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为解决巨量优化问题,在Internet平台下为并行遗传算法提出一个新的拓扑结构———无定向拓扑连接。该拓扑连接既允许驻留子种群的计算机节点中途退出,又允许新的计算机节点随时参与进化,增强了算法的鲁棒性和容错性能。针对传统浮点变异算子的不足,提出一种新的二元浮点补码变异算子,讨论了它在克服早熟收敛方面的作用。实验表明,提出的算法能显著提高寻优质量,节约寻优时间;新的变异算子能有效阻止遗传算法陷入局部极值,进一步提高了遗传算法的寻优能力。 相似文献
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改进二进制编码变异策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于是一种随机优化方法,标准遗传算法存在着一些不足之处,如局部搜索能力差,寻优精度不高,存在早熟收敛等。为了解决这些问题,提出了一种基于二进制编码基因住的变异策略,对编码串中的各个基因住赋予不同的变异率:在进化初期,赋予个体的高位基因以较大的杂交率,这样可以搜索到更大的解空间,提高算法的全局搜索能力;在进化后期已逼近最优解时,降低高住基因的变异率,减小较优个体被破坏的概率,同时提高低位基因的变异率,增强算法在局部范围的搜索能力。优化实例仿真结果表明,同标准遗传算法相比,改进算法具有寻优精度高,稳定性好,收敛性强等优点。 相似文献
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为了解决传统粒子滤波器粒子退化与贫乏问题,提出了快速变异的遗传重采样粒子滤波算法.该算法将快速Metropolis-Hastings(MH)移动作为遗传算法的变异算子,使得快速变异算子与传统交叉算子、传统选择算子组合为一种新的粒子重采样算法.快速MH变异能对粒子进行移动,使得粒子的稳定分布为目标的后验概率密度分布.快速变异能有效解决一般变异算法易发散的问题,可以更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子.实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化,减小跟踪误差. 相似文献
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用遗传算法解决并行多机调度问题 总被引:26,自引:2,他引:24
对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。 相似文献
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一种小种群自适应遗传算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
分析了变异算子在标准遗传算法和自适应遗传算法中的作用和当前研究的不足,提出一种新颖的能够大大提高遗传算法性能的变异策略,并进而提出一种小种群自适应遗传算法.该方法在采用赌轮选择和单点交叉的情况下,利用一种可伸缩的变异策略使得算法在探测和开发之间取得很好的平衡,从而能够用小规模的种群进行有效的全局搜索和局部搜索,避免早熟收敛,并能够以较快的速度收敛到全局最优解.对多峰函数的仿真实验表明了算法的有效性. 相似文献
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微粒群算法(PSO)是一种随机群体优化算法,相对于遗传算法等其它的进化算法,它模型简单、操作参数少、智能程度高、运算速度快,已受到许多相关领域学者的关注与研究。但是,标准微粒群算法在寻优过程中往往陷入局部最优解,而不是全局最优解。在研究均匀设计与惰性变异的基础上,提出了改进的微粒群算法(UMPSO)。该算法利用均匀设计的思想来确定算法的初始粒子,以使其均匀分布于解空间,从而使算法以更高的概率、更快的速度找到全局最优解;在进化过程中,对惰性粒子以概率为1进行随机变异,则能够更好地保证微粒群的多样性。仿真结果表明,与标准的PSO相比,UMPSO的寻优精度更高、寻优速度更快。 相似文献
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一种新的改进遗传算法——混合式遗传算法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对遗传算法应用的局限性,把模糊思想应用到大变异操作中,提出了模糊大变异操作;并结合自适应遗传算法、最佳选择策略机制和过滤操作的思想,提出了一种新的遗传算法结构--混合式遗传算法(hybridgeneticalgorithm,HGA).HGA不仅保证了算法的全局收敛性,而且提高了算法的收敛速度和稳定性.算例验证了算法的优越性能. 相似文献
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通过对简单遗传算法的分析,发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换,这样,从函数的角度来看,引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题,因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充,引入了一种几何模型-距离空间,并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果,指出了改进遗传算法的途径,并提出一种改进的二进制非线性遗传算法,仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发,提出了一种全新的分析遗传算子的方法,对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。 相似文献
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基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成"维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度.将本文提出的基于自适应进化策略的神经模糊系统用于某炼油厂航煤干点的软测量建模,结果表明,该系统具有结构简单、建模精度高、泛化能力强等优点. 相似文献
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多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法 总被引:3,自引:1,他引:2
一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例. 相似文献
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Coal is essential to ensure China's energy security. The sudden or gradual change of coal price reflects the degree of disequilibrium or expected disequilibrium of coal supply and demand, which will not be conducive to energy security. Therefore, it is important to analyze the change points of coal price and explore the reason of the price fluctuation. This paper analyses the coal price from January2008 to June 2019 as the perspective of the financial market. Firstly, the PPM-DBSCAN model is used to identify the mutation point of coal price fluctuation. Secondly, path analysis is used to extract the core driving factors that affect coal price. Thirdly, the authors construct a time-varying and time-lag effect analysis model for structural changes of coal price based on the TVP-VAR model. The results show that there are 11 mutation points of coal price fluctuation. Financial market factors, coal supply and demand and alternative factors are the reasons of coal price mutation. The authors find that the imbalance of coal supply and demand in traditional view cannot fully explain the fluctuation of coal price. The impact of the financial market and non-thermal power generation have more influence on the coal price. 相似文献
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Jia Na 《系统科学与信息学报》2006,4(3):443-450
The validity of the ant colony algorithm has been demonstrated as a powerful tool solving the optimization. An ant colony optimization algorithm based on mutation and dynamic pheromone updating in this paper was applied to settle job shop scheduling problem. Result of computer simulation shows that this method is effective. 相似文献
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维持群体多样性是提高进化算法性能的一个主要出发点。本文提出了一种基于免疫选择和自组织临界变异的进化算法。其中,利用免疫浓度调节设计的选择算子使算法在开发新解时能选到多样性的个体;基于自组织临界思想的变异算子使算法在探测新解时能在合理的模型指导下进行。针对几种典型的复杂函数优化问题的求解实验表明该算法在收敛速度和全局收敛性方面都较好。 相似文献
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针对复杂钢坯加热过程,提出了一种自调节变异率的免疫进化模糊神经网络控制(IE—FNNC)算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用规则优化算法,确定模糊神经网络控制器(FNNC)的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用自调节变异率的免疫进化(IE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。 相似文献
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