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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于改进自适应遗传算法的组卷研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法(ANGA)。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术:组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100%的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感.具有较好的鲁棒性。  相似文献   

2.
小生境遗传算法的改进   总被引:30,自引:0,他引:30  
为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.  相似文献   

3.
提出一种基于动态小生境技术的自适应遗传算法.算法的进化过程中,通过物种的辨识和保存过程确定小生境的峰值,引入个体趋向于高适应度的方向这一控制参数控制搜索的方向,采用自适应调整种群距离的方法控制搜索的范围,大大提高了搜索效率.仿真试验表明,该算法能够很好地保持解的多样性,同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题.  相似文献   

4.
作业车间调度问题是一个典型的NP-hard难题,利用普通小生境遗传算法解决此类问题时存在早熟和局部退化现象.提出一种基于群体共享的最优保存小生境遗传算法,通过保存最优个体来保护最优解,并借助共享群体实现对小生境中子群的启发.实验结果表明,改进后的小生境遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,避免了算法早熟和局部退化问题.  相似文献   

5.
遗传算法是求解旅行商问题的一种全局优化概率搜索算法方法,文中针对遗传算法较快的找到最优解并防止"早熟"收敛问题,提出了一种新的分级方法,该方法在各级中以群体当前最优个体替代各级中的最差个体,并在各级中采用自适应变异概率,改进后的遗传算法不但有效的维持了群体的多样性,而且提高了收敛速度,最后实验表明,改进的算法是可行和有效的.  相似文献   

6.
提出一种基于自适应遗传算法的水库群优化调度问题的求解方法,并对其性能进行了分析。结果表明,该方法可以随个体适应度的大小及群体的分散程度自动调整遗传控制参数,较好地克服了标准遗传算法由于采用固定遗传控制参数带来的若干问题,能够在保持群体多样性的同时,加快收敛速度,提高遗传算法的全局寻优能力,为高精度水库群优化调度提供了一个新的途径。  相似文献   

7.
针对网络化制造中动态联盟盟员选择优化问题,分析了盟友的评价指标体系,建立了盟友选择的多目标优化模型,并在此基础上提出一种自适应遗传算法.该算法设计了自适应交叉和变异概率, 使其在遗传过程中根据适应度自动选择, 从而使群体中每个个体对环境的变化具有自适应调节能力.通过保持迭代过程的最优解, 加快了搜索速度, 并保证收敛于全局最优解.  相似文献   

8.
针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.  相似文献   

9.
采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.  相似文献   

10.
一种提高遗传算法全局收敛性的方法   总被引:11,自引:3,他引:11  
通过对遗传算法过早收敛原因的分析,认为遗传算法出现过早收敛主要与问题解的分布状况、种群个体的分布情况及遗传算子的应用有关,提高算法全局收敛性能的核心就是如何使算法科学地处理种群多样性及识别个体对全局收敛性能的作用·提出几类与遗传算法全局收敛性能关系较大的个体,并结合小生境进化共享函数思想,形成一种旨在提高遗传算法全局收敛性、求解全局最优解的遗传算法,仿真结果验证了这种算法良好的全局收敛性能·  相似文献   

11.
针对鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)在求解高维复杂优化问题时,存在收敛速度慢、寻优精度低等缺点,提出了一种基于均值的云自适应鸟群优化算法(a cloud adaptive bird swarm optimization algorithm based on mean,CAMBSA)。通过云理论引入惯性权重修正鸟群觅食策略,同时引入"均值"的概念,修改鸟群觅食策略中的"认知部分"和"社会部分",有利于协调种群全局搜索能力,避免算法陷入早熟;为了使算法在迭代后期具有较好的多样性,采用混沌扰动。仿真试验表明,所提出的算法具有较好的收敛速度和寻优精度。  相似文献   

12.
结合聚类模型和自适应模型的遗传算法   总被引:2,自引:2,他引:0  
在进化后期,自适应遗传算法有助于保存种群中的优秀模式;但在进化初期,对适应度值大的个体的保护,易降低种群的多样性、减弱算法的搜索性能。基于聚类的遗传算法可以提高遗传算法的收敛速度和搜索性能,但交叉概率和变异概率取定值,易使优秀模式在进化后期遭到破坏,难以收敛到全局最优。在遗传算法中同时引入聚类模型和自适应模型,有利于继承两类改进型遗传算法的优点,克服各自的不足。使用经典的测试函数对引入聚类模型和自适应模型的遗传算法进行测试,仿真结果表明:同时引入聚类模型和自适应模型的遗传算法比引入聚类模型或自适应模型的遗传算法具有更好的收敛速度和寻优能力。  相似文献   

13.
针对标准遗传算法存在局部搜索能力不强、后期收敛速度放慢等缺陷,对遗传算法的杂交算子和变异算子采用自适应策略,同时引入基于预选择机制的小生境技术,提出一种小生境遗传算法(ANGA).以70m跨单层球壳为研究对象,将ANSYS非线性动力响应分析与ANGA算法相结合进行倒塌模式优化.分别以结构在某级水平的地震作用下结点动位移的最大值和结构最大结点动位移的给定区间为优化目标,对球壳进行全局优化和局部优化(径向杆件不变,只优化环向杆件和斜向杆件).结果表明,优化后的球壳可以避免出现无征兆的动力失稳,说明该算法可以有效解决优化变量繁多的大中型网壳结构动力响应优化问题.  相似文献   

14.
为了提高群居蜘蛛优化算法(SSO)样本多样性和算法收敛性能,提出了一种基于动态多子族群自适应群居蜘蛛优化算法(DMASSO).根据算法样本多样性和算法进化程度,动态的将蜘蛛种群分成若干个主导子族群和辅助子族群,在不同子族群中分别引入自适应学习因子和高斯扰动因子改进算法个体更新方式,实现提高算法全局寻优能力和保持群体样本多样性.针对具有典型特点的测试函数仿真结果表明,较SSO算法、MSFLA算法等优化算法相比,新算法在收敛速度和收敛精度上均有明显改善.  相似文献   

15.
一种自适应调节粒子群优化算法的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.  相似文献   

16.
目的 针对秃鹰搜索算法(Bald Eagle Search,BES)在函数优化时存在寻优精度低,易陷入局部最优等问题, 提出一种混合策略改进型秃鹰搜索算法( Hybrid Strategy Improved Bald Eagle Search,HSIBES);方法 首先利用 Logistic 映射策略初始化种群,使种群分布更加均匀,其次在搜索空间阶段引入莱维飞行,控制步长,改善收敛效果 并跳出局部最优,最后在搜寻空间食物中使用自适应惯性权重,提高收敛速度与精度,平衡算法的局部与全局搜索 能力;结果 将 HSIBES 算法与其他五种基准算法以及其他学者改进的算法进行对比,通过在 9 个测试函数上进行 仿真实验,并进行 Wilcoxon 秩和检验验证 HSIBES 算法的性能,发现 HSIBES 的结果优于其他对比算法,与其他对 比算法之间具有显著性差异;结论 实验结果表明:HSIBES 算法的寻优精度,收敛速度以及稳定性都更好,算法的性能更具优越性。  相似文献   

17.
针对普通遗传算法易出现早熟收敛和搜索效率低的缺陷,提出一种基于加权海明距离的自适应遗传算法.该算法综合考虑个体间加权海明距离和适应度值,自适应调整交叉概率和变异概率;采用精英保留法,保证最优个体不被破坏;使用双重停机准则,减少不必要的计算时间,提高遗传搜索效率.最后,运用经典测试函数对该算法进行了仿真实验.结果表明,该算法可以显著提高遗传优化的全局搜索能力,加快遗传算法的收敛速度.  相似文献   

18.
针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.  相似文献   

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