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针对遗传算法工作流挖掘容易过早收敛且局部寻优能力较差,导致得到的解不理想的情况,提出了一种基于混合遗传方法的工作流挖掘算法。该算法采用因果矩阵映射流程实例作为工作流模型的编码,在遗传算法的选择操作阶段采用锦标赛策略与精英保留策略相结合,在交叉变异阶段运用混合自适应方法,并结合模拟退火思想,使解的质量有了明显的提高。仿真实验表明,该算法与基于简单遗传方法的工作流挖掘算法相比效率更高。 相似文献
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流水车间调度问题属于NP完全问题。为了更高效地求解多目标流水车间调度这一问题,提出了一种新的混合多目标遗传算法,采用小生境技术、双重精英策略及非劣解局部搜索,并且可根据适应度来自动调节交叉和变异概率。实验表明,该算法具有更快的收敛速度和优化效果。 相似文献
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探讨了一种改进型实数编码遗传算法在泵站运行费用最低准则下泵站优化调度中的应用。为解决简单遗传算法收敛不成熟以及收敛速度较慢的问题,针对实数编码遗传算法提出了初始种群选择规则、遗传操作后的最优个体保留策略,以及单点交叉和扰动变异概率等综合改进方法。实例应用表明,改进型实数编码遗传算法有效实现了全局优化,加速了进化效率,对泵站优化调度具有很强的实用性。 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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K-means算法是聚类分析划分方法中的一种常用方法,也是目前在数据分析方法中最有应用前景的方法之一。但K mean算法对初始聚类中心十分敏感,这对处理学生成绩等数据而言,会导致聚类结果极为不稳定。为此,提出基于改进遗传算法的K means聚类算法。该算法利用遗传算法解决初始聚类中心,提高聚类结果的稳定性,但存在前期过早收敛和后期收敛过慢的缺点。将改进遗传K means聚类算法应用于高职高专的学生考试成绩分析中,可以很好地解决传统遗传聚类算法对聚类结果的不稳定性问题,并通过聚类结果对学生考试成绩进行分类评价,利用所获得的数据聚类结果指导教学,从而提高教学质量。 相似文献
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针对多台大功率整流机组并列运行效率优化的需要,采用浮点数编码遗传算法,并进行适当的改进,采用不同群体配合不同惩罚系数的方法处理约束条件,采用最优个体保留方法进行选择,采用线性交叉和自适应变异,通过基于控制参数自适应调整的策略克服早熟收敛。现场数据实验结果表明,该方法收敛于全局最优解,收敛速度满足需要,过程比传统的工程方法简单,计算结果优于工程方法。 相似文献
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基本遗传算法适应度及遗传算子设计简单,求解复杂优化问题易于早熟,收敛速度慢等缺点.基于遗传算法基本框架,设计新的适应度函数,减少遗传算法中的交叉算子,改进其变异方式,提出一种改进的遗传进化算法. 相似文献
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一种基于实数编码的自适应遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了进化遗传算法的弊端。提出了一种基于实数编码和自适应变异率的改进遗传算法,将变异率定义为自上次进化以来未进化次数的函数,同时采取最优保存策略,有效地避免了采用二进制编码时计算精度与计算量之间的矛盾,克服了基本遗传算法因变异率选择不当引起的“早熟”现象及后期收敛速度慢的问题。计算结果表明,新方法成功地解决了进化遗传算法存在的问题,且计算效率较高。 相似文献
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为解决蚁群算法(ACO)求解TSP收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于蚁群的融合算法(APG)。首先在ACO的初始种群中引入精英策略,获得精英路径并构建精英可行解空间;其次引入PSO模型,令精英可行解作为PSO的初始种群,加入GA中的进化策略,使粒子与Gbest进行交叉操作,再使交叉操作后的粒子发生变异,得到第二次优化的可行解空间;最后更新ACO信息素,完成一次ACO优化迭代过程。通过APG在TSPLIB中不同实例的验证,结果表明,APG算法较其它路径优化算法能够得到更优路径。 相似文献
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改进的遗传模糊混合聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对模糊C-均值(FCM)与遗传算法相结合的混合聚类算法进行了研究,针对遗传算法部分的染色体编码、种群初始化、个体适应度函数、遗传算子以及遗传参数设置等问题,给出了一种新的设计方法,进而得到了一个改进的遗传模糊混合聚类算法(HGFA),并用MATLAB进行了仿真试验.结果表明该算法不但提高了收敛速度,而且聚类质量也有明显改善. 相似文献
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郏宣耀 《深圳职业技术学院学报》2006,5(1):7-10
早熟收敛和后期收敛速度慢是标准遗传算法(SGA)的一对主要矛盾,给算法的优化效率造成很大影响,对操作算子及其遗传参数的确定实现自适应是解决该问题的有效方法。作者根据各操作算子及其参数的特征对选择、交叉、变异算子进行基于自适应策略的遗传优化设计,使算法很好地缓解了早熟收敛和后期收敛速度慢的矛盾,从而提高了优化效率。仿真结果表明,基于自适应策略的遗传算法比标准遗传算法具有更高的解精度和优化效率。 相似文献
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针对基本遗传算法收敛速度缓慢现象,提出了基于多父体杂交和按较差个体顺序变异的改进策略,从而加快收敛速度,提高了算法性能,通过验算表明,改进后的算法,能够迅速找到全局最优解。 相似文献
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正余弦算法(SCA)是近年提出的一种基于种群的求解优化问题的元启发式算法,针对其收敛速度慢、算法自适应性能较弱的缺点,提出一种引入交叉变异机制的正余弦算法(ICMSCA).首先在标准SCA算法中引入交叉操作,根据个体适应度与群体平均适应度的关系,设计两种不同的交叉方法,实现个体间的自适应交叉,改善群体多样性;其次为每个个体设计自适应变异概率,采用最优个体引导变异和贪婪选择方法,提高算法的收敛速度;为验证算法的有效性,在18个典型函数优化问题数据集上对算法进行测试,结果与其它算法进行对比分析,实验结果表明,相比于其它优化算法,改进后的算法在收敛速度和收敛精度上具有一定的优势,提高标准SCA算法的性能. 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
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遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传机理来寻找最优解。遗传算法具有与问题领域无关且快速随机的搜索能力,搜索从群体出发,具有潜在的并行性,可以进行多个个体的同时比较,搜索使用评价函数启发,过程简单,使用概率机制进行迭代,具有随机性,具有可扩展性,容易与其它算法结合。基本01背包问题,提出遗传问题解决的关键技术,设计评价函数和遗传算子,并通过散播变异、移位变异、插入变异改进01背包问题中的遗传算法,很好地解决了遗传问题。 相似文献
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