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相似文献
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1.
运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述,建立了遗传算法的关系代数模型,给出了遗传算法的数学解释.然后,给出建立遗传算法关系代数模型的意义,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性.最后,用该模型描述了2个常见用遗传算法解决的问题,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题,结果表明该模型的可行性.  相似文献   

2.
运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算 ,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述 ,建立了遗传算法的关系代数模型 ,给出了遗传算法的数学解释 .然后 ,给出建立遗传算法关系代数模型的意义 ,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性 .最后 ,用该模型描述了 2个常见用遗传算法解决的问题 ,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题 ,结果表明该模型的可行性 .  相似文献   

3.
针对多路径覆盖测试数据的进化生成问题,提出一种基于精英学习的自适应遗传算法.进化生成测试数据的过程中,对每一个目标路径,都选出当前种群中穿越路径最接近该路径的个体作为精英个体,将选中参与交叉的个体与该个体穿越路径最接近的目标路径的精英个体进行交叉操作,有效保证子代种群性能优于父代,加快了遗传算法的寻优速度,提高了多路径覆盖测试数据生成效率.在基准测试程序中的实验结果验证了本文方法的有效性.  相似文献   

4.
给出粗粒度并行遗传算法对于子种群间迁移策略的一种改进,即每隔一定的进化代数,各子种群与公共池交换最佳个体和代表个体.改进后的迁移算子淡化了子种群间交换个体时的拓扑结构,提高了各子种群的多样性.对复杂非线性函数求极值的仿真结果表明,改进迁移算子后的粗粒度并行遗传算法相对于固定拓扑结构的粗粒度并行遗传算法,得到最优解的进化代数提前,并且最优解的质量有所提高.  相似文献   

5.
基于纯数值函数优化的一种混合遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法.实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法.  相似文献   

6.
目的 根据传统的相关反馈图像检索的不足,结合遗传算法的优越性,提出了基于遗传算法自学习的图像检索方法,以改进图像检索性能。方法首先通过相关反馈中的人-机交互过程,进行遗传算法的初始群体构造,再通过遗传算法进行自学习,获得满足用户语义要求的最优解。结果实验证明,该方法能够提高检索的性能,查找出更多表达用户查询意图的图像。结论给出了遗传算法在相关反馈图像检索中的应用方法。利用遗传算法自学习的过程,能够发现用户潜在的需求,改善查询结果。  相似文献   

7.
基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划   总被引:9,自引:1,他引:9  
配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.  相似文献   

8.
针对灾变遗传算法的早熟和稳定性问题,提出了一种改进灾变遗传算法,设计了与进化代数相关的改进灾变算子;为了兼顾算法的全局性能和收敛速度,设计了与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率.IEEE14节点和IEEE30节点无功优化算例表明,该改进算法具有良好的全局性能和收敛速度,适合求解电力系统的无功优化问题.  相似文献   

9.
针对单种群遗传算法易陷入局部最优、多样性丧失快等问题,提出一种基于免疫原理的多种群DNA遗传算法。在多种群协同进化的基础上,将DNA计算思想引入到编码和遗传操作算子的设计中,通过模拟生物机体的免疫机制对遗传进化过程中个体的产生和选择过程进行自适应调控,并利用优良个体的迁移实现种群间信息交流。最后,通过函数优化实验测试算法的性能。仿真结果表明,算法在发掘全局最优个体、局部搜索能力方面表现优越。  相似文献   

10.
一般的交互式遗传算法只支持单用户评估,得到的结果只能反应单个用户的偏好,而交互式遗传算法设计的产品需要满足尽可能多的用户的需求.为此,提出一种适合于群体设计的多用户交互式遗传算法.给出了算法的三个主要模块——种群初始化模块、单种群模块和多种群模块的详细设计.最后,将该算法和一般的单用户交互式遗传算法分别应用于服装设计系统进行对比实验,验证了该算法在群体设计中的有效性.  相似文献   

11.
针对传统模糊神经网络(FNN)评价模型在国家质量基础设施(NQI)综合服务信息 平台的服务质量评价中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于优化主成 分分析法(OPCA)与改进遗传算法(IGA)的模糊神经网络智能评价方法. 为提高FNN的网络收 敛速度,利用OPCA根据评价指标间的相关性,删除冗余指标因素,减少网络输入量,实现对网 络输入的降维处理;将 IGA与 FNN相结合,利用自适应的交叉与变异概率对 FNN隶属函数的 系数进行全局搜索,克服 FNN在智能评价时容易陷入局部极值问题 . 基于我国实际的 NQI综 合服务信息平台服务质量调研数据开展试验分析,结果表明,OPCA-IGAFNN评价模型具有高 效、准确的评价效果.  相似文献   

12.
改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用   总被引:13,自引:2,他引:13  
针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·  相似文献   

13.
求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.  相似文献   

14.
通过对单级多资源约束生产批量计划问题(SLCLSP)模型进行分析,提出了基于免疫遗传算法(IGA)求解该问题的方法.此算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,使全局收敛性及收敛速度两方面均得到提高,能有效解决SLCLSP问题.  相似文献   

15.
混沌在实数编码遗传算法中的应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
提出了基于退化混沌突变算子的实数编码遗传算法.此算法通过利用混沌特定的内在随机性、遍历性和变化的进化速率,较好地模拟了生物进化过程,提高了算法的爬山能力,并针对不同的进化阶段,自适应地采用不同的算子操作次序,在一定程度上保护了已得到的有效个体.因此较好地克服了早熟收敛和停滞,并有效地解决了全局收敛性问题.仿真结果表明,与已有的自适应算法相比,该算法容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高.  相似文献   

16.
等几何分析(IGA—IsogeometricAnalysis)方法采用NURBS基函数和NURBS控制点代替等参有限元分析方法中的形函数和节点,实现了CAD与CAE模型的有机融合.然而由于单个完整NURBS面片的拓扑局限性,等几何分析方法还不便应用于带孔等复杂结构.本文提出了一种面片删减的等几何分析新方法,通过在一个基础面片中删除子面片来直接获得带孔结构的几何模型,并采用简化的T样条局部细化方法和高效的控制点调整策略,以提高计算效率和分析精度.针对平面复杂带孔结构包含的外形复杂和孔形复杂两种情况,通过相应的数值算例验证了新方法的有效性.  相似文献   

17.
一种免疫遗传算法研究及应用   总被引:6,自引:1,他引:6  
为克服标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种免疫遗传算法(IGA),即在父代优秀个体群的基础上叠加一个服从正态分布的随机变量来产生子代个体,以此综合体现父代优秀个体的遗传性和免疫性。研究表明,IGA对SGA的改进是有效且可行的,显示出稳健的全局优化、计算量少和求解精度高等特点,具有较高的应用价值。  相似文献   

18.
一种遗传算法交叉算子的改进算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.  相似文献   

19.
基于免疫克隆选择算法的特征选择   总被引:12,自引:0,他引:12  
提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法.特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据.实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数.与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力.  相似文献   

20.
基于自适应并行遗传算法优化设计的有源滤波器   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出一种用于有源滤波器的改进自适应并行遗传算法设计.引入了两个自适应算子:其一根据进化过程实现交叉和变异概率的自动调节;其二通过设计随机个体集和健壮个体集,实现种群个体的多样性和保护适应度高的个体不被破坏.采用基于岛屿的交换模型实现多种群间信息交换,扩大了种群的规模和相应的搜索空间.给出了利用该方法设计四阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,并与基本遗传算法进行了比较实验,结果表明该算法收敛速度快、精度高,有效地克服了早熟现象.为大规模有源滤波器设计提供了方法上的支持.  相似文献   

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