共查询到10条相似文献,搜索用时 17 毫秒
1.
遗传算法中初始种群与交叉、变异率对解的影响及其解决方案 总被引:13,自引:0,他引:13
本文的研究表明,在相同的遗传算子下,初始种群性状和数量以及交叉、变异率的确定对算法收敛速度和结果的影响不能忽略。初始种群或交叉、变异率选择不当,将增加迭代次数,甚至直接导致算法陷入局部最优解。为此,本文提出一种基于空间分割的遗传算法及初始种群产生和种群数量确定方法,并根据有关文献,提出一种自适应交叉、变异率方法。实际计算表明,该算法在很大程度上避免了算法收敛于局部最优点,取得较好的效果。 相似文献
2.
针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。 相似文献
3.
文章以均衡网络业务为优化目标,提出了一种基于自适应遗传算法的资源优化路由算法,采用改进的适应度函数和自适应的交叉变异算子.理论分析表明该算法改善了最短路径路由算法容易发生阻塞及安全性不好的缺点,与基本遗传算法相比,它显著提高了收敛性能,并且具有很强的自适应能力. 相似文献
4.
对于求解旅行商问题,提出一种采用迁移算子和变异算子寻求最优解的新型生物地理学算法。通过仿真结果,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
5.
6.
7.
网络并发式流量特征具有信号时间可预测性,通过对网络流量的解卷积测度特征提取,提高对网络流量的预测性能。传统法方法采用粒子群优化算法实现对网络流量的特征测度盲解卷积分析,对原始信号的统计信息提取效果不好。提出一种基于粒子群退化重采样的网络流量解卷积测度提取算法,构建并发式网络流量序列采集模型,设计粒子退化重采样技术,将每个粒子的当前适应度值与其自身的个体最优值进行比较,如果优于个体最优值,得到粒子当前最优位置。仿真实验表明,采用该算法,收敛速度很快,在粒子群进化50代以内就可以实现成功收敛,对流量序列的测度特征提取结果准确,预测精度较高,展示了算法的优越性能。 相似文献
8.
9.
如何能够更好的进行多目标的优化一直以来都是研究的重点,本文在粒子群算法的基础上,提出了首先引入精英策略初始化粒子群,其次对粒子的速度和位置计算方法进行更新,最后采用多尺度的变异算子提高粒子的变异能力,增强种群多样性,测试函数的实验说明了本文算法能够有效提高算法的效率,在多目标Pareto最优解测试中取得了比较好的效果,说明本文算法能够运用在多目标的优化中。 相似文献
10.
针对传统粒子群算法在求解梯级水库调度问题时,容易陷入局部最优而早熟收敛的问题,提出自适应粒子群算法。该改进算法结合种群进化程度自适应调整算法控制参数,从而克服传统粒子群算法参数固定引起的搜索能力不足的问题。同时,采用种群局部重建策略解决种群进化后期多样性下降的问题。将改进的粒子群算法应用于清江梯级水电站的发电调度求解,模拟计算结果表明,文章提出的改进算法具有较强的全局寻优能力,可以进一步提高算法的搜索性能和求解精度。 相似文献