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1.
有关多目标遗传算法的研究 总被引：4，自引：0，他引：4
概括介绍了目前的多目标遗传算法(MOGA)，并给出了一种新形式的MOGA，也就是稳定态非受控排序遗传算法(SNSGA)。该算法是把单目标遗传算法中的部分更新种群观点和非受控排序遗传算法中的适应度指派方法相结合而实现的，改进了适应度指派方法并提出了一种新的αshare自适应决策方案。在包括遗传算法难题和遗传算法欺骗问题的实验中，该算法也成功地得以实现。 相似文献
2.
将非线性方程组问题转化为多目标函数优化问题,利用NSGA-Ⅱ的非支配集的构造方案和基于拥挤距离排序方法产生子代种群,依适应度排序选择子代个体进行下一代优化.本文将NSGA-Ⅱ中遗传算法GA替换为进化策略ES,通过非支配集的调整与拥挤距离重新排序可以进一步提升收敛速度,同时避免种群的早熟,保证初始种群个体的优良性能得以继承.仿真实验表明,本文算法可以进一步提高非线性方程组解的精确性和求解效率,从另一个角度为非线性方程求解提供了一中新的途径. 相似文献
3.
王亚辉 《晋城职业技术学院学报》2013,6(1):55-58
Web语义搜索结果排序一直是搜索引擎的主要研究课题之一。但是目前通用的算法例如OntoKhoj排序算法和AKTiveRank排序算法的排序结果并不理想,主要原因是排序思路比较片面,公式中的系数很难确定。针对这一问题,我们结合了OntoKhoj算法和AKTiveRank的优势,提出了O&A算法,并使用遗传算法对O&A中的系数进行了优化。实验表明,O&A算法的排序结果要明显优于OntoKhoj排序算法和AKTiveRank排序算法。 相似文献
4.
本文基于近年来对工件加工时间同时具有恶化和学习效应的排序问题的研究,引入可信性空间的模糊变量,建立了模糊排序模型。通过改进遗传算法,设计基于改进遗传算法的混合智能算法求解模型。最后以具体算例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
5.
6.
基于梯形模糊语言变量的多属性决策方法 总被引：2，自引：0，他引：2
研究了决策者的偏好信息（属性值）为梯形模糊语言变量（TFLV）的模糊语言多属性决策问题．定义了2个梯形模糊语言变量比较的可能度公式并研究了它的一些基本性质,给出了基于可能度公式的梯形模糊语言变量多属性决策的方案排序方法．这种方法通过对决策信息进行TFLWA算子加权集结,并通过比较梯形模糊语言变量的可能度得到所有方案的排序结果．在不损失模糊语言信息的条件下,该方法计算过程简单,决策结果合理且有效．最后,通过一个实例说明了该方法的操作过程． 相似文献
7.
在进行有限个方案的多目标决策时,决策矩阵提供了方案排序的全部信息.利用决策矩阵提供的信息,通过对决策矩阵规范化后加权,视加权后对应的各目标同等重要,然后利用各单目标对方案排序,最后综合集结成多目标的方案排序. 相似文献
8.
在对方案有偏好的模糊多属性决策中,定义了模糊数相似函数后,提出运用方案综合值与方案偏好值的相似度来确定属性权重的方法,运用遗传算法对导出的约束规划模型进行求解从而得到属性权重,最后采用例子说明该方法的有效性和实用性． 相似文献
9.
提出了一种新型遗传算法,算法的遗传操作是基于排序的模式下进行的,且根据每代种群的集中度对种群进行一定数量的突变.最后对几个标准函数进行了试算,结果表明算法具有良好的效果. 相似文献
10.
王登瀛 《长江工程职业技术学院学报》1992,(4)
本文提出的工程方案排序和选优位分值法的基本思想是:先由若干位专家在各个目标下对方案排序;在此基础上,综合分析各专家提供的单目标排序结果,求出各方案的“单目标位分值”,并按其大小对方案在各个目标下排序,即进行单目标排序;最后,在已知各目标权重的情况下,求出各方案的“位分值”,按该值的大小对方案排序和优选.1、原理与模型设某一工程问题有m个目标(因素、指标等)G_1、G_2,…, G_m,其相应的权重分别为λ_1、λ_2,…,λ_m,并设已规划了n个工程方案A_1,A_2,…,A_n,现对方案进行排序和选优. 相似文献
11.
一种求解多峰函数优化问题的全局与局部搜索相结合的演化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
搜索多极值点问题是遗传算法研究领域内的一个新的方向，本在郭涛算法^[1]的基础上引入梯度算子、单亲繁殖、小生境分离和全局与局部演化相结合的混合演化算法．实例测试表明，该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解，得到令人满意的结果． 相似文献
12.
In this paper, a branch-and-bound method for solving multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problems was studied. The method was based on the Lagrangian relaxation and the surrogate constraint technique for finding feasible solutions. The Lagrangian relaxations were solved with the maximum-flow algorithm and the Lagrangian bounds was determined with the outer approximation method. Computational results show the efficiency of the proposed method for multi-dimensional quadratic 0-1 knapsack problems. 相似文献
13.
设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法，将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中，从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性，发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势，在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用，使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明，该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。 相似文献
14.
In this paper, a new branch-and-bound algorithm based on the Lagrangian dual relaxation and continuous relaxation is proposed for discrete multi-factor portfolio selection model with roundlot restriction in financial optimization. This discrete portfolio model is of integer quadratic programming problems. The separable structure of the model is investigated by using Lagrangian relaxation and dual search. Computational results show that the algorithm is capable of solving real-world portfolio problems with data from US stock market and randomly generated test problems with up to 120 securities. 相似文献
15.
Genetic algorithms (GAs) employ the evolutionary process of Darwin's nature selection theory to find the solutions of optimization problems. In this paper, an implementation of genetic algorithm is put forward to solve a classical transportation problem, namely the Hitchcock's Transportation Problem (HTP), and the GA is improved to search for all optimal solutions and identify them automatically. The algorithm is coded with C and validated by numerical examples. The computational results show that the algorithm is efficient for solving the Hitchcock's transportation problem. 相似文献
16.
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
17.
袁桂霞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2012,12(4):31-33
DNA遗传算法的化工过程建模参数估计是非常复杂的问题,但转化成非线性优化问题就可以设计一种新型的简便的建模方法。利用遗传算法具有适应性强的全局搜索优势,可以使用碱基对个体进行四进制编码,设计全新的变异算子与交叉算子,开发出一个新型的DNA遗传算法化工过程建模方法。两个经典测试函数计算结果表明,这种算法的搜索能力、拟合精度都比较理想。 相似文献
18.
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
19.
序列中的标签SNPs—tagSNPs携带了SNPs数据集的绝大部分遗传信息,因此寻找tagSNPs意义重大。但从SNPs数据集中找出tagSNPs需要耗费巨大的计算量,传统的方法效率低且费用昂贵,对于复杂的集合覆盖问题,现有算法难以得到优化解。鉴于蚁群算法有较强的近优解搜索能力,因此,将改进的罚函数集合覆盖蚁群算法(RCACO)用于tagSNPs搜索。模拟数据集上进行的算法实验结果表明,与近两年的PSO、GA两类算法相比,所提出的算法运行时间较短,且搜索结果精确度更高。 相似文献
20.
针对一个Pareto局部搜索(PLS)算法在解决多目标组合优化问题中所得到的解集与初始点的选取有关,提出该算法的改进。改进算法从初始解开始进行PLS搜索产生一组改进解集VF,然后对VF中的所有解再进行PLS搜索,如此重复直到满足终止条件。实例计算表明,PLSⅠ算法和算法Ⅱ能得到很好的解且解的质量优于PLS算法。 相似文献