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针对基本遗传算法收敛速度慢,易早熟等问题,提出一种改进的遗传算法。新算法利用贪婪思想产生初始种群来加快寻优速度,用贪婪思想来引导交叉操作,在交叉操作之前,把当前较差的一半种群替换成随机种群,最后用改进的变异算子和进化逆转操作进行寻优,利用新的遗传算法求解基本的旅行商问题。仿真结果表明,改进的遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点,优化质量和寻优效率都较好。 相似文献
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量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现. 相似文献
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基于粗糙集理论与遗传算法的迷宫问题求解 总被引:2,自引:1,他引:1
针对遗传算法运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺点,对标准遗传算法进行了改进和优化.采用粗糙集理论与遗传算法相结合的方法,由栅格的可行性构建初始决策表,用粗糙集方法对其进行简化,并对遗传算法的初始种群进行训练,直接由粗糙集训练获得一系列可行路径,再利用遗传算法求解最优路径,并在交叉和变异算子中设计了自适应算子,从而减少了遗传算法的种群规模,提高了进化效率.计算机仿真结果表明该算法在收敛速度和输出全局最优解的概率相对于标准遗传算法都有了显著提高. 相似文献
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通过对不规则物体布局特点的分析,依据遗传算法的基本思想,提出一种基于遗传算法的不规则物体布局求解算法.本算法选择合适的编码方法、遗传算子和合适的适应性度函数,仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,解决早熟现象,能够在较短时间内获得较佳的布局方案. 相似文献