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1.
盛仲飙 《渭南师范学院学报》2013,28(2)
遗传算法是目前广泛应用的一种随机搜索全局优化算法.函数优化是遗传算法的经典应用领域.文章分析了遗传算法的运行机理,利用Matlab优化工具箱,以具有代表的多峰函数为例,实现了用遗传算法求解多维变量的函数优化问题.结果显示其计算效率高,收敛速度快. 相似文献
2.
以多峰二元函数为例,合理选择编码方式,采用排序选择结合精英保留策略的遗传算法,解决多峰二元函数全局优化的问题。并采用VB语言编程实现该遗传算法,生成可视化界面,便于观察每一代的进化过程,为遗传算法解决多峰二元函数全局优化问题提供了一种有效的方法。 相似文献
3.
《赣南师范学院学报》2019,(3):14-19
针对量子遗传算法在多峰函数寻优中出现早熟收敛及陷入局部极值等问题,提出一种改进的三值量子遗传算法.算法用三值量子非门来改变染色体基因的位置、用三值量子旋转门更新来完成进化搜索、用三值量子修正门对变异基因进行修正,增加了量子遗传算法中种群的多样性,扩大了算法的搜索空间;用动态调整旋转角策略来减少进化代数、缩短优化时间.通过对典型复杂函数的仿真实验并与其它算法相比较,结果表明该算法搜索空间大、搜索精度高,全局寻优性能优于普通遗传算法及量子遗传算法. 相似文献
4.
遗传算法在排课问题求解中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
排课问题是多因素优化决策问题,本文根据编排课表的特点;建立铜仁学院自动排课系统的数学模型,并设计了新的适应值函数,用遗传算法进行求解。若对本系统的适应度函数作适当修改,可适用于各类学校的排课问题。 相似文献
5.
提出了一种基于拟牛顿法BFGS的改进遗传算法,基本思想是:首先用遗传算法进化若干代后,当目标函数变化率小于设定值时,改用BFGS算法优化。数值实验表明,基于BFGS的改进遗传算法的局部收敛性得到了较大改善,而且优化精度也较基本遗传算法有了较大的提高。 相似文献
6.
传统的求解函数高阶导数值的方法就是先求出高阶导数的函数表达式,然后将自变量值代入,就得到了此点的高阶导数值。高阶导数的函数表达式的推导比较的烦琐,尤其对于复合函数来说。利用改进的遗传算法和神经网络各自的优点,提出求解函数高阶导数值的GA-Network法。算法采用多目标优化的思想,使用"动态自适应策略"和"罚函数法"。利用神经网络来构造函数泰勒展式的网络结构,用遗传算法对网络进行学习,最后得到网络的输出结果即高阶导数值。通过对初等函数的仿真实验,可以看出此方法有比较高的精度,它也为函数导数值的求解提供了一种方法。 相似文献
7.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2019,(2)
目的:探讨遗传算法的局限性和实用性,并分析基于相互作用产生的上位效应对遗传算法可靠性的影响。创新点:1.指出遗传算法缺陷的根源;2.基于测试样本函数定义目标函数,以判断遗传算法的适用性。方法:1.基于非上位效应函数(表1)和上位效应函数(表2),以及非上位效应函数F4和上位效应函数F6的结构图来验证遗传算法可靠性;2.通过计算样本函数(公式(1))和遗传算法流程(图3)表达遗传算法的工作原理。3.利用克洛弗函数(公式(2))和计算不同结构角下的函数分布(图4),进一步判断匹配度(表3)和计算效率(表4);定义新的目标函数(公式(9))和一组新的变量(公式(10))来实现变量相关性解离。结论:1.对当前遗传算法存在的不足给出了独到见解,并认为正定性的假设并非可以保证遗传算法实际的有效性和优化性。2.定义成本代价函数用以判断遗传算法可靠性,并分别考虑上位性和非上位性效应两种情形。当成本代价函数在非上位性效应下时,遗传算法是有效的;否则,可以把N维函数降级为N个一维函数,从而采用更简单的算法来判断。基于一些通用的基准,进一步设计三类样本函数来证实以上判断,且这些样本函数适合于上位性效应情形和非上位效应情形。3.遗传算法的瓶颈在于主算子和相干匹配性;可以通过破坏某些结构来实现变量关系的解离,从而抑制相干匹配性对遗传算法的影响。希望相关读者在处理实际优化问题时能验证作者关于上位效应的定性结论,并给出更可靠的方法来表征这种效应。 相似文献
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10.
遗传算法在高校排课问题中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
排课问题是一个多因素的优化决策,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题。根据高校课表的特点,采用遗传算法,给出染色体编码和适应度函数,提供了利用遗传算法解决排课问题的方法。 相似文献
11.
基于混合遗传算法的关系型数据库多连接查询优化 总被引：1，自引：0，他引：1
该文分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算。结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能。 相似文献
12.
田丰春 《南京晓庄学院学报》2003,19(4):93-95
遗传算法(GA)是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机迭代和进化,具有很强的全局优化搜索能力,而且仅使用所求问题的目标函数就可得到下一步的有关搜索信息,由于遗传算法的基本思想简单,运行方式和实现步骤规范,便于编程。利用遗传算法可以实现资源优化取得很好效果。 相似文献
13.
基于遗传算法的火电单元机组多目标优化协调控制 总被引：1，自引：0，他引：1
作者提出了一种基于遗传算法的火电单元机组多目标优化协调控制策略。该策略通过改进的遗传算法进行多目标优化求解机组最优稳态控制量以得到最优设定值，从而完成多目标优化协调控制任务。改进的遗传算法采用十进制编码，规范化几何秩选择，混合交叉及均匀变异。仿真结果表明，在不同的运行目标下控制量的最优适应度函数都能快速收敛，遗传算法为多目标优化协调控制提供了有效的途径。 相似文献
14.
针对传统遗传算法优化高维函数效率不高的问题,借鉴质点间相互作用机制,提出了一种基于质点模型的多智能体遗传算法。基本思想是：定义质点的质量表示智能体的历史活动信息及具有的能量,通过质点间引力作用的特点,不断提高智能体的自学习能力和自身的能量。该算法具有较高的优化效率,特别适合高维函数的优化。 相似文献
15.
为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。 相似文献
16.
排课问题是一个多因素的优化决策,是组合规划中的典型问题,属于NP完全类问题.根据高校课表的特点,采用遗传算法,给出染色体编码和适应度函数,提供了利用遗传算法解决排课问题的方法. 相似文献
17.
一维搜索的程序实现 总被引：2，自引：0，他引：2
张莹 《沈阳教育学院学报》2002,4(4):104-106
对于不可微的一元目标函数，我们用一维搜索去解决。本文给出了一维搜索中的三个算法：二分法，三等分算法，黄金分割法各自的C语言源程序，从而可以求出目标函数比较精确的近似最优点。 相似文献
18.
研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。 相似文献
19.
在分析了简单遗传算法求解带约束的多峰值函数优化中存在的问题的基础上,提出了利用小生境技术和多父体杂交的演化算法,对复杂的多峰值函数优化问题进行了测试,证实该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解,而且搜索效率高,达到了令人满意的效果. 相似文献
20.
研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。 相似文献