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1.
用GEP实现复杂函数的自动建模   总被引:6,自引:0,他引:6  
GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果.给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值.在算法中增加了参数估计模块,用GEP得到较好模型后,用参数估计模块进行参数优化,试验显示这种混合的GEP方法比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能.  相似文献   
2.
解货郎担问题的异步并行模拟退火算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
  相似文献   
3.
一种求解不等式约束下函数优化问题的新算法   总被引:45,自引:0,他引:45  
提出了一种求解不等式约束下的函数优化问题的新算法。算法设计思想来源于演化计算的群体搜索技术,但又不同于现存的任何一种演化算法。对一些典型的约束优化问题测试结果表明:新算法结构的简单性,搜索的高效性,收敛的全局性,应用的广泛性,算法的鲁棒性及结果的精确性,都优于现存的演化算法。  相似文献   
4.
提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法-搜索空间自动收缩法(ACSSOS),在这种算法中,演化算法既用来定位最优解区域,实现搜索空间自动向全局最优解收缩,又用来最终求得最优解。由于在遗传算法引用了舍入操作,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题,数值试验结果表明本文的算法在解的质量,稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法。  相似文献   
5.
常微分方程组的演化建模新算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了常微分方程组的演化建模的一种新算法,新算法在3个方面改进了作原有的算法:(1)采用新的适应值评估方式;(2)彩一种基于子空间搜索的遗传算法来优化模型的参数;(3)将传统的遗传程序设计方法与局部搜索技术相结合来优化模的结构,将新算法分别应用于人口增长与化学反应模型的自动建模,并比较两种算法的实验结果,表明新算法发现的模型更稳定、精确度更高。  相似文献   
6.
7.
8.
提出了一种时延约束的最小代价组播源路由免疫算法.该算法的主要思想是:利用自然免疫系统中抗体和抗原的交互关系来模拟QoS组播路由中可行解(满足QOS约束的解)和不可行解(不满足QoS约束的解)之问协同演化过程,避免了传统的处理约束的方法——罚函数方法的局限性.算法的实现借鉴了前人提出的高效的克隆选择算子,可有效地提高算法的搜索性能.仿真实验证明:算法性能要好于被测试的著名路由算法.  相似文献   
9.
符号回归的一种新算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于头身尾三段结构的基因表达式程序设计方法,提出一种改进算法。新算法有三大改进:(1)采用模拟退火选择策略避免早熟;(2)用基因库技术保存优势基因,既加速了算法的收敛性,又提高了解的质量;(3)使用二次演化进一步提高解的精度。符号回归实验结果表明,新算法比原基因表达式程序设计算法和遗传程序设计算法收敛更快,精度更高。  相似文献   
10.
提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ARMA模型来实现一维时间序列的建模和预报。设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法,用遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,边收集数据边建模边预报,首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化,两个时间序列的应用实例表明:采用此算法可获得较好的实时预报效果。  相似文献   
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