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本文针对传统优化算法通用性差、效率不高,以及一些现代智能算法求解复杂优化问题收敛性不佳等问题,提出了一种基于微分演化算法的桁架优化设计新方法.最后通过时十杆桁架问题的求解,与传统的优化算法和遗传算法进行了比较.教值结果表明,微分演化算法收敛速度快,且结果更为精确. 相似文献
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多目标优化问题是一类很普遍的问题。演化算法是一种通过模拟自然界的生物演化过程搜索最优解的方法,用于求解多目标优化问题有其独特的优势。系统介绍了多目标演化算法特点、需要解决的关键问题、算法框架、算法实现及应用趋势。 相似文献
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介绍了一种求解复杂组合优化问题的新型的模拟进化算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并且介绍了蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、车间作业调度问题、大规模集成电路综合布线以及车辆路径问题等组合优化问题中的应用思路。 相似文献
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TSP是一个组合优化方面的问题。本文提出一种单机运行的多线程演化算法。多线程演化算法也是并行演化算法的一种,多线程演化算法运行在单机上,计算能力不足以同其它的并行演化算法相提并论。但由于该算法中的多个线程拥有公共的内存空间,所以它和其它种类的并行演化算法相比具有通讯便利的优势。因此,编写该多线程演化算法时重点放在设计合理的通讯步骤上,在各个演化线程之间采用了大量的通讯。经实验测试,该多线程演化算法比分布式算法有更好的解。 相似文献
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蚁群算法是一种求解复杂组合优化问题的启发式算法,但收敛速度慢且搜索时盲目性大。在协作学习模式中为了进行合理分组和提升学生的协作学习能力,提出了一种在外加信息素的干扰下改进型的蚁群算法,并实现两者的有效融合。实验结果表明,蚁群优化在学生的协作学习中表现出较强的优越性,能较好地求解非线问题,并能达到全局最优的解。 相似文献
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蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。 相似文献
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配电系统的网络重构是影响其可靠性的重要因素。合理的接线方式能减少故障停电时间以及预安排停电时间,提高可靠性。同时还可将电力网络的总损耗值大大降低。然而,配网重构是一个NP难的组合优化问题,穷举易造成组合爆炸。因此,人们采用了各种近似技术和启发式算法,以及随机优化方法。TS算法是一种新兴的现代启发式寻优技术,适合于求解组合优化问题,并能以很大的概率跳出局部最优解。本文介绍了配电网络重构的相关知识,并尝试将TS算法用于求解配网重构问题。 相似文献
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运输问题是一种典型的组合优化问题。对以往免疫算法作了适当的改进,将其用于运输问题。通过数值实验将改进的免疫算法与遗传算法进行了对比,验证了该算法求解运输问题的有效性。 相似文献
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提出了一种基于蚁群和柱子群优化的混合算法用来求解TSP问题。利用柱子群优化对基本蚁群算法中启发式因子α及β进行改造和随机搜索,从而得到两个参数的最佳组合值,实现TSP问题的求解。模拟实验结果得到了最优路径的解,达到了预期的效果,具有很好的推广应用价值。 相似文献
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移动网络优化问题是一个NP难问题,所以它并不能保证在合理的运行次数里就找到最优的方案。常用的人工智能求解优化问题有遗传算法、蚁群算法和禁忌算法。相对于这几种算法在离散对象的组合优化问题中优势比较明显,而禁忌算法更容易跳出局部极值从而能在更大的范围内寻找到一个较优解。我们开发的基于禁忌算法的长沙移动网络优化软件,通过科学分析采集的数据,从而解决话务阻塞和掉话问题,优化了网络,提高了长沙移动的网络质量。 相似文献