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基于遗传算子的改进粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服PSO算法容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于遗传算子的改进PSO算法。该算法借鉴常规的遗传算法中的选择交叉操作,在优化搜索过程中更新粒子的位置时,进行交叉操作,可以扩大全局搜索范围,避免局部最优,提高粒子的多样性。对改进后的算法使用几个典型的测试函数进行了仿真实验,实验结果表明,相比于标准PSO该算法的全局搜索能力和收敛精度都有较大提高,有效地改善了优化性能。 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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遗传算法是一种进行全局寻优的有效方法,是进化计算中最受关注的算法之一.基本遗传算法采用选择、交叉、变异等算子对问题的解空间进行搜索,具有结构简单、实现方便、鲁棒性强等特点,在许多领域得到了应用.介绍了遗传算法的原理与实现方法,讨论了基本遗传算法的遗传算子以及具有重要意义的模式定理.在基本遗传算法的基础上,提出了对选择算子的改进方法,即在选择操作时增加了自适应的优选和淘汰机制,以便提高进入交配池个体的适应值.仿真结果表明,改进后的遗传算法能有效地提高群体的平均适应值,加快最佳个体的进化速度. 相似文献
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基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。 相似文献
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针对差分进化算法传统变异策略在全局收敛鲁棒性和搜索效率上不能达到一个很好的折衷,并且算法的操作算子固定,导致搜索效率低、易早熟收敛等问题,文中在差分进化算法变异策略性能分析的基础上,提出了一种基于锦标赛选择的变异策略。该策略采用“锦标赛选择”对随机选取的变异向量排序选出基向量,差分向量选择有利于搜索的方向并对其 “强化”,以提高收敛速率和维持种群多样性;同时操作算子采用随机正态缩放因子F和时变交叉概率因子CR,以平衡局部搜索和全局搜索;最后,利用4个典型Benchmarks测试函数对改进算法进行测试。实验结果表明,该改进型差分进化算法能有效避免早熟收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。 相似文献
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针对协作认知无线电网络中较为复杂的多主用户与多次级用户共存场景,提出联合频谱分配与协作集划分问题,并将该问题形式化描述为整数0-1非线性规划问题,证明其是NP-hard的.首先,设计了集中式的遗传算法CGA(centralized genetic algorithm)对问题求解,对该算法进行齐次有限马尔可夫链建模并对其全局收敛性进行了分析;随后,提出了一种包含两阶段的分布式遗传算法DGA(distributed genetic algorithm),包括基于最小支配集的分簇与频谱预分配阶段和簇间协作集协商与簇内适应值精化阶段.此外,还提出一种快速收敛的DGA算法(fast-convergent DGA,简称FDGA)缩短分布式算法运行时间.仿真实验结果表明,根据能反映出算法性能的适应值结果对各算法进行比较:(1)小规模网络下CGA获得的解平均为通过穷举算法得到的最优值的92%;(2)随着网络规模的扩大,由于CGA搜索空间增大,DGA,FDGA在达到相同停机条件时获得的适应值比CGA提高约20%;(3)与DGA相比,FDGA虽能得到与DGA相近的结果,但却大大缩短了算法收敛的时间,更适应于大规模网络应用. 相似文献
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Marcelo Seido Nagano Rubn Ruiz Luiz Antonio Nogueira Lorena 《Computers & Industrial Engineering》2008,55(1):195-207
The general flowshop scheduling problem is a production problem where a set of n jobs have to be processed with identical flow pattern on m machines. In permutation flowshops the sequence of jobs is the same on all machines. A significant research effort has been devoted for sequencing jobs in a flowshop minimizing the makespan. This paper describes the application of a Constructive Genetic Algorithm (CGA) to makespan minimization on flowshop scheduling. The CGA was proposed recently as an alternative to traditional GA approaches, particularly, for evaluating schemata directly. The population initially formed only by schemata, evolves controlled by recombination to a population of well-adapted structures (schemata instantiation). The CGA implemented is based on the NEH classic heuristic and a local search heuristic used to define the fitness functions. The parameters of the CGA are calibrated using a Design of Experiments (DOE) approach. The computational results are compared against some other successful algorithms from the literature on Taillard’s well-known standard benchmark. The computational experience shows that this innovative CGA approach provides competitive results for flowshop scheduling problems. 相似文献
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针对图像相关匹配计算量大的问题,提出基于云遗传算法的图像相关匹配方法。考虑到图像平均量的存在会增加匹配的难度,对传统归一化相关测度进行修正。为寻找最佳匹配点,将修正后的相关测度作为适应度函数,采用云遗传算法进行寻优。由于云遗传算法具有收敛速度快、局部寻优能力强和不易产生早熟现象等优点,新方法的匹配精度和速度都得到提高,且抗噪声能力强。仿真实验结果表明,新方法对无噪声和有噪声图像都能实现高精度匹配,在匹配精度和速度上优于基于自适应遗传算法的匹配方法。 相似文献
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针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法。综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相混合的进化寻优机制,通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子群算法的切换,实现网络参数在可行解空间的全局优化求解。实验结果表明,该算法较大提高了PNN的训练效率。 相似文献
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针对目前种子优化算法存在的空间探索能力不足、后代个体分布多样性较弱的问题,文中提出基于柯西分布和父种轮换机制的种子优化算法.首先,构建基于柯西分布的种群分布模型,用于前期探索阶段,提升算法的全局搜索能力.然后,建立基于赌轮法的父种轮换机制,提高后代种群的多样性.最后,构建个体距离阈值、分布方差和后代比例的自适应调整机制... 相似文献
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为加快量子遗传算法的参数更新速度,简化遗传操作步骤,提出了一种基于通用量子门的量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm with Universal Quantum Gate,UQGA)。该方法以通用量子门为逻辑计算单位,对染色体进行遗传操作。利用Hadamard门进行基础变换;通用量子门通过新的旋转角度函数,对各个基因位进行选择、变异操作;通过求解适应度函数,得到全局最优解;同时,算法经数学证明是收敛的。该算法应用到函数极值搜索和Iris数据集特征选择中。实验结果表明,UQGA具有较好的全局搜索和特征选择性能,尤其是在收敛速度、运算时间和分类准确率方面明显优于普通量子遗传算法和普通遗传算法。 相似文献
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卷缩轮(Autonomic Nerve Wreath,ANW)是虹膜诊断学中一个重要的诊断标志.而如何提取易受光斑、色素斑及睫毛等干扰影响的卷缩轮在目前仍是一个难题.本文提出了一种基于遗传算法的虹膜卷缩轮提取方法.该方法以区域点密度作为适应度,并通过轮盘赌来选择最优个体,比较相邻两染色体间基因适应度来进行父本的选择.实验结果表明提出的方法能有效避免光斑、色素斑及睫毛等信息的干扰,提高了算法的搜索效率和准确率,提取出的卷缩轮与实际的卷缩轮较一致. 相似文献
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混沌遗传算法(CGA)的应用研究及其优化效率评价 总被引:25,自引:1,他引:25
利用混沌运动的遍历性,提出了一种求解优化问题的混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic A1gorithm).
该算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变
量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度.研究结果表明,该方法
效果显著,明显提高了优化计算效率.本文将"平均截止代数"和"截止代数分布熵"作为评价指
标,对混沌遗传算法(CGA)的优化效率进行了研究,定量地评价了CGA的优化效率,通过与遗
传算法(GA)进行比较,进一步说明了CGA的优化效率高于GA. 相似文献