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根据多维0/1背包问题的特点,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,设计了一种Memetic算法。该算法以基于模式替换的改进遗传算法作为全局搜素算法,采用模拟退火算法进行局部搜索。全局搜索算法引入了模式替换,使每代种群中的最好基因个体保存下来形成模式,引导种群搜索方向,提高搜索性能,然后进行选择、均匀交叉和变异操作,最后采用最大化修复策略,对不可行解进行修复,并对可行解进行修正。模拟退火算法以一定概率接受较差的解,从而避免陷入局部最优解。通过实验仿真和算法比较验证了Memetic算法的优越性和有效性。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2020,(2):93-99
根据萤火虫算法自身特点,本文提出一种基于模拟退火的改进萤火虫算法,并用于求解0-1背包问题.该算法在模拟退火过程中利用萤火虫算法搜索新解,采用贪心修复算子对不可行解进行修正.每一次退火操作完成时,对萤火虫种群实行变异操作,增强萤火虫的全局搜索能力.本算法在求解0-1背包问题时,能及时跳出局部最优,在算法初期增强全局搜索能力,在算法后期加快收敛速度.通过仿真实验表明,该算法可较好的求解0-1背包问题. 相似文献
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针对灰狼算法的缺点,提出一种改进的灰狼算法。引入混沌策略初始化种群,产生更均匀的初始种群;将线性收敛因子改进为非线性收敛因子,能更好地均衡全局搜索和局部搜索;在灰狼更新位置时,根据头狼的决策能力,加入权重策略,使每个灰狼个体更快地向最优的位置移动。最后用6个标准测试函数做仿真实验,结果表明,改进后的灰狼算法在单峰函数和多峰函数求解中,收敛速度和寻优精度都优于其他算法。 相似文献
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为克服粒子群算法在处理复杂高维问题时易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出一种融合 Rosenbrock 搜索法的混合粒子群算法。首先,利用 Tent 混沌序列进行种群初始化;其次,采用去速度项的简化粒子群公式提高收敛速度并对个体极值加入扰动,增强粒子种群多样性;最后,当全局最优个体更新停滞时,利用Rosenbrock 搜索法对全局最优个体进行局部搜索,提高解的精度。利用 8 个常用基准测试函数分别对 30 维和50 维问题进行实验,证实该算法可寻到病态函数 Rosenbrock 全局最优值,且比其它 7 个函数的寻优精度提高10-2 数量级。实验证明该算法收敛速度快,解的精度高,全局搜索能力强,寻优能力明显提高。 相似文献
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提出了一种改进的全局优化进化算法.该算法采用实数编码,通过对可行域量子化用正交设计产生初始种群,用正交设计和因素分析设计杂交算子.在进行杂交之前,根据两个个体变量之间的距离恰当地应用高斯变异,平衡了算法的局部搜索能力和全局搜索能力,从而提高了算法的效率.最后的数值结果显示了该算法的有效性. 相似文献
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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
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由于普通多关系半连接优化算法,分布式数据库系统的缓冲区不能作为查询的中间结果的最后装配站点,提出了改进普通多关系半连接的数据库查询优化算法,实验结果表明改进的多关系半连接的查询优化算法明显地减少了中间结果数据量,有效地降低了网络通信总代价。 相似文献
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由于普通多关系半连接优化算法,分布式数据库系统的缓冲区不能作为查询的中间结果的最后装配站点,本文提出了改进普通多关系半连接的数据库查询优化算法,实验结果表明改进的多关系半连接的查询优化算法明显地减少了中间结果数据量。有效地降低了网络通信总代价。 相似文献
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王仲民 《天津工程师范学院学报》2007,17(3):19-21
通过对梯度法与模拟退火算法优缺点的分析,提出了一种梯度退火新型混合全局优化算法。该算法利用梯度法的快速寻优特性得到某一局部极值,然后采用模拟退火算法的全局搜索寻优能力跳出该局部极值,经过反复混合迭代最终获得全局最优解。仿真实验表明,该新型混合优化算法显著提高了求解全局优化问题的计算效率。 相似文献
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在资源有限项目调度问题中,针对可更新资源的单项目如何求得资源约束下的最短工期,提出了一种基于种群稳定度的遗传模拟退火算法。设计了一种满足任务前后约束的种群初始化方法,将种群进行交叉、变异产生新的种群后加入模拟退火算法,计算是否以新的种群替换当前新种群。提出了种群稳定度概念。为避免一般遗传算法的进化早熟现象,当种群稳定度超过给定的稳定度时应用模拟退火算法,通过多次试验设定种群稳定度。通过标准测试问题库中的数值验证表明,该算法能扩大解空间得到更优解,使收敛加快。 相似文献
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引入变种群模因算法的基本框架构建了求解配电网重构问题的方法。根据配电网的特点和所求问题的特性,在种群初始化环节引入启发式算法中的开关组思想并加以改进,用于生成两个初始个体及确定其邻域搜索空间;在种群交叉环节引入双主干交叉算子保留父代优良特征,局部寻优环节应用禁忌搜索算法作为其搜索策略;采用包含种群规模扩张和种群规模收缩在内的种群规模改变策略扩大搜索空间,增强全局搜索能力。最后,将所提方法应用于IEEE33、Taipower84、Bus119、Bus136、Bus417不同规模系统的重构仿真。结果表明,所提方法精度高、速度快,适合求解大规模配电网重构问题。 相似文献
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为了提高多生境遗传算法的优化效率,提出了一种基于协同进化的多生境遗传算法,其基本思想是：将种群分割为若干子种群,每个子种群采用合作型协同进化方法独立进化;个体评价采用多生境方法,具体作法为：在对个体的适应值进行共享调整的同时,在选择中采用确定性排挤方法,在替换中采用最相似个体适应度最差个体被替换策略,以维持种群的多样性。数值实验表明,上述算法在维持多生境遗传算法较强全局搜索能力的同时,可适当提高算法运行效率。 相似文献
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为了提高粒子群算法的收敛速度和全局收敛性,本文在标准粒子群算法的基础上作了改进,提出了一种带模拟退火步长的粒子群算法．通过典型函数的测试结果表明新算法比原来算法收敛到最优解的次数多,提出的新算法在全局搜索能力和收敛速度方面有所提高． 相似文献
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针对物流配送过程中带容量约束的动态车辆调度问题,提出一种Memetic算法,旨在最小化成本。Memetic算法中采用量子与遗传算法混合进行全局搜索,并根据搜索点目标函数变化率,设计了一种自适应量子旋转门更新方式,通过子代种群适应度变化确定量子旋转角大小与方向,明确了种群进化方向,扩展了全局搜索范围,引入了一种变异操作,使算法种群多样性得以保持,提高全局搜索宽度,采用2-opt法结合swap法增强算法局部搜索能力。仿真实验验证了所提算法的有效性与优越性。 相似文献