共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
随着现代物流产业突飞猛进的发展。物流配送车辆的线路优化问题（简称VRP）也成为了众多学者探究的新方向。将DNA计算搜索Euler路径的算法用于物流配送的车辆路线优化问题。提出采用以基本单位的寡聚核苷酸相连接,从而形成不同长度的片断对节点和孤段进行编码的新编码方法,通过强度检验就可以知道寡聚核苷酸片断的连接顺序,映射得到车辆的行使路线的新的测序方式。结合遗传算法和DNA算法的各自优势,交替进行全局寻优和局部寻优,通过测试发现其可以相对较准确、快速的实现车辆线路的寻优。 相似文献
2.
3.
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
4.
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
5.
TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献
6.
基于遗传算法的自动组卷分析与设计 总被引：4，自引：0，他引：4
组卷的效率与质量完全取决于选题算法的设计,设计一个从题库中按照考试要求既快又好地选取一组最佳解,涉及到一个全局寻优和收敛速度快慢的问题。本文运用遗传算法的全局寻优对题库系统的自动组卷进行了研究,并得到了一个能较好地满足考试要求的组卷算法。 相似文献
7.
在处理多峰函数的优化问题时,遗传算法局部搜索能力差,并且容易早熟。针对这种问题,将遗传算法与多种局部搜索算法相结合,形成多种Memetic算法。通过进行数值优化实验,发现算法的优化效率有所提高,但是局部搜索算法的不同对优化性能影响很大。为解决这种问题,在传统Memetic算法的基础上提出了一种使每代个体根据局部搜索算法的搜索效率自适应选取局部搜索算法的Memetic算法,即基于离散度的自适应Memetic算法。通过测试函数测试,这种算法具有更高的效率和更强的通用性。 相似文献
8.
9.
测试数据主要是为了测试软件而生成的一组数据。它可以通过许多途径生成。这里仅用遗传算法作为一种工具来生成测试所需要用到的数据。遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法，在解决大空间、多峰值、非线性、全局优化等高复杂度问题时显示了独特的优势和高效性。 相似文献
10.
自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。 相似文献
11.
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
12.
建立了有时间窗口的车辆路径问题多目标优化模型,提出了一种基于聚类的混合多目标优化遗传算法。该算法采用并列选择方法,用擂台赛法则构造非支配集,并用聚类方法缩小非支配集,避免了求解非凸解的困难,提高了遗传算法搜索速度及避免了＂早熟＂等不足。实验结果表明,该算法为解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个较为有效的求解方法。 相似文献
13.
变异遗传散布控制执行算子的数据库分类查询 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高数据查询的寻优能力和查询准确度,对数据库查询进行优化改进。提出一种新型的变异遗传散布控制执行算子数据库分类查询算法。设计遗传散布执行算子,实现对遗传算法数据库查询中的迭代控制,通过定义数据库查询散布值,通过对数据文本的最佳特征提取,通过散布分类查询系数的控制遗传迭代循环,对遗传算法的变异处理,实现最优数据信息相关匹配,可以很好地指导数据查询结果,实现数据库查询的准确性和有效性。仿真实验表明,新算法可以提高半连接下分布式数据库查询的效率,特征呈现高聚敛性匹配,数据查询特征相关匹配度达到97.3%,比传统算法提高了25.6%,寻优时间较传统算法大幅缩短。算法有效提高了数据库查询准确率和效率,具有较强的应用价值。 相似文献
14.
自适应小波-遗传算法在齿轮箱故障诊断中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
自适应滤波能对非线性系统实现辨识、建模、预测和滤波,将其用于解决拖拉机齿轮箱故障诊断中的自适应除噪问题。文章分析了Morlet自适应小波滤波器的滤波原理以及基于自适应算法一遗传算法的自适应滤波寻优过程,将二者结合实现从强噪背景中提取弱故障信号。 相似文献
15.
《科技通报》2016,(6)
考虑到在用于对大型结构和工程机械健康监控的系统中,需要对传感器网络的布置进行优化以提高传感器网络精度、可靠性,降低传感网络的成本等问题。本文主要针对光纤光栅传感器网络布置优化问题进行研究,研究传感器布置角度对监测结果的影响,并使用GA算法对传感器布置角度进行优化。常规的GA算法通常存在算法早熟以及局部寻优能力弱等问题。本文提出一种改进型GA算法,通过引入自适应对偶种群、自适应终止规则以及新的生成子代规则来保证种群在迭代过程中的多样性以解决算法早熟问题,并且要提高算法的搜索效率以提高算法对局部寻优的能力。最后通过实验验证本文提出基于改进型GA算法的光纤光栅传感器网布的优化布置方法的有效性。 相似文献
16.
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
17.
针对传统粒子群算法在求解梯级水库调度问题时,容易陷入局部最优而早熟收敛的问题,提出自适应粒子群算法。该改进算法结合种群进化程度自适应调整算法控制参数,从而克服传统粒子群算法参数固定引起的搜索能力不足的问题。同时,采用种群局部重建策略解决种群进化后期多样性下降的问题。将改进的粒子群算法应用于清江梯级水电站的发电调度求解,模拟计算结果表明,文章提出的改进算法具有较强的全局寻优能力,可以进一步提高算法的搜索性能和求解精度。 相似文献
18.
依据NICE网络协议组织网络节点,提出一种分层覆盖网络组播树模型,其基于K-Mediods和遗传算法对组播服务节点MSNs选择,构建覆盖网络分层组播树。根据覆盖网络中组播服务节点的特点,引入基因差异控制和变异精英控制策略。对遗传算法中的交叉和变异算子进行修正,限制适应度差的个体生成,在缩小搜索空间、加快收敛速度的同时,提高算法的全局寻优能力。理论分析和仿真结果也表明,该模型不仅有效克服了传统K-Mediods算法模型易陷入局部极小值的特点,而且明显避免了对初始中心选值敏感的问题。 相似文献
19.
对树木生长过程和形态结构进行描述与抽象,用动态生长的生长树进行模拟,提出一种新的仿生算法:生长树算法。树木在生长过程中,趋光性促使枝叶寻求占据相对更有利的空间位置,朝向能获取更多光照的位置生长,此过程体现寻优原则。借用遗传算法和蚁群算法的种群、个体评估等概念,借鉴信息素浓度机制,提出"光素浓度"衡量光照对生长树的叶枝节点的作用,叶枝节点个体不断探寻周围环境的光素浓度与外部环境进行信息交流,同时个体之间存在生长竞争关系,算法不断对个体进行评价、选择、生长,逐步个体的编码从而求得问题目标解。将算法应用于几个典型函数寻优,实验结果经与标准遗传算法进行对比,生长树算法具有迭代层数少、寻优速度快的优势。 相似文献
20.
针对遗传算法工作流挖掘容易过早收敛且局部寻优能力较差,导致得到的解不理想的情况,提出了一种基于混合遗传方法的工作流挖掘算法。该算法采用因果矩阵映射流程实例作为工作流模型的编码,在遗传算法的选择操作阶段采用锦标赛策略与精英保留策略相结合,在交叉变异阶段运用混合自适应方法,并结合模拟退火思想,使解的质量有了明显的提高。仿真实验表明,该算法与基于简单遗传方法的工作流挖掘算法相比效率更高。 相似文献