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遗传算法GA在理论上已经形成了一套较为完善的算法体系,然而在实际使用中,还有许多问题有待于进一步改进。例如,对于多峰函数的优化问题,它往往会收敛于局部极值。这使得遗传算法的收敛精度大大下降,本文阐述的免疫遗传算法是基于人工免疫理论,在遗传算法的基本框架之上结合免疫算子而形成的一种新型优化算法,可有效的提升算法收敛精度,应用于各类参数优化系统。 相似文献
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为了克服遗传算法的缺陷,将生物学中的免疫机制与标准遗传算法结合,提出一种基于免疫遗传算法的物流业路径规划方法.仿真实验结果显示:该方法能够有效求解大规模的路径优化问题,相比遗传算法,免疫遗传算法具有更快的收敛速度. 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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基于粒子群优化的模糊聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。 相似文献
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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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周荣 《中小企业管理与科技》2016,(4):135-136
遗传算法在电力系统无功优化应用方面,最大的优势就是对目标函数没有连续可导的要求,这使得遗传算法作为无功优化的主流算法。但是,遗传算法也有自身的不足,尤其是对染色体的编码方式上,常规遗传算法的二进制编码方式使个体变量显得冗长,严重影响了算法的收敛速度和计算的精度,限制了遗传算法优势的发挥[1]。本文将常规遗传算法的二进制编码进行改进,针对电力系统的控制变量特点,对变量进行实数编码,最后对IEEE-14节点系统进行无功优化,仿真结果表明:基于实数编码的遗传算法较常规遗传算法的优化效果好。 相似文献
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描述配送中心物品配送路径优化问题,并构造求解问题的改进遗传算法,在算法中引入模拟退火思想判断交叉操作后新个体的接受状态,同简单遗传算法相比,该算法能够增强全局收敛性,提高收敛速度。 相似文献
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杨炎声 《中小企业管理与科技》2010,(15)
基站的位置和数量影响网络的服务质量.针对传统选址方法的不足,提出了一种基于免疫遗传算法的选址优化方法:给出了基站选址问题的多目标优化数学模型和实现过程.算法中采用了浓度调节选择概率机制,有效保证了抗体的多样性,避免了早熟收敛,并使用记忆细胞集来保存每代所产生的Pareto最优解;提出了一种邻近排挤算法对记忆细胞集进行更新、删除,保证了Pareto最优解集的分布均匀性.仿真结果表明,算法可以有效找到可行的基站布置方案,为实际工程应用提供了解决思路. 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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物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题.传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择.实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解. 相似文献
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将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果. 相似文献
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根据电子商务环境下物流配送系统的特点,建立了带时间窗的车辆优化调度问题的数学模型.设计了一种混合遗传算法,在求解的过程中加入了模拟退火操作,对每一代中的每个个体进行邻域搜索并依据模拟退火中的接受概率选择邻域个体,然后再进行选择、交叉、变异等遗传操作,以此来克服遗传算法早熟收敛的缺陷.用此混合遗传算法对模型进行求解,通过仿真实例计算,并与遗传算法比较,取得了满意的结果. 相似文献
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以往网约车调度模型都是基于门对门服务的假设上构建的,车辆可以直接到达乘客要求的地点接送乘客,而文章所提出的网约车共乘优化调度模型(Dial-a-ride Problem with Meeting Points, DARP-M)是一类亟待研究的车辆路径问题,在传统车辆路径问题的基础上,考虑了每位乘客的接送位置。为解决这一类问题,建立相应的数学模型,并提出求解该问题的一种新的改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA),该算法通过提前生成满足约束条件的可行解来简化计算规模,同时优化传统遗传算法的交叉变异步骤,达到快速收敛的效果,并且可以灵活解决其他类似问题。算例结果表明,将改进遗传算法运用到DARP-M模型中,能在较短的迭代次数内达到收敛,通过测试改进算法的参数,可以看出收敛的效果显著,且运算速度相对较快。 相似文献
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提出了基于单蜂王交配的遗传算法,并把它应用于最优潮流计算;算法结合动态调整罚函数的方式,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题,有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度。通过对标准IEEE30节点的电力系统进行测试,并与粒子群算法、人工鱼群算法和传统遗传算法进行了比较,结果表明,该算法能够更好地获得全局最优解,在处理最优潮流问题上具有一定的有效性和优越性。 相似文献
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