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1.
基于遗传算法的动态联盟伙伴选择过程及优化模型   总被引:111,自引:0,他引:111  
动态联盟中的伙伴选择和优化是动态联盟组建过程中的一个关键问题。该文对动态联盟中伙伴选择问题的复杂性进行了分析 ,指出已有定量方法存在的局限性 ,在对伙伴选择过程进行数学描述的基础上 ,提出了一个基于遗传算法的联盟伙伴选择优化模型 ;并对该模型的算法进行了设计和改进 ,最后给出了一个典型算例 ,以说明该模型和算法的有效性。  相似文献
2.
单亲遗传算法及其应用研究   总被引:53,自引:1,他引:52  
针对传统遗传算法(TGA)在求解组合优化问题方面存在的不足,提出一种单亲遗传算法(PGA)。PGA不使用TGA常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种算法是有效的。  相似文献
3.
基于遗传算法的配送中心选址问题   总被引:48,自引:1,他引:47  
配送中心是物流系统的枢纽,配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容.文中根据配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型.并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得了模型的最优解,验证了该模型的正确性.该方法也适用于大规模物流系统配送中心的选址问题.  相似文献
4.
用遗传算法进行路径规划   总被引:47,自引:1,他引:46  
本文在一种基于网络结构的并行路径规划算法的基础上,为解决该算法的全局最优问题,引入了遗传算法。由于所针对具体的问题的特殊性,本文所使用的遗传算法和通常的遗传算法在某些方面上有所不同。本文所用的遗传算法,采用了“远亲交配”的思想以获取新一代的成员,取得了较好的仿真结果。  相似文献
5.
基于种群过早收敛程度定量分析的改进自适应遗传算法   总被引:45,自引:2,他引:43  
分析了现有的一些改进算法所提出的评价种群过早收敛程度的指标,讨论了它们的不足,提出了一个概念清楚,运算量小的新指标,并利用该指标给出一种新的交叉概率,变异概率自适应调整策略。仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性。  相似文献
6.
遗传算法在输电系统规划中的应用   总被引:41,自引:0,他引:41  
首次将遗传算法用于输电系统优化规则,提出了相应的模型和几种改善收敛性的措施。文中算例表明,应用所提出的模型及算法能在较短的时间内提供一批优化方案,避免了一般优化算法的局部最优或维数灾难问题,为输电系统规划开创了一条新的路径。  相似文献
7.
车辆路径问题中的遗传算法设计   总被引:41,自引:0,他引:41  
车辆路径问题在物流管理的研究中受到大量关注。但由于车辆路径问题是一个NP-hard问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。这里使用改进的交叉算子和遗传算子,设计了基于自然数编码的遗传算法,求解车辆路径问题,获得了良好的效果。  相似文献
8.
基于K-L变换的人脸自动识别方法   总被引:38,自引:0,他引:38  
研究了利用计算机实现的人脸自动识别方法。在传统的“特征脸”方法基础上,提出了一种改进的人脸自动识别方法。该方法对于经过预处理的标准人脸图像,以类间散布矩阵为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取人脸图像的代数特征。同时,利用遗传算法进行特征选择,以构成有利于分类的自适应子空间。在此子空间内,将图像进行正交分解,然后分别对各类训练样本进行二次K-L变换,进一步构成其旋转子空间,从而最终实现了一个分层次的最小距离分类器。实验表明,本方法识别率较高,且对于人脸的姿态、表情及光照条件均具有一定的不敏感性。  相似文献
9.
基于遗传算法的进化神经网络   总被引:38,自引:0,他引:38  
提出了一种基于遗传算法的前馈神经网络的自动化设计方法 (genetic m ultilayer neural network,GMNN ) ,用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用模拟退火算法、 BP算法和小生境技术来加快算法的收敛速度 ,改善解的性能。初步实验结果表明 ,该方法的收敛速度较快 ,由此得到的神经网络的泛化能力也较好 ,能够达到根据训练样本自动优化设计多层前馈式神经网络的目的。  相似文献
10.
遗传退火进化算法   总被引:36,自引:1,他引:35  
提出了一种瓣的将模拟退火和遗传算法相结合的进化算法,避免了遗传算法中存在的早熟收敛的问题,增强了算法的全局收敛性,并且提高了算法的收敛速度。  相似文献
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