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小生境自适应遗传模拟退火智能组卷策略研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高智能组卷质量,提出一种基于小生境自适应遗传模拟退火算法的智能组卷策略.该算法动态调整交叉和变异概率进行遗传操作,对中间种群进行小生境选择和模拟退火操作,从而增强了种群多样性,有效克服了遗传算法局部收敛和早熟的缺点.文章针对各约束条件建立了组卷数学模型,给出了基于期望平均分的难度分布函数和小生境自适应遗传模拟退火组卷模型.大量测试数据表明,该方法是一种有效可行且实用的组卷方法. 相似文献
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为了避免遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等弱点,根据群体适应值的分布特点,采用了基于小生境的改进自适应遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。 相似文献
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为了克服传统遗传算法寻优时存在"早熟收敛"、后期搜索效率低,以及难于平衡选择压力和种群多样性的问题,提出利用个体3种属性的遗传算法.先用个体相似性度量个体对种群多样性的贡献,用相关系数度量子代从父代遗传的信息量,最后提出自适应交叉变异概率,在此基础上提出一种替代策略,该策略同时提高算法求精和求泛的能力,而且较好平衡选择压力和种群多样性.仿真实验结果表明,提出的替代策略和自适应交叉变异概率对平衡选择压力和保持种群多样性效果较好,避免"早熟收敛",加快进化速度. 相似文献
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一种改进的遗传算法及其在组卷系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,提出一种新启发性的基于小生境技术的自适应遗传算法(ANGA).其基本思想是:根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入一个自适应的常数Cmin,通过自适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率,并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内完成组卷,组卷效率、成功率高,对初值不敏感. 相似文献
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为克服遗传算法易陷入局部极值这一缺陷,提出一种融合小生境、自适应和模拟退火技术的混合算法。共享机制小生境技术与基于排序的适应度分配维持种群的多样性,使算法具有一定的鲁棒性;交叉、变异概率的自适应化保护优良个体,促使劣等个体加速进化,改进的交叉和变异策略可扩展算法搜索范围;嵌入式模拟退火模块能够有效利用记录的种群进化信息,锁定搜索范围,促进个体向高适应度方向发展,进一步摆脱早熟收敛。仿真结果表明,该算法具备良好的全局搜索能力和稳健性。 相似文献
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改进梯度算子的小生境遗传算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。 相似文献
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基于改进遗传算法的自动组卷问题研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研究自动组卷优化问题,由于题库组卷的随机性,难度很大.在自动组卷研究中,遗传算法(GA)容易出现早熟、收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷算法(IGA).IGA算法在传统遗传算法的基础上,用符合组卷问题特点的实数编码、条件初始种群和分段交叉和变异算子来保证种群的多样性,防止早熟现象,采用加权误差的适应度函数加快收敛速度.通过进行仿真,结果表明,IGA相对于自适应遗传算法和标准遗传算法,提高了组卷有效性、稳定性和计算效率,能有效解决自动组卷问题. 相似文献
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自动组卷优化问题的研究,由于题库组卷的随机性,难度很大。针对传统遗传算法在自动组卷中存在的未成熟收敛和收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出了一种改进的遗传算法。该算法采用模拟小生境法选择算子进行种群选取,并对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉和变异概率的非线性自适应调整。进行仿真实验,结果证明,改进的遗传算法在组卷的有效性、稳定性和收敛速度等方面有显著的提高,更能有效解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性,能够极大的满足用户组卷的需求。 相似文献
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