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遗传算法选择策略比较 总被引:5,自引:0,他引:5
以遗传算法中的轮盘赌选择策略和锦标赛选择策略作为研究对象,通过在13个基准测试函数上的测试,对不同选择策略的性能进行了比较和分析.实验结果表明,锦标赛选择策略比轮盘赌选择策略具有更好的通用性,而且性能更优.在锦标赛选择策略中,组规模为种群规模的60%至80%的锦标赛选择策略效果较好.该实验结果为设计更加合理高效的选择策略提供了有用的参考. 相似文献
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用遗传算法优化航班规划问题 总被引:1,自引:0,他引:1
运用遗传算法解决了飞机调度问题中的航班规划问题.通过对求解变量,即各机型在航线上的航次的整数编码,实现了求解目标在遗传算法中的表达.并且通过利用基于惩罚方式的有效修补策略对染色体的实用性进行修补,减少非法解的出现,使得求解结果符合实际情况.最后通过了广州白云国际机场与其它城市间的航线航班的规划实例,验证了所采用的算法是正确、有效的,具有很强的可扩展性和实用性. 相似文献
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人才是提高部队后勤能力的关键因素.因此,各个部队要提高完成多样化军事行动后勤保障能力,必须从多样化人才的培养抓起,不断提高各类人员完成多样化军事行动能力和素质. 相似文献
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蚁群算法优化到达航班排序和调度问题的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效解决动态环境中的到达航班排序和调度问题,提出了基于移动域控制的动态蚁群优化算法,该算法将总时间划分成多个时间窗口,并将蚁群算法优化控制在一个移动域内进行,有效避免了算法的早熟,降低了算法的计算复杂度.实例仿真计算表明,该算法比标准的蚁群算法具有更高的求解质量和求解效率,适合于对终端区到达航班进行实时排序和调度. 相似文献
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昂贵多目标优化问题是一类需要同时优化多个相互冲突且评估计算成本十分昂贵的目标的复杂优化问题,需要算法在计算资源受限的情况下尽可能找到目标值好且多样性好的一系列非支配解.进化计算方法是求解多目标优化问题的有效手段,但在求解昂贵多目标优化问题时仍面临多样性和收敛性这两个方面的挑战,即难以找到多样性好且收敛到全局最优的一系列解.针对上述挑战,本文提出了新型的基于多目标数据生成的昂贵多目标进化算法.本文的贡献点和创新点主要有以下三个方面.首先,本文提出并证明了非支配解生成定理,并基于此提出了多目标数据生成方法,以更有效地搜索到更多非支配解,提高算法的多样性.其次,本文提出了多种群多代理框架,使用多个代理模型替代评估成本昂贵的真实目标函数,并协同演化多个种群对多个代理模型进行协同求解,从而提高算法的收敛性.再次,基于上述提出的方法和框架,本文提出了基于多目标数据生成的昂贵多目标进化算法,以对昂贵多目标优化问题进行求解.为了验证算法性能,本文在两个著名测试集的共16个问题上进行了丰富的大量测试实验,并与现有的五个前沿算法进行对比.实验结果表明,本文提出的算法能在大部分问题上取得比所有对比算法都更好... 相似文献
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车辆安全管理是汽车部(分)队工作永恒的主题,是部队管理的重要组成部分,存在于车辆管理各领域、各系统、各个环节的一切活动之中。本文从技术培训以及管理信息手段来探讨如何提高部队车辆安全管理水平。 相似文献
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通过八数码问题比较搜索算法的性能 总被引:1,自引:0,他引:1
搜索算法的核心在于搜索策略的制定.一般的搜索算法采用无信息指导的搜索策略,如深度优先搜索(DFS)和宽度优先搜索(BFS),还有一些搜索算法采用了启发式信息指导的搜索策略,如A*算法.不同的搜索策略会使得搜索算法的性能有很大的差异.使用以上3种搜索算法实现八教码问题的求解,分析和比较三者所表现出来的性能,同时指出3种搜索算法的特点和应用范围,最后给出分析结论以指导开发和使用更加高效的搜索策略. 相似文献
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为有效解决遗传算法收敛速度慢和早熟收敛的问题,提出一种基于最优保留策略的改进方法。对遗传算法的选择算子和变异算子同时加以改进优化,将群体优胜劣汰的思想有效融入遗传算法框架,保障最优个体的基因能迅速向后代传播,加快收敛速度。提出最优个体优化变异的思想,避免算法落入局部最优。给出算法实施的具体步骤,在8个基准测试函数上进行仿真实验。数据比较和分析结果表明,该算法在收敛速度与全局收敛能力上都有较大的改善。 相似文献