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基于模拟退火遗传算法的土地利用结构优化模型 总被引:2,自引:0,他引:2
将模拟退火方法引入遗传算法中,对多参数问题进行优化。该算法克服了SGAs的过早收敛的问题以及算法易陷于局部极小点的问题,使得搜索沿着全局最优方向进行。将该算法应用于解决土地资源优化分配的问题中,优化结果同样具备上述特点。参3。 相似文献
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一种基于相位比较的量子遗传算法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对量子遗传算法不适于连续函数优化的问题,提出了一种改进的量子遗传算法。该算法直接将量子染色体与当前最优解相比较来确定旋转门的旋转角,种群中各个体以不同速率向最优解进化以同时实现全局搜索与局部搜索,引入变异操作以防止算法早熟收敛。对该算法及其全局收敛性进行了分析后,将其用于函数极值求解与PID控制器的参数优化,并与遗传算法和量子遗传算法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的寻优性能。 相似文献
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一种用于多目标优化的混合遗传算法 总被引:12,自引:3,他引:9
将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了一种用于多目标优化的混合Pareto遗传算法(HPGA)。针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,引入直接搜索策略以增强算法的局部搜索能力。HPGA首先运行Pareto遗传算法,以得到近似的Pareto最优解;然后启动直接搜索对其进行进一步优化。仿真结果表明HPGA兼具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力。与Pareto遗传算法相比,HPGA不仅提高了优化搜索的效率,而且能够保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优前沿面。 相似文献
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一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。 相似文献
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连续系统优化的嵌套分割算法实现 总被引:3,自引:0,他引:3
首先介绍了嵌套分割算法(NP算法)用于离散系统优化的思想和方法,然后提出了连续系统优化的NP算法实现的思路和方法,并通过将其用于一个经典问题的解决,说明了NP算法应用于连续系统优化的可行性,同时展示了NP算法在连续系统优化中优越的全局寻优能力. 相似文献
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求解作业排序问题的通用混合遗传算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向 ,由于其固有的计算复杂性( NP-Hard) ,一般无法利用经典方法求出最优解。本文针对一般作业排序问题 ,将遗传算法与启发式方法相结合 ,建立了一种混合算法框架 ,利用遗传算法改进启发式方法的求解性能 ,同时利用启发式方法引导遗传搜索过程 ,以提高其搜索效率。通过对完工时间与平均延误时间等不同优化目标的计算分析与比较表明 ,该方法对不同类型的排序问题均具有相当满意的求解效果. 相似文献
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天地测控资源一体化调度问题是一个典型的大规模组合优化问题,优化过程极其复杂,采用单一优化机制的传统蚁群算法求解这类问题时,存在求解效率低且求解性能差的缺陷。鉴于此,提出了采用两种不同融合策略的新型遗传蚁群优化方法(genetic ant colony optimization hybrid algorithm, GA-ACO)求解问题。该方法利用遗传算法的快速搜索、群体性能等优势生成初始蚁群信息素分布,提高了蚁群算法由于运行初期信息素更新较慢导致的较低求解效率和后期早熟引起的较差求解质量。仿真结果表明,相比于基本蚁群算法和遗传算法,混合蚁群算法的寻优性能更好,求解效率更高,更适合解决天地测控资源一体化调度问题。 相似文献
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本文综合并行遗传算法(PGA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种新的退火并行混合优化策略(PGASA).该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点,在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子,增强和补充了PGA的局部进化能力;同时将机器学习原理引入到混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度.针对车间调度中的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性. 相似文献