排序方式: 共有112条查询结果,搜索用时 15 毫秒
91.
动态网络环境下的实时路径评估模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对现有研究工作在处理动态网络环境下车辆路径问题时的缺陷,设计了一个动态网络模型,并在此基础上提出了一个实时路径评估模型。该评估模型利用道路条件和实时获得的交通信息对网络中的各条道路进行动态评估,并根据评估结果对未走的路径进行动态调整,已用于解决动态车辆路径问题。仿真实验对3种不同的路径评估模型进行了比较,结果表明,所设计的实时路径评估模型能有效地求得动态网络下车辆路径问题的优化解,是求解该问题的一个好的方案。 相似文献
92.
基于正交设计的多目标演化算法 总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种基于正交设计的多目标演化算法以求解多目标优化问题(MOPs).它的特点在于:(1)用基于正交数组的均匀搜索代替经典EA的随机性搜索,既保证了解分布的均匀性,又保证了收敛的快速性;(2)用统计优化方法繁殖后代,不仅提高了解的精度,而且加快了收敛速度;(3)实验结果表明,对于双目标的MOPs,新算法在解集分布的均匀性、多样性与解精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA;(4)用于求解一个带约束多目标优化工程设计问题,它得到了最好的结果——Pareto最优解,在此之前,此问题的Pareto最优解是未知的. 相似文献
93.
94.
95.
96.
一个多目标优化演化算法的收敛性分析框架 总被引:4,自引:2,他引:2
由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集——Pareto最优集,而现有的演化算法收敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个。用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问题的收敛性分析框架,并给出了一个分析实例。 相似文献
97.
提出了一种基于均匀设计的基因表达式编程算法(UGEP),该算法对经典的GEP算法做了以下改进:利用混合水平均匀表的构造对初始种群的产生进行改进,保证了解分布的均匀性;引入自适应多亲杂交算子,用均匀优化代替随机进化。从理论上分析并证明了UGEP更具有全局收敛性,且收敛速度也优于经典的GEP。试验结果也证明,在求解函数拟合和时间序列预测等实际问题时,对比同类算法,UGEP算法体现出了较大的优越性。 相似文献
98.
基于改进Inver-over算子的并行TSP演化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了基于近邻点初始化和改进Inver-over(反序杂交)算子求解旅行商问题的并行演化算法.该算法执行时,主进程每当收集到各个种群的最好个体并形成精英种群时,就对该种群执行一次Inver-over算子,然后将其中最好的个体发送给各个种群.在PVM(并行虚拟机)并行环境下的实验结果表明,并行后能取得更好的解,并且在主进程中建立精英种群的演化有助于更好更快的收敛. 相似文献
99.
提出了一种求解约束函数优化问题的方法.它不使用传统的惩罚函数,也不区分可行解和不可行解.新的演化算法将约束优化问题转换成两个目标优化问题,其中一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数.利用多目标优化问题中的Pareto优于关系,定义个体Pareto强度值指标以便对个体进行排序选优,根据Pareto强度值排序和最小代数代沟模型设计出新的实数编码遗传算法.对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性,其性能优于现有的一些演化算法.特别是对于一些既有等式约束又有不等式约束的复杂非线性规划问题,该算法获得了更高精度的解. 相似文献
100.