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提出了一种禁忌遗传粒子滤波跟踪算法。用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以提高遗传算法的局部搜索能力,避免收敛到局部最优点。仿真结果表明:与原算法相比,禁忌遗传粒子滤波算法在大噪声条件下改善了粒子贫乏问题,提高了跟踪精度。 相似文献
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提出了一种禁忌递阶遗传粒子滤波跟踪算法.结合禁忌搜索算法和递阶遗传算法提出一种禁忌递阶遗传算法,用递阶遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,该算法能在一定程度上克服早熟问题,避免收敛到局部最优点.仿真结果表明:该算法在大噪声条件下改善了粒子贫乏问题,提高了跟踪精度及速度. 相似文献
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基于改进遗传算法的TSP问题优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
旅行商问题(TSP问题)已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略.是一种基于群体、隐并行搜索策略,是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此.本文提出使用改进的遗传算法.即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度.较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明.该改进算法的是有效的。 相似文献
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关于非线性规划的问题的诸多传统解法中都存在效率较低、容易达到局部最优、甚至找不到最优解的局限性。而基本遗传算法也常常由于本身算法的局限性,在搜索最优解的过程中易早熟,局部搜索能力弱,后期收敛过慢。源于这些缺陷,本论文提出使用分层遗传算法来求解一类非线性规划问题,并通过数值实验,结果表明基于分层遗传算法求解一类非线性规划问题是非常有效的。 相似文献
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将标准遗传算法用于最优化问题时存在早熟收敛和后期收敛速度缓慢的现象.本文扼要分析了遗传算法的运行机制,针对简单遗传算法的收敛速度慢、效率低,进行了改进,引入了基于小生境技术的改进遗传算法,构造的小生境群体,在保障群体中个体多样性的同时,使得优良算子能够更好的共享,提高了群体的整体搜索性和收敛效. 相似文献
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文中通过采用指派问题求得产能分配的局部最优解,将其作为禁忌搜索算法的初始解,应用禁忌搜索算法进行全局最优寻解,从而对多生产系统的产能进行合理分配,并进行实例验证及结果分析。 相似文献
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就遗传算法在SPLP问题上的应用进行了总结和归纳、并用局部搜索能力很强的爬山算法来优化产生下一代群体,从而使得群体迅速逼近最优,避免陷入局部最优解。 相似文献