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相似文献
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1.
基于最优保存和自适应性的混合遗传算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
1 引 言遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是由Michigan大学Holland等创立的.常用的遗传算法一般有以下三种:简单遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)或称标准遗传算法(Canonical Genetic Algorithm,CGA)、最优保存简单遗传算法(Optimum MaintainingSimple Genetric Algorithm,OMSGA)和自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA).  相似文献   

2.
提出了一种带服务优先级车辆路径问题的模型(Vehicle Routing Problem with Precedence Constraints,VRPPC),和一种扫描—禁忌搜索算法(sweep-Taboo Search Algorithm,S-TSA).然后,运用S-TSA对郑煤物资供销有限公司的带有服务优先级的危险物资配送进行优化求解,并与扫描遗传算法(sweep-Genetic Algorithm,SGA),禁忌搜索算法(Taboo Search Algorithm,TSA),人工鱼群算法(Artificial Fish Algorithm,AFA)进行比较研究,研究结果显示:扫描禁忌搜索算法能在满足服务优先级的前提下,使配送费用最少.  相似文献   

3.
本文研究航空联盟下航空货运网络的枢纽点选址问题(HLP),基于枢纽点的数量及位置随机与容量的限制。首先引入航线联盟选择概率函数,确定不同航段上的航线自营运输或外包运输的概率;其次根据选址中心法则,以网络总成本最小化为目标,建立枢纽点选址模型;再次采用改进的免疫混沌遗传算法求解模型;最后,以顺丰航空公司案例进行实例分析。结果表明:1)本文改进的算法较免疫混沌遗传算法并与免疫遗传算法及CPLEX结果对比,发现本文设计的算法有较强的收敛性和计算速度,且计算结果与CPLEX求解器求解结果相差不大;2)枢纽点数量不确定时,枢纽点的位置多集中在东部城市;3)航空公司选择联盟环境可以大大降低运营成本,航空公司为提高自身利润,应考虑加入联盟,从而降低自身成本。  相似文献   

4.
为了提高舰船维修资源配置的科学性、有效性,针对舰船维修目标提出维修战斗力定义,统筹考虑了舰船维修资源配置过程中的财力、人力、物力和技术资源对于资源配置的影响,构建了舰船维修资源配置模型。求解方法上,以军事效益(维修战斗力)最大和维修成本最小为优化目标,将舰船维修资源配置问题转化为混合整数非线性规划模型的多目标寻优问题。在标准遗传算法(SGA)基础上,融合ε约束准则和精英保留策略,构建一种新型ε-EGA的多准则调整算法,搜索获取满意的Pareto解集与前沿。结合企业H的年度舰船维修任务实际进行实证检验,提高优化配置模型结论的科学性,增强模型与实际情况的吻合度。结果表明,ε-EGA多准则调整算法具有良好的适用性和延展性,计算速度快,方案优化度高,而维修资源配置模型对于其他建造工程行业的资源调度、计划安排等工作开展,也具有较强的借鉴意义。  相似文献   

5.
免疫算法在蛋白质折叠模拟中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
牛晓辉  李娜娜 《数学杂志》2004,24(3):313-316
利用免疫算法.结合非格模型.对于长度为12~20的氨基酸序列的折叠进行预测,并与标准的遗传算法和模拟退火算法进行对比,该算法有更强的全局搜索能力,对减轻遗传算法后期波动性有明显效果,同时使收敛的速度有所提高.  相似文献   

6.
基于IGA的供应链库存成本优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着市场竞争的加剧,企业之间的竞争已经演变为了供应链之间的竞争.传统的库存管理主要侧重于单个企业的库存最优,而供应链环境下的库存管理需要最大程度地实现供应链的库存整体最优.本文分析了供应链环境下的库存成本结构和供应链内成本,在此基础上,建立了多个供应商、一个核心制造企业、多个分销商的供应链库存成本模型,在分析免疫遗传算法(IGA)原理的基础上,详细说明基于免疫遗传算法的供应链库存成本模型的求解方法,最后通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性.  相似文献   

7.
整体退火遗传算法的几乎处处强收敛性   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文通过鞍论来分析整体退火遗传算法收敛的特性,得出整体退火遗传算法几乎处处强收敛的条件∑n=1^∞e^-δ,Tn< ∞,并且给出其收敛率0(1/N N0 (2-Cn^-^N0-mn^-^N0)e^(△-d)/Tm)。  相似文献   

8.
利用遗传算法求一类非线性规划的最优解   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对一类非线性规则问题(Nonlinear Programming Problem),采用遗传算法思想设计求解算法,实例表明,该遗传算法具有较高的计算效率。  相似文献   

9.
针对少数据、贫信息、非线性、动态性的时间序列,采用遗传算法对Elman神经网络的初始权值进行优化以避免陷入局部最小值.建立灰色GM(1,n)模型对其进行预测,使用优化后的神经网络对预测结果进行修正.通过实例拟合、预测,对比灰色GM(1,n)模型、灰色神经网络模型和基于遗传算法的灰色神经网络模型结果,验证预测模型的有效性.结果表明,基于遗传算法的灰色Elman神经网络预测模型能够扩大搜索范围,稳定网络结构,提高解的精度.  相似文献   

10.
针对最短路径问题,在分析传统遗传算法不足的基础上提出了变长染色体遗传算法(ClvGA),详细论叙了其编码、基因插入(删除、变异)算子的设计,最后通过两个网络对ClvGA进行了实验仿真,结果表明:该方法在最短路径问题上表现出较好的鲁棒性.  相似文献   

11.
In this paper, a hybrid genetic algorithm is developed to solve the single machine scheduling problem with the objective to minimize the weighted sum of earliness and tardiness costs. First, dominance properties of (the conditions on) the optimal schedule are developed based on the switching of two adjacent jobs i and j. These dominance properties are only necessary conditions and not sufficient conditions for any given schedule to be optimal. Therefore, these dominance properties are further embedded in the genetic algorithm and we call it genetic algorithm with dominance properties (GADP). This GADP is a hybrid genetic algorithm. The initial populations of schedules in the genetic algorithm are generated using these dominance properties. GA can further improve the performance of these initial solutions after the evolving procedures. The performances of hybrid genetic algorithm (GADP) have been compared with simple genetic algorithm (SGA) using benchmark instances. It is shown that this hybrid genetic algorithm (GADP) performs very well when compared with DP or SGA alone.  相似文献   

12.
基于存档策略的多目标优化的遗传算法及其收敛性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
设计了一种用遗传算法求解多目标优化问题的有效方法——基于存档策略的多目标优化的遗传算法,并讨论了此算法的收敛性.首先给出档案的定义,设计出基于支配关系下的带有存档策略遗传算法,并通过算例检验了算法的有效性;然后引入了两档案间的距离的概念,在此距离定义的基础上证明了算法在概率意义下是收敛的.  相似文献   

13.
This paper has two objectives. We introduce a new global optimization algorithm reformulating optimization problems in terms of boundary-value problems. Then, we apply this algorithm to a pointwise control problem of the viscous Burgers equation, where the control weight coefficient is progressively decreased. The results are compared with those obtained with a genetic algorithm and an LM-BFGS algorithm in order to check the efficiency of our method and the necessity of using global optimization techniques.  相似文献   

14.
改进遗传算法优化非线性规划问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对遗传算法在处理优化问题上的独特优势,主要研究遗传算法的改进,并将其应用于优化非线性规划问题.在进化策略上,采用群体精英保留方式,将适应度值低的个体进行变异;交叉算子采用按决策变量分段交叉方式,提高进化速度;在优化有约束非线性规划问题时,引入算子修正法,对非可行个体进行改善.MATLAB仿真实验表明,方法是一种有效的、可靠的、方便的方法.  相似文献   

15.
为了提高遗传算法的收敛速度及局部搜索能力,设计了一种基于优良模式的局部搜索算子.同时对传统免疫算法中基于浓度的选择算子进行了改进,设计了一种基于适应度值和浓度的混合选择算子,从而有效的阻止了算法出现"早熟"现象.进一步给出了算法的步骤,并利用有限马尔可夫链证明了该算法的收敛性,最后通过对四个经典测试算法性能的函数的数字仿真,说明该算法对多峰值函数优化问题明显优于基本遗传算法.  相似文献   

16.
A hybrid quantum-inspired immune algorithm for multiobjective optimization   总被引:1,自引:0,他引:1  
This study suggests a novel quantum immune algorithm for finding Pareto-optimal solutions to multiobjective optimization problems based on quantum computing and immune system. In the proposed algorithm, there are distinct characteristics as follows. First, the encoding method is based on Q-bit representation, and thus a chaos-based approach is suggested to initialize the population. Second, a new chaos-based rotation gate and Q-gates are presented to perform mutation and improve the quality of the population, respectively. Finally, especially, a new truncation algorithm with similar individuals (TASI) is utilized to preserve the diversity of the population. Also, a new selection operator is proposed to create the new population based on TASI. Simulation results on six standard problems (ZDT6, CP, SP, VNT, OSY and KIT) show the proposed algorithm is able to find a much better spread of solutions and has better convergence near the true Pareto-optimal front compared to the vector immune algorithm (VIS) and the elitist non-dominated sorting genetic system (NSGA-II).  相似文献   

17.
多目标规划的一种混合遗传算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文利用遗传算法的全局搜索内能力及直接搜索算法的局部优化能力,提出了一种用于多目标规划的混合遗传算法.与Pareto遗传算法相比.本文提出的算法能提高多目标遗传算法优化搜索效率,并保证了能得到适舍决策者要求的Pareto最优解.最后,理论与实践证明其有有效性.  相似文献   

18.
Bilevel programming involves two optimization problems where the constraint region of the first level problem is implicitly determined by another optimization problem. This paper develops a genetic algorithm for the linear bilevel problem in which both objective functions are linear and the common constraint region is a polyhedron. Taking into account the existence of an extreme point of the polyhedron which solves the problem, the algorithm aims to combine classical extreme point enumeration techniques with genetic search methods by associating chromosomes with extreme points of the polyhedron. The numerical results show the efficiency of the proposed algorithm. In addition, this genetic algorithm can also be used for solving quasiconcave bilevel problems provided that the second level objective function is linear.  相似文献   

19.
施工网络计划优化的极值种群遗传算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对普通遗传算法用于施工网络计划优化的缺点,通过种群划分与极值搜索,建立了网络计划优化的极值种群改进遗传算法模型,有效地避免了陷入局部极值点,应用证明,该算法与普通遗传算法相比,具有优化速度快、求解精度高,全局寻优能力强等优点,尤其适合于大型复杂工程网络的优化计算。  相似文献   

20.
蚁群遗传混合算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
将蚁群遗传混合算法分别求解离散空间的和连续空间优化问题.求解旅行商问题的混合算法是以遗传算法为整个算法的框架,利用了蚁群算法中的信息素特性的进行交叉操作;根据旅行商问题的特点,给出了4种变异策略;针对遗传算法存在的过早收敛问题,加入2-0pt方法对问题求解进行了局部优化.与模拟退火算法、标准遗传算法和标准蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.求解连续空间优化问题是以蚁群算法为整个算法的框架,加入遗传算法的交叉操作和变异操作,用测试函数验证了混合蚁群算法的正确性.  相似文献   

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