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介绍了利用遗传算法解决函数优化问题的一般思路。引入一个称为精华模型的变量,以协调群体的多样性和选择性压力;引入并使用了均匀交叉算子、均匀变异算子,能改进遗传搜索的局部搜索能力,并显著提高遗传算法求得全局解的能力。 相似文献
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遗传算法属于进化算法（Evolutionary Algorithms）的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传机理来寻找最优解。遗传算法具有与问题领域无关且快速随机的搜索能力,搜索从群体出发,具有潜在的并行性,可以进行多个个体的同时比较,搜索使用评价函数启发,过程简单,使用概率机制进行迭代,具有随机性,具有可扩展性,容易与其它算法结合。基本01背包问题,提出遗传问题解决的关键技术,设计评价函数和遗传算子,并通过散播变异、移位变异、插入变异改进Ol背包问题中的遗传算法,很好地解决了遗传问题。 相似文献
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遗传算法作为一种基于生物进化机制的自适应算法,适用于各类复杂系统的优化计算。然而标准遗传算法所具有的易早熟、易陷入局部最优等问题,在一定程度上限制了遗传算法的推广和使用。在对遗传算子做出改进的基础上,提出了一种基于小种群策略的并行遗传算法,从而有效地提高了遗传算法的执行效率和性能。 相似文献
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针对传统的遗传算法收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法并将其应用在学生成绩预测中.所采用的遗传算法改进策略包括:(1)采用实数进行编码;(2)建立个体适应值函数进行个体评价;(3)使用新的选种策略;(4)改进了杂交过程;(5)修改了入选概率小于变异概率的个体变异策略;(6)优化了算法结束条件.本文将BP神经网络和改进的遗传算法相结合构造学生成绩预测模型.实验结果表明,在误差的收敛速度以及成绩预测的准确性方面,本文提出的模型都获得了令人满意的性能. 相似文献
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本文采用改进的模糊控制自适应遗传算法,以克服采用定值常量作为交叉和变异概率所带来的早熟现象和效率相对较低的问题,尽量避免陷入局部寻优。本文采用三机、十三机系统进行电力系统有功优化仿真,结果表明,改进的算法具有更好的寻优效果。 相似文献
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详细分析了遗传算法的原理,并且根据电子商务谈判模型系统的实际,进行种群的编码,给出相应的适应度函数.遗传算法收敛速度慢且性能不稳定,基于粒子群子代个体产生趋于最优个体的思想对遗传算法进行改进,设计出适合粒子群算法的交叉变异概率公式.在针对塑料颗粒的商务谈判中,应用这两种算法模型,结果表明基于粒子群改进的算法比遗传算法更能及时提供谈判解,节省了商务谈判的时间,提高了商务谈判的效率. 相似文献
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从遗传算法的应用入手,阐述了遗传算法的相关概念和执行流程,深入研究了遗传算法在题库选题系统中的应用,探讨了初始种群、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的设计方法,并给出了关键实现代码。遗传算法为题库选题提供了高效的解决方案,能够取得良好的选题效果。 相似文献
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针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。 相似文献
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以图论和遗传算法为基础,提出了求最小生成树问题的基于节点编码的遗传算法.该算法采用Prufer数对最小生成树进行编码.初始群体由系统随机产生,在遗传操作中采用单点交叉操作及基本位变异操作.实例表明,该算法可得到多个最优解. 相似文献
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给出了多连接查询优化问题的计算模型,分析了免疫遗传算法的基本原理,提出将免疫遗传算法应用于多连接查询优化问题。针对多连接查询优化问题的具体特点,给出了免疫遗传算法的设计,包括亲和度、适应度函数的设计,基于抗体浓度的选择算子、交叉算子、变异算子的设计,免疫算子的设计。 相似文献
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本文分析了考试系统中的组卷问题,结合遗传算法,从算法预处理、编码方法、初始化群体、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子这几个方面,详细地研究了如何采用遗传算法解决组卷问题。并且通过实验数据,与随机抽取算法和其它组卷算法作比较,说明了本算法的优越性。 相似文献
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传统遗传算法在面对一些搜索空间巨大的复杂问题时,其表现往往难以令人满意。作者针对传统遗传算法解决高维多峰值问题时可能会出现的困难进行了分析,然后根据困难出现的原因,基于PVM设计了并行分布式遗传算法,并对适应度评估、交叉、变异算子做了一些改进,旨在加强算法的全局搜索能力,提高算法的收敛速度。为了验证算法多项措施的有效性,对一多峰函数在高维条件下进行多方面的测试,实验结果表明这几项措施是有效的。 相似文献
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针对多目标车辆路径问题,研究了车载量、配送里程、混合时间窗等限制约束条件下,以最小配送费用和最少配送车辆数为目标建立多目标数学模型。在分析智能水滴算法求解类似离散问题时存在的局限性基础上,运用多种方式对其进行改进,并引入遗传算法选择、交叉及重组算子提高其性能,构建出两种改进智能水滴遗传混合算法,运用Solomon标准测试算例和实际算例进行验证。比较结果显示,改进后的混合算法能够有效解决离散问题,在持续寻优能力上较传统智能水滴算法和遗传算法更优；并且竞争选择改进智能水滴遗传混合算法求解算例效果最优。 相似文献
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本文针对标准人工蜂群算法开发能力较弱的缺点,借鉴粒子群算法的思想,将全局最优解引入,与引领蜂进行交叉操作,使蜂群进行有引导的探索,通过基准函数的测试,证明了改进后的算法性能有所提高。 相似文献