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1.
解全局优化问题的仿生类算法(Ⅰ)——模拟进化算法   总被引:34,自引:0,他引:34  
模拟进化计算与人工神经网络是近年业信息科学、人工智能与计算机科学的两大“热点”研究领域,由此所派生的求解优化问题的仿生类算法(遗传算法、演化策略、进化程序、神经优化、免疫系统等),由于其鲜明的生物背景、新颖的设计原理、独特的分析方法和成功的实用实践,正日益形成最优化理论与方法的一个崭新分支,本文扼要介绍这一新分支的形成,发展与现状,提出仿生类算法当前研究的的热点与待解决问题,以引起数学工作者的广泛  相似文献
2.
遗传算法基础理论研究的新近发展   总被引:27,自引:0,他引:27  
本文综述了有关遗传算法收敛性及收敛速度估计的近期研究结果,在分类概述相关的Vose-Liepins模型、Markov链模型、公理化模型、连续(积分算子)模型及收敛速度估计、迭代次数估计与时间复杂性估计的基础上,指出遗传算法理论研究存在的其它亟待解决的问题。  相似文献
3.
遗传算法BP神经网络的预报研究和应用   总被引:24,自引:1,他引:23  
针对目前 BP神经网络在实际气象预报应用中 ,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题 ,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构 ,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法 ,建立基于遗传算法的 BP网络模型 ,并以广西的月降水量进行实例分析 ,计算结果表明 ,该方法预报精度高、而且稳定 .  相似文献
4.
演化策略的全局收敛性   总被引:22,自引:1,他引:21       下载免费PDF全文
郭崇慧  唐焕文 《计算数学》2001,23(1):105-110
1.引言 进化算法(EA, Evolutionary Algorithms)是近年来兴起的一类基于生物界的自然选择和自然遗传机制的计算方法,如遗传算法(GA, Genetic Algorithms)、演化策略(ES,Evolution Strategies)和进化规划(EP, Evolutionary Programming)等方法.这类算法的主要优点在于其本质上的并行性、广泛的可应用性和算法的高度稳健性、简明性与全局优化性[1,2].目前,进化算法已被广泛地应用于计算机科学、工程技术、管理科学和社会科…  相似文献
5.
资源公平分配的遗传算法研究   总被引:18,自引:5,他引:13  
文章对决策优化的经典问题席位公平分配进行了研究,提出应用遗传算法对该模型进行求解。两例资源公平分配决策实例研究表明,遗传算法优化结果较其它方法都更合理。  相似文献
6.
求解TSP的子空间遗传算法   总被引:17,自引:0,他引:17  
为避免遗传算法在计算过程中搜索冗余空间而耗费不必要的资源及时间,本提出了一种以经费遗传算法为基础,通过分析问题的特殊解集,以找出原问题解空间的区域特征从而构造出缩小算法搜索空间的子空间遗传算法,并用它求解TSP。结果表明,该算法实施起来非常有效。  相似文献
7.
用遗传算法改进聚类分析中的K—平均算法   总被引:14,自引:0,他引:14  
K-平均算法属于聚类分析中的动态聚类法,但其聚类效果受初始聚类分类或初始点的影响较大,本文提出一种遗传算法(GA)来进行近优初始分类。以内部聚类准则作为评价指标,实验结果表明,该算法明显好于K-平均算法。  相似文献
8.
基于实数编码的免疫遗传算法研究   总被引:13,自引:1,他引:12  
针对标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷,在免疫遗传算法的基础上提出了基于实数编码的免疫遗传算法(RIGA)。研究表明,RIGA对SGA的改进是有效可行的,显示出稳健的全局优化、计算量少而解的精度高等特点,具有较高的应用价值。  相似文献
9.
用遗传算法求解病态线性方程组   总被引:13,自引:0,他引:13  
众所周知 ,病态方程组的条件数较大 ,当输入数据有微小扰动或计算过程中的舍入误差都可能引起输出数据的很大扰动 ,使得解严重失真 ,因此求解此类方程组是相当困难的 .本文尝试使用遗传算法来求解病态线性方程组 ,得到了较好的结果 ,并与传统的求解方法作了简单的比较  相似文献
10.
约束装箱问题的混合遗传算法求解   总被引:12,自引:1,他引:11  
本将最佳适应法和遗传算法相结合,提出了一种新的启发式混合遗传算法对具有时间约束的装箱问题进行求解,给出了具体的算法步骤,试算结果表明基于启发式算法的混合遗传算法适合于求解各种约束条件下的大规模装箱问题。  相似文献
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