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1.
《赣南师范学院学报》2019,(3):14-19
针对量子遗传算法在多峰函数寻优中出现早熟收敛及陷入局部极值等问题,提出一种改进的三值量子遗传算法.算法用三值量子非门来改变染色体基因的位置、用三值量子旋转门更新来完成进化搜索、用三值量子修正门对变异基因进行修正,增加了量子遗传算法中种群的多样性,扩大了算法的搜索空间;用动态调整旋转角策略来减少进化代数、缩短优化时间.通过对典型复杂函数的仿真实验并与其它算法相比较,结果表明该算法搜索空间大、搜索精度高,全局寻优性能优于普通遗传算法及量子遗传算法. 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
3.
针对三维矩形布局问题,提出一种基于评价函数的布局遗传算法.该算法根据布局已知条件建立定序和定位评价函数,然后通过对评价函数值的比较确定布局的定序和定位规则;最后采用遗传算法优化定序和定位规则的参数.算例测试结果表明,该算法具有良好的计算效果. 相似文献
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针对基于遗传算法的工作挖掘中容易淘汰掉适应度低的个体,从而丢失存在于低劣个体中的优良基因片导致得到的解不理想的情况,提出一种带分级思想的遗传算法对工作流进行挖掘。该算法采用因果矩阵作为工作流模型的编码。在创建初始种群阶段引入启发式规则,并根据个体的适应度值对种群实施分级策略,提高解的质量。仿真实验表明该方法与基于遗传算法的工作流挖掘方法相比更能产出较高质量的解。 相似文献
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徐新华 《通化师范学院学报》2011,32(12):29-31
该文提出了一种基于混沌序列的改进型遗传算法来实现自动组卷的新方法．首先对染色体采用分段自然数编码策略;然后,将混沌机制同时引入到遗传算法的交又和变异阶段,在交叉阶段交叉基因座由混沌交叉算子来确定,在第三阶段变异个体的变异基因住由混沌变异算子来给出．该算法将混沌优化的遍历性、规律性与遗传算法的全局性相结合,有效地克服了遗传算法随机性大、未成熟收敛等缺点． 相似文献
7.
将欧拉方法与预报-修正技术结合,提出了一种改进的迭代法-欧拉预报修正算法,用于解超定方程组的最小二乘问题.首先将线性最小二乘转化为一类常微分方程组,运用欧拉方法求解;然后将其迭代结果作为预报值,引入相应的步长参数,构造新的迭代公式对预报值进行修正,从而提高算法的精度;最后通过数值试验验证,该算法是有效可行的. 相似文献
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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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多Agent系统中,Agent形成联盟来完成任务,是Agents间的一种重要合作方式。遗传算法在求解单任务Agent联盟时存在稳定性较差、收敛速度慢、寻优能力不强等问题,对此,提出一种基于改进遗传算法的单任务联盟形成策略。该方法通过定义衡量遗传算法种群多样性参数,根据该参数值使用不同的配对策略在潜在交叉集合中选择个体进行配对交叉,以减少无效的交叉操作,从而提高交叉操作的效率;针对传统变异算子缺乏一定的方向性,通过个体Agent能力大小确定变异基因位,以提高算法搜索性能。对比实验结果表明,该算法可以快速、高效地找出合适的Agent联盟。 相似文献
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李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
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针对双链量子遗传算法具有收敛速度慢,容易陷入局部最优解等问题,提出一种新的双链量子遗传算法。该算法将种群个体分组,相邻组间有一个共有个体,即第i组的最后一条染色体同时是第i+1组的第一个个体。组内各染色体同方向同步长更新,相邻组间通过共有个体保持组间同步。该方法能很好地降低算法时间复杂度,保持种群个体的多样性,从而避免算法陷入局部最优值。最后通过实验验证该算法对复杂函数的优化结果明显优于双链量子遗传算法。 相似文献
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将云计算传统的遗传算法应用到任务调度中,存在迭代次数多、资源利用率低、执行时间长等问题。因此,提出贪心算法来初始化种群,以避免随机初始化种群时基因的低表现性,并且引进精英因子到传统遗传算法中以优化收敛速度。设计出双适应度函数,兼顾考虑用户对执行时间和带宽的要求,通过采用可适应交叉和变异方法,提升算法的全局收敛能力。仿真实验结果表明,在云计算的任务调度中使用优化混合遗传算法能更加有效地解决资源调度问题。 相似文献
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针对传统相似度忽略用户局部偏好、用户评分差异和非共同评分项等因素的影响,提出了一种基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法.算法根据用户对项目的偏好度来划分数据集,并提出用两个修正因子来改进传统的相似度.在MovieLens数据集上将所提算法和Pearson算法、参考文献[1]中的算法进行比较,实验结果表明,基于损失因子和数据集划分的协同过滤推荐算法更明显地降低了MAE值. 相似文献
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小生境遗传算法是近年来智能计算领域的研究热点之一,基于适应值共享的小生境遗传算法在解决多种优化问题时收到了很好的效果.该文对基于适应值共享小生境遗传算法的多种实现机制进行探索,并对不同类型算法各自的性能、适应情形和优缺点进行比较分析. 相似文献
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针对云计算平台的特征,提出基于模拟退火算法建立云计算资源调度模型。模拟退火算法在保证用户公平性的前提下,以缩短总任务的完成时间及提高用户满意度为目标。通过仿真实验,在相同硬件环境下对比分析模拟退火算法与传统遗传算法的资源调度性能。结果表明,模拟退火算法在收敛速度和用户满意度方面均优于传统遗传算法,更加适应云计算环境。 相似文献
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装配线平衡问题是生产管理中重要且比较难解决的问题,其中如何分配工人到不同的工作站以提高生产效率是问题的关键。针对包含工人分配问题的装配线平衡问题,提出一种基于Pareto的问题无关的适应值计算方法的多目标遗传算法。算法中首先建立ALB-wa问题的数学模型,提出一个基于随机键编码的基因表达方式;使用匹配指定的染色体结构和ALB-wa问题的遗传操作;使用基于Pareto支配关系的评价函数来代替使用基于偏好的评价函数。最后,通过实验数值验证该方法的性能。结果表明,该方法具有较高的收敛性和效率,改进了现有的其他遗传算法。 相似文献