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建立了供水调度模型,利用基于分解的多目标进化算法,首先将供水调度问题分解为若干单目标,然后根据分布估计的思想对各个单目标建立概率模型,通过采样产生新的个体。利用非支配排序法进行选择,得到最优解。实验表明,该算法对求解供水调度优化问题具有较好的多样性和均匀性,并且降低了算法的计算复杂度。 相似文献
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针对庄家算法的缺陷,提出了一种基于信息熵的庄家算法。其基本思想是：在使用庄家算法进行非支配解的选取前,先对群体的信息熵值进行计算。若熵值较低,即没有相对较好的分布度,则对群体进行遗传选择、交叉和变异操作,生成新的群体,直到熵值达到要求,再使用庄家法则进行计算。数值计算表明,这种新的算法既保持了庄家算法较高的收敛速度,又改善了群体的分布度,提高了种群的多样性,避免了过早收敛于局部最优解的现象。 相似文献
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针对单种群遗传算法在求解QoS组播路由问题中存在的容易早熟、收敛性差等缺陷,提出了一种基于多种群遗传算法的QoS组播路由算法。该算法在初始化过程中采用多种初始化算法生成了不同种群,并设计了多种交叉、变异操作,保证了种群间进化过程的独立性和算法的多样性;增加了种群间协调机制,提高了算法的整体收敛性。仿真结果证明了多种群遗传算法的有效性和优越性。 相似文献
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最优解集的构造和解的分布性是多目标进化算法的两个重要研究内容。用擂台赛法则构造非支配集具有较高的效率,而小生境共享技术可以提高种群的多样性。本文将小生境共享技术引入基于擂台赛法则的多目标进化算法,数值实验表明：改进后的算法保持了擂台赛算法运行效率高的特点,而且具有较佳的分布度。 相似文献
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针对传统粒子群算法在供应链销售管理的应用中表现出收敛性不佳的问题,本文提出了一种基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,首先将免疫算法中繁殖策略与基本粒子群算法相结合,保持种群的多样性,然后引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行了优化,最后采用最优化学习策略在算法陷入局部最优时跳出来。仿真试验结果表明,本文提出基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,在收敛性能上远远优于标准粒子群算法。 相似文献
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多目标进化算法有两个重要研究内容：最优解集的构造和解的分布性。用擂台赛法则构造非支配集具有较高的效率,而聚集密度方法既能从宏观上刻画群体的多样性与分布性,同时也比较好地刻画了个体之间的内在关系。将聚集密度技术引入基于擂台赛法则的多目标进化算法。数值计算表明,这种新的算法既保持了擂台赛法则较高的运行速度,又改善了群体的分布度,提高了种群的多样性,避免了过早收敛于局部最优解的现象。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法(简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种既保持粒子活性又保证粒子快速收敛于全局极值点的改进粒子群优化(XARPSO)算法。在算法运行过程中,如果种群多样性逐步减小,直至超出下限时,种群不再向整体最优位置靠近,而是纷纷远离该最优位置,从而执行了"扩散"操作,而当种群多样性逐步增大,直至超出上限时,种群又开始向整体最优位置靠拢,即执行了"吸引"操作,从而保持了粒子的多样性。同时,该方法引入收缩因子的概念,即通过正确选择惯性权重系数与加速常数即学习因子这些控制参数的值的方法,确保算法收敛。 相似文献
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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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对标准PSO算法进行分析的基础上,针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出了一种基于混沌序列的PSO算法（CPSO）。CPSO算法能够保证粒子种群的多样性,使粒子能够有效进行全局搜索;并以典型的基准优化问题进行了仿真实验,验证了CPSO的有效性。 相似文献
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针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。 相似文献
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如何能够更好的进行多目标的优化一直以来都是研究的重点,本文在粒子群算法的基础上,提出了首先引入精英策略初始化粒子群,其次对粒子的速度和位置计算方法进行更新,最后采用多尺度的变异算子提高粒子的变异能力,增强种群多样性,测试函数的实验说明了本文算法能够有效提高算法的效率,在多目标Pareto最优解测试中取得了比较好的效果,说明本文算法能够运用在多目标的优化中。 相似文献
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遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法,经典遗传算法采用的都是固定参数,这是对性能的一种局限和束缚。为解决这些问题,在算法中引入自适应遗传算法(AGA),即交叉概率Pc和变异概率Pm能够随适应度自动改变。自适应遗传算法在保持群体多样性的同时,保证遗传算法的收敛性。AGA由于改进了各遗传算子的参数,使算法能够适应于种群进化各个阶段的特征,使算法的优化效率和解的质量得到提高。本文将遗传算法和投资组合结合起来,提出了基于遗传算法下的投资组合模型,并举例验证。 相似文献
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拓扑优化的SIMP（Solid Isotropic Material Penalization）模型是对拓扑优化均匀化方法的改进与简化,假设材料密度在单元内是常数并以其为设计变量,而材料特性用单元密度的指数函数来模拟,从而减少了设计变量的个数,提高了计算效率。本文主要是通过一些算例对基于SIMP方法的最小柔度拓扑优化问题的优化准则算法进行研究。 相似文献
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基于混合流水车间调度问题（HFSP）的特点,建立了数学模型,优化了其编码设计及概率模型设计,并将模拟退火思想成功引入到分布估计算法（EDA）中,实现了对分布估计算法的改进。通过实例对改进的算法进行了仿真实验,并将实验结果与其它已有算法进行了比较,验证了算法的优越性。 相似文献
