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当前在解决资源优化配置问题时往往使用贪婪算法、遗传算法等.但贪婪算法只能选择一个最优度量标准,所以只能获得度量意义下的最优解而不是该问题的最优解,而如果直接使用遗传算法又存在搜索空间过大、耗时过长的问题.提出了一种新的算法.先基于贪婪算法获得问题的初始解空间,然后对初始解空间进行冲突检测与消解,最后运用改进的遗传算法进行优化获得最优方案.测试算例表明大大缩小了遗传算法的搜索空间,在保证获得最优解的条件下加快了收敛速度并有效防止了种群的退化.提出的算法在突发事务的处理方面具有一定的意义. 相似文献
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支持向量机的核心是核函数,选择合适的核函数参数是支持向量机理论研究的重点。文中将遗传算法与Powell算法相结合,提出了GA-Powell算法来优化核函数的参数。首先利用遗传算法找到一个初始最优解,再利用Powell算法在所得解附近进行寻优,反复迭代产生最优解。该算法在保留遗传算法较强的全局搜索能力的同时具有Powell算法的较强的局部搜索能力,使得混合算法具有更加精确和快速的收敛性。将该算法应用到银行基金项目的分类实验中取得了良好的结果。 相似文献
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在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷"早熟收敛",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况,提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法. 相似文献
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针对简单遗传算法在曲线拟合应用中局部搜索能力差、收敛精度低的特点,提出了一种新的基于种群再分布的改进遗传算法。该算法在遗传算法进行的过程中,根据最优解的优劣,调整种群在最优解附近的分布,从而增强了算法的局部搜索能力。实验证明,该方法对于曲线拟合问题能取得优于简单遗传算法和传统数值迭代方法的结果。 相似文献
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传统遗传算法容易陷入局部最优解,本文借鉴美术中“素描”的思想,对传统的遗传算法进行了改进,提出了基于素描的新型遗传算法.该算法模拟人的素描行为,构造参数控制下的选择算子,再通过参数的调节来选择个体,并依据最优个体对选择算子进行修正,以达到动态调整群体进化过程中的种群多样性和收敛速度之间的矛盾,从而有效地避免了传统遗传算法中早熟现象,显著地提高了GA对全局最优解的搜索能力和收敛速度.这将使GA在众多实际的优化问题上将具有更广泛的应用前景.仿真结果表明,该算法正确有效,且性能优于现有的其它方法. 相似文献
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空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支。空间聚类分析是空间数据挖掘的一个重要的研究领域。传统的K-均值方法用于聚类具有收敛速度快、算法实现简单等特点,但容易陷入局部最优,并对初始解敏感。遗传算法是一种全局搜索算法,但是收敛速度较慢。提出一种改进的遗传算法进行聚类,该算法通过全局搜索与局部搜索相结合,取得较好效果。实验表明:文中提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力要优于经典的K-均值聚类算法,且局部收敛速度和全局收敛性能较好。 相似文献
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为了解决deCastro2002年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱、训练时间长的问题,本文提出了一种改进的克隆选择算法。该算法运用新的克隆选择操作、克隆变异操作和最佳抗体停止进化操作,并且引入了抗体抑制操作,不仅可以动态调整种群大小,具有较强的全局和局部搜索能力,而且搜索时间较短。与Castro的克隆选
择算法相比,本文算法在较短的时间内可以搜索到全局最优解和更多的局部最优解。 相似文献
择算法相比,本文算法在较短的时间内可以搜索到全局最优解和更多的局部最优解。 相似文献
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为了解决de Castro在2000年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱,训练时间长的问题,提出自适应小生境克隆选择算法(ANCSA)。该算法运用自适应小生镜技术、高频变异算子和小生镜免疫优势选择技术来对原有算法进行改进。新算法具有较强的全局和局部搜索能力,并且搜索时间较短。理论分析和仿真研究结果表明,相比CLONALG算法,提出的算法能够在较短的时间内搜索到所有的全局最优解和更多的局部最优解。 相似文献
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一种求解函数优化的自适应蚁群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多极值连续函数优化问题,提出了一种自适应蚁群算法。该方法将解空间划分成若干子域,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况动态的调节蚂蚁的路径选择策略和信息量更新策略,求出解所在的子域,然后在该子城内确定解的具体值。仿真结果表明谊算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快、稳定性好等优点,其性能优于基本遗传算法以及克隆选择算法。 相似文献
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给出一个折衷考虑风险最小化和收益最大化的单目标决策方法,以单位风险收益最大化为决策目标建立了投资组合的非线性分式规划模型,考虑到分式规划问题的求解难度,利用遗传算法求解模型,并给出算法步骤。最后,给出了数值算例,结果表明该算法是简单有效的。 相似文献
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特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,它旨在最大化分类任务的精度和最小化最优子集特征个数。运用粒子群算法在高维数据集中寻找最优子集面临着陷入局部最优和计算代价昂贵的问题,导致分类精度下降。针对此问题,提出了基于多因子粒子群算法的高维数据特征选择算法。引入了进化多任务的算法框架,提出了一种两任务模型生成的策略,通过任务间的知识迁移加强种群交流,提高种群多样性以改善易陷入局部最优的缺陷;设计了基于稀疏表示的初始化策略,在算法初始阶段设计具有稀疏表示的初始解,降低了种群在趋向最优解集时的计算开销。在6个公开医学高维数据集上的实验结果表明,所提算法能够有效实现分类任务且得到较好的精度。 相似文献