函数优化的遗传算法代码实现

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用其它优化方法较难求解,而用遗传算法则可以方便地得到较好的结果。用Matlab实现了函数优化的遗传算法源程序,该源程序可以直接运行。     

函数优化的遗传算法

遗传算法是一种有效的模拟进化算法,针对不同问题,编码方式多种多样。针对函数优化问题,阐述了不同的编码方式及遗传操作,在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。     

基于遗传禁忌的数据库多连接查询优化算法

针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。     

遗传算法在二阶微分方程定解问题中的应用

在科学研究和工程应用中出现了具有物理背景的微分方程,但人们能够使用初等方法来求解的微分方程并不多。遗传算法直接对结构对象进行操作,具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力。遗传算法求解优化问题的框架应用到求解常微分方程定解问题,为微分方程的求解提供了一种新的方法。     

灌溉管网优化设计方法研究进展

分别阐述了管网布置和管径优化问题的研究进展,分析了求解优化模型的各种算法,通过比较,认为遗传算法在优化应用中,能取得良好效果,预估遗传算法在管网与管径同步优化方面能得到应用。     

遗传算法在TSP问题中的应用

遗传算法是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的全局的概率搜索算法,旅行商问题(TSP)是著名的NP问题,也是组合优化、计算机科学界经典的问题之一。本文简介了遗传算法的原理、设计方法和基本步骤,并着重用遗传算法对TSP问题进行近似求解。     

遗传算法综述

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用。介绍了遗传算法的研究现状,描述了它的基本原理和主要特点,概述了它的应用领域,并指出了今后遗传算法的研究方向。     

一种改进的求解TSP问题的遗传算法

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。     

求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是基于生物进化论的一种全局优化搜索算法。文中针对TSP问题传统遗传算法的缺点,提出了一种改进的遗传算法,并且给出选择、交叉和变异操作的设计。最后,以该算法求解中国旅行商问题(C-TSP)为例,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。     

遗传算法原理与发展方向综述

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法,近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。介绍了遗传算法的研究现状和基本原理,概述了它的理论和技术,并对遗传算法的性能作了分析。