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1.
基本遗传算法保持群体多样性的能力较差,所以经常在问题求解的过程中极易陷入局部最优解。根据生物的免疫原理和单亲遗传算法并结合最近邻域算法思想提出的一种改进算法———基于免疫单亲遗传算法（IPGA）。免疫遗传算法中的基因重组、免疫记忆以及免疫元动态等特性,这些特性有助于改进基本遗传算法群体多样性的保持能力。最后结合48个城市旅行商问题进行了求解,仿真结果表明,基于免疫单亲遗传算法具有更好的性能,相对于传统的遗传算法收敛速度提高了30%。 相似文献
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一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维OTSU图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题.在理论分析和仿真数据实验中,与二维OTUS图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的降低,更能满足图像处理的实时性要求. 相似文献
3.
多亲遗传算法及其应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统遗传算法（TGA）所存在的一些不足，本文提出了一种多亲遗传算法（MGA），MGA对TGA的交叉算子进行了改进，这样MGA在应用中不要求初始群体具有广泛多样性，能有效地克服“早熟收敛”问题，仿真结果表明MGA是有效的。 相似文献
4.
一种改进的遗传算法及其性能研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为克服遗传算法收敛速度慢、稳定性差的缺点。从模式定理出发，讨论遗传算法的本质，以基本遗传算法为基础，对选择算子进行改进，在引入最优个体保护策略以确保收敛性的基础上设定动态闽值，既提高交配池的平均适应值又兼顾群体多样性。仿真研究表明，改进的遗传算法有效提高群体的平均适应值。加快收敛速度。提高稳定性。 相似文献
5.
对基本遗传算法(SGA)的变异算子进行了改进,通过多次变异,既增加了群体的多样性,防止早熟现象的出现,又保证了算法的全局收敛性。经典型优化函数测试,基于多次变异的遗传算法(MGA)优于基本遗传算法(SGA)和最优保存遗传算法(ESGA)。 相似文献
6.
针对现有遗传算法组卷的不足,提出基于项目反应理论,并采用参数估计的方法,对遗传算法的适应度进行相应的改进,从而提高了组卷算法对学生群体的适应性． 相似文献
7.
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
8.
基于遗传算法的函数优化问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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
9.
旅行商问题是典型的NP组合优化问题。提出一种旅行商问题求解应用上的改进遗传算法。引入贪心算法优化初始种群,在轮盘赌选择基础上,融入最优保存策略和掺杂算子进行选择操作,以保证群体的多样性;基于两点三段随机交叉算子优化交叉结果,基于启发式倒位变异算子提高算法的收敛速度;给出了求解旅行商问题系统的体系结构。实验结果表明,改进的遗传算法具有更好的寻优能力。 相似文献
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在遗传算法中一个关键问题是必须采取措施保持种群多样性，防止算法出现早熟收敛。本文提出了一种基于父个体相似度的自适应遗传算法，使用新的自适应遗传操作策略以保持种群多样性。将新算法用于求解图的度约束最小生成树问题，实验结果表明本方法到比不使用父个体相似度信息的普通遗传算法权值更低的度约束最小生成树。 相似文献
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1IntroductionPath planning of autonomous mobile robot is pivotaltechnique for machine intelligence,which ai ms to finda non-collision path frominitial position to objectiveposition according to evaluation functions in anobstacle space[1].It can be described as travelersalesman problem(TSP),a typical combinationopti mization problem,which belongs to the well-known NP-hard opti mization[2].The mathematicaldefinition can be regarded as a mapG=(V,E),where eachlinee∈Ehas a nonnegative powerω(… 相似文献
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针对标准遗传算法在利用Otsu理论求取图像阈值时存在的收敛性问题,提出了一种自适应的遗传算法,采用动态地交叉概率和变异概率,有效地解决了过早收敛和全局收敛性问题,并把改进后的遗传算法应用于火焰图像上,实验证明,该方法对进行图像分割时是有效和可行的. 相似文献
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TSP问题是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化NP难题。遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。针对传统遗传算法求解TSP问题的不足,提出了一种多种群自适应模拟退火遗传算法,并给出了多种群分级、混合变异算子的设计。最后,对CHN31、ATT48和EIL51的TSP问题进行求解．仿真结果表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。 相似文献
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１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（ＧＡｓ）ｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｐｌａｎｎｉｎｇ,ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ,ｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎ１９７０ｓ．ＧＡｓｓｉｍｕｌａｔｅｎａｔｕｒａｌｅｖｏ... 相似文献
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在在线考试自动组卷中,为了避免简单遗传算法收敛速度慢及早熟收敛的问题,提出了基于实数编码、分段交叉、有条件生成初始种群的改进遗传算法。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性。 相似文献
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INTRODUCTION With increased urbanization and consumer de-mand, most water distribution systems and efficient scheduling of pump operation have become increas-ingly complex. Several optimization methods are used to find optimal pump schedules. Because of the complex water distribution systems, simple calcula-tions are no longer possible. The main methods used at present are linear programming (Crawley and Dandy, 1993), dynamic programming (Yeh et al., 1992; Nitivattananon et al., 1996), … 相似文献
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属性离散化是应用粗糙集理论的关键问题之一。本文将粗糙集理论和遗传算法二者相结合,提出了基于自适应遗传算法的属性离散化方法。该方法动态调整各个个体的交叉和变异概率,优化了个体被选择的概率。实验表明,它能够明显的改善全局寻优能力,并大大加快了收敛速度。 相似文献
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基于WEB的考试系统是现代考试系统发展的趋势。智能组卷系统是考试系统中的一个关键组成部分,而遗传算法是智能考试系统中最常采用的算法。通过讨论智能组卷中遗传算法的几个关键问题,提出了合理的设定种群规模、变异参数,避免遗传算法过早收敛并增强局部搜索能力、整体稳定性等问题的改进方法。 相似文献
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为了提高直线感应电机的力能指标,提出一种新型自适应遗传算法,并对直线感应电机进行了优化设计.采用佳点集理论对遗传算法的初始化种群进行均匀设计,提高了遗传算法的优化效率.同时利用sigmoid函数改进了交叉概率和变异概率,使交叉率和变异率按照个体的适应度在平均适应度和最大适应度之间随sigmoid曲线进行非线性调整.在分析直线感应电机与旋转电机物理结构差异的基础上,得到考虑边端效应的直线感应电机的稳态性能,并给出直线感应电机力能指标的优化模型.通过对优化后的设计方案与原设计方案的比较发现:直线感应电机的力能指标显著提高,验证了方法的有效性. 相似文献