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为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性,引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。其基本思想为：首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验,用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明：新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当,但分布性有了明显提高。 相似文献
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为了改善协同进化多目标优化算法性能,引入了聚集密度对超级个体集合进行更新。其基本思想是：首先计算种群中各个体的聚集密度,再定义一个偏序集,然后根据一定的比例依次从偏序集中选择个体更新。根据数值试验和量化指标测试了新算法的收敛性与分布性。结果表明,新算法在收敛性方面与常规协同进化多目标算法相当,但其分布性获得了一定程度的改善。 相似文献
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分析了线性选择方法的两个缺陷,提出了一种基于聚集密度的非线性自适应选择方法。算法基本思想是：首先将每代种群划分成Pareto劣解集和Pareto非劣解集,然后依照个体的聚集密度分别在劣解集和非劣解集中构造一种偏序集,分别按照不同的等概率在这两个偏序集中选择个体,其中劣解偏序集的个体选择概率远小于非劣解偏序集的个体选择概率,根据两个偏序集中的容量自动计算出两个选择概率。这种非线性选择方法既体现了劣解集和非劣解集中个体的绝对平等性及非劣解集对劣解集的相对优先选择权,又充分考虑到了Pareto最优解的分布性。理论分析和数值计算表明,这种新的选择机制不仅能改善排序选择法的收敛性,而且能得到分布性良好的Pareto最优解。 相似文献
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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
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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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蚁群算法是模仿蚂蚁寻找路径的一种智能化启发武算法.带时间窗的车辆路径问题(VSPTW)是在基本的车辆路径问题(VSP)上增加了时间窗约束条件的一种变化形式,是一个典型的NP难问题.通过采用一种改进的路径构建方法和信息素更新策略,构造一个改进的蚁群算法来求解多目标的VSPTW.与基本AS(Ant System)算法比较结果显示,该算法对于求解VSPHTW问题具有较好的性能. 相似文献
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针对目前路径规划算法不能覆盖车辆所有不确定的状态而导致安全性低的问题,提出了以后向可达集为约束的自主车辆最优路径规划算法。即后向可达集的变化范围作为势场蚁群算法的约束条件,在多车辆道路交通环境下,利用后向可达集不同安全区域信息素浓度不同,且越靠近危险区域信息素浓度越低的特点,给出了自主车辆最优路径建模方法,并且从理论上保证了该算法安全性的置信水平。仿真表明,该方法不仅提高了传统势场蚁群算法的安全性,同时也可以推算自主车辆轨迹跟踪的过程中安全状态的可达范围,预测自主车辆未来一段时间间隔内安全状态。 相似文献
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针对多配送中心煤炭车辆调度问题的复杂性,建立该问题的数学模型并提出合理假设和约束条件,以缩短配送路径降低配送成本为目标构造该问题的目标函数。文章结合实例应用蚁群算法对煤炭配送路径进行优化降低运输成本,通过实验验证了蚁群算法在煤炭配送路径优化问题的有效性。 相似文献
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配送车辆优化调度问题是物流系统中的一个重要环节,本软件借助VB语言,在分析静态配送的基础上,针对不断变化的市场需求,建立动态的物流配送模型,在生成路网的平台上,通过研究物流配送货物过程中路径、车辆选择的问题,提出对物流配送最优路径的动态选择方案,提高物流配送效率,满足客户需求,更符合实际。 相似文献
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为了提高电子商务推荐系统的精度,提出了基于关联集合的协同过滤推荐算法,该算法通过频繁项集生成算法生成一系列频繁项集,然后通过合并处理过滤掉与用户关联很小的一些噪音项目,从而使协同过滤算法更加有效。该算法在推荐精度上比传统的方法优越。 相似文献
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8皇后问题是计算机算法设计领域里的经典问题。利用回溯算法和概率算法相结合的办法求解8皇后问题,通过实验分析第一次成功搜索到皇后位置的概率,以实验得出的数据为依据对现存的观点提出了质疑,并对实验数据进行了分析,肯定了本文数据的合理性。 相似文献
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CLIQUE是一种基于密度和基于网格的混合聚类方法。在高维空间中,它能够有效地进行聚类,并且能够发现嵌套在高维数据空间子空间中的聚类。但是,CLIQUE算法存在着很多的局限性,主要有以下两点:首先是子空间的剪枝;其次是CLIQUE算法追求方法简单化。针对CLIQUE算法的局限性,采用基于约束条件的聚类技术、自适应网格技术和边界调整技术来对CLIQUE算法进行改进,提出了基于约束条件和自适应网格的CAG-CLIQUE算法。 相似文献
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基于对LEACH算法和PEGASIS算法的研究,提出助理簇头改进ASCH算法。该算法能够在无线传感器网络中,根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点来减少簇头通信的能耗。在PEGASIS中加入助理簇头后,改进后的助理簇头改进算法的性能指标与已有算法相比均有提高,在均衡及节能、延长网络生命周期方面起到了积极的作用。 相似文献
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模式匹配是字符串的基本运算之一,也是数据结构教学q-的难点之一。分析了模式匹配KMP算法以及算法中next函数的含义,给出了next函数的两种实现方法,有助于在教学实践中帮助学生更好地理解该算法。 相似文献