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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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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
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近几年来,随着农村改革的进一步深入,农村经济迅速发展,但农村周围的人文环境还是相对落后,家长对孩子过于溺爱,家庭教育严重缺失,忽视了对孩子意志品格方面的教育和培养;加上初中的学生正处于思想转型期,如果不正确加以引导,很容易走上不归路,初中学生的德育亟待加强。 相似文献
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近年来,移动机器人路径规划作为机器人自主导航领域的一个重要问题而备受关注,针对传统ACA有易陷入局部最优,以及现阶段在很多机器人路径规划中易被忽略的出现过于尖锐拐点的问题,提出一种改进蚁群算法(ACA-ES)应用于移动机器人路径规划。首先,针对ACA易陷入早熟的问题,引入精英策略,目的是给每次循环结束后找出的最优解增加额外信息素,提高算法收敛速度;其次,为了不使机器人在路径尖峰处失去平衡,引入基于中心点的平滑方法,提高路径平滑性。在栅格环境下进行仿真,得到一条平滑路径,且路径长度比原来缩短了5.90%,证明了该改进算法的有效性和可行性。 相似文献
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为增强现有基于机器视觉的自动导引车AGV对非结构化路面的适应能力,提出一种基于K-means聚类分析算法的二步迭代道路检测算法。算法实现了自动选择路面样本区域与自主动态添加路面样本,克服了基于其它机器学习算法的道路识别方法需要人工收集大量路面样本进行训练的缺陷。实验仿真结果显示,该方法能有效降低光照、阴影、车道线等对道路识别的影响,能够适应含有多种不同障碍物的道路场合。 相似文献
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