过分强调训练结果而牺牲泛化结果,致使网络的过拟合问题严重。为了克服过拟合问题,研究者们采用了多网络合作模型,由于多个网络的平均效应,可以避免单个 相似文献
8.
基于学习的进化规划算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出基于学习的进化规划算法,用以改进普通进化规划算法的性能,该算法-方面通过学习种群整体的进化信息用以改善种群整体性能,具有大范围快速搜索的特点,另一方面该算法强调学习种群中个体的进化信息,单一个体以当前代的最优化个体作为学习目标,用以加大当前最优解附近的搜索力度,具有局部“细搜”的特点,该进化规划算法不仅能够加快算法的收敛速度,而且能够有效地保证种群的多样性,用该方法可求解具有多个极值点的函数优化问题,计算要仿真实验结果表明该方法是非常有效的。 相似文献
9.
10.
11.
12.
目前遗传算法研究中,缺乏对历代群体进化规律的充分利用,因此引入学习机制,设计反映个体自主学习进化规律的自适应算子,并且结合现有的改进遗传算法,提出一种新的自适应遗传算法。最后以两个通用的测试函数为例对算法进行性能测试,结果表明,在采用相同参数的条件下,自适应算子能够以较低的代价提高遗传算法的收敛速度,并获得更好的最终优化结果。 相似文献
13.
14.
LI He-song ZHANG Guang-wei LI De-yi LI Xiang-mei 《通讯和计算机》2009,6(10):8-16
As an important branch of Knowledge Discovery, the task of Data Classification is to determine the objects that belong to which pre-defined goals. As evolutionary computation does not require priori assumptions, it shows great vitality in dealing with imprecise, incomplete and uncertain information, which the traditional methods of statistical classifications are helpless in the classification issues. This paper presents a classification algorithm based on cloud model and genetic algorithm. Experiments show that the algorithm is efficient to continuous attribute data sets for the classification. 相似文献
15.
针对传统遗传算法的缺陷,提出一种基于基因位置分布差异而进行演化的改进算法.该算法利用2进制编码位置的差异性,在评价机制的基础上对种群进行动态的划分,并针对各个不同子种群的特点,使用动态的演化参数进行独立的演化操作,使得算法种群的构成类型能够保持多样性的发展,有效地抑制了“早熟”现象的发生.通过后续多个测试函数的对比实验结果表明,该算法在收敛速度、精度及稳定性上有所提高.该算法简单、易于实现、具有较强的通用性,是一种有效解决优化问题的方法. 相似文献
16.
经济负荷分配(Economic Load Dispatch,ELD)是电力系统中一种重要的优化问题,它可归为一类高维、离散、非线性的多约束函数优化问题。针对这类问题,提出了一种基于线性截取策略的改进族群进化算法——EGEA/LT,并使用EGEA/LT对IEEE的3机、6机和15机3个仿真系统进行了优化实验,将实验结果与其他典型算法优化结果进行比较,说明了EGEA/LT是一种求解ELD问题的有效方法。 相似文献
17.
虚拟自然景物技术发展到今天,构造虚拟植物的模型已经很多,但多数都侧重于图形学方面,主要研究对象在某一时刻的形态。受达尔文生物进化论思想启发,借鉴生物界自然选择和进化机制,从植物种群着手,以进化过程为研究对象,为实现计算机对植物进化过程模拟,提出了一种基于遗传算法和L-系统的植物进化模型。该模型无论对于计算机虚拟现实还是植物学研究都具有较高的实用价值。 相似文献