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本文首先阐述了遗传算法的主要特点和基本原理,随后对遗传算法的理论与技术研究的主体,即编码机制、适应度评价以及选择、交叉、变异等遗传算子进行了探讨;比较分析了各种遗传操作方法的优缺点和适用场合;对遗传算法的理论和技术做了初步研究综述。 相似文献
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遗传算法理论及其应用研究进展 总被引:28,自引:3,他引:25
首先阐述遗传算法的原理和求解问题的一般过程;然后讨论了近年来从遗传算子、控制参数等方面对遗传算法的改进,并对遗传算法在计算机科学与人工智能、自动控制以及组合优化等领域的应用进行陈述;最后评述了遗传算法未来的研究方向和主要研究内容。 相似文献
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针对遗传算法所存在的早熟和收敛速度慢等问题,基于低等生物的分裂生殖现象,提出了分裂算子的概念,并将该算子引入到传统遗传算法和自适应遗传算法中,对这两种遗传算法进行了改进。通过一系列多峰函数测试实验,将改进算法分别与基本遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明引入分裂算子后的遗传算法和自适应遗传算法不仅有效地收敛到全局最优解,而且提高了收敛速度。 相似文献
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遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法,该文对标准遗传算法进行简要的介绍并利用C语言实现标准遗传算法对函数进行优化并根据实验数据分析了种群大小、变异概率、交叉概率对算法的影响。 相似文献
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基于遗传算法的数码问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
在人工智能研究中,数码问题常被用来作为一些搜索算法的测试实例。数码问题的搜索空间巨大,对于24数码问题,目前最好的启发式搜索算法找到最优解(最少移动步数)通常也至少需要2.25小时^[1]。遗传算法具有简单、通用、鲁棒性强的特点,适合于在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解。该文给出了求解该问题的遗传算法,并针对遗传算法容易过早收敛的问题,对传统遗传算法进行了改进。通过用多个随机生成的]5数码和24数码问题作为测试实例,本算法均在较短的时间内找到了问题的解,从而证明了算法的有效性。 相似文献
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TSP问题是一个典型的组合优化问题,也是一个NP难题,一般很难精确地求出其最优解,因而找出有效的近似解算法具有重要意义。针对基本遗传算法在解决TSP问题时所存在的收敛速度慢、容易“早熟”的问题,在选择算子中引入选择因子,同时提出一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是先比较两个城市间距离再进行交换城市序号,因此加快了收敛的速度,而基于种群的相似度更新策略则在算法的后期可以有效地防止早熟。通过对实例144进行测试,证明该算法在解决该类问题上取得了较好的效果。 相似文献
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本文介绍了一种采用遗伟算法进行矢量化的方法。具体介绍了编码方法、适应度函数以及实际过程中的交叉算子。最后给出了实验结果,并和通常的折线段副近法进行了对比。 相似文献
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本文首先介绍了遗传算法的理论知识,阐述了基本遗传算法的优点及不足之处。然后在小生境遗传算法的基
础上,引入了隔离技术以及自适应算子,形成了一种基于隔离技术以及梯度算子的小生境遗传算法。理论及实践均表明,新的
改进的遗传算法在实际问题的解决中确实优于基本小生境遗传算法。 相似文献
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在基于Rough集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一。该文分析了基于遗传算法的约简算法,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的遗传约简算法。 相似文献
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一种基于遗传算法的负载均衡选播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
选播是定义在IPv6中的一种新型的网络服务。它可以实现一台主机与一组目的主机之间最“近”的一个通信。本文提出了一种负载均衡选播路由算法,并利用改进的遗传算法求最优解。该算法以路径延时、剩余带宽、服务器负载这三个参量为选路依据,保证了选播路由的服务质量。仿真结果表明,该算法可以达到合理利用系统资源,提高网络运行效率的目的。 相似文献