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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
针对复杂的排课问题,结合高校实际排课需求,本文将排课问题抽象成一个计算机可以求解的多约束多目标组合优化问题。建立排课问题数学模型,引入遗传算法,提出一种改进的算法方案来求解排课问题。同时,设计了染色体编码和适应度函数,采用自适应参数调整的交叉概率和变异概率,讨论了遗传算法在排课系统中的应用,并采用Matlab工具进行仿真实验。仿真结果表明,改进遗传算法平均适应度值高于传统遗传算法平均适应度值,收敛性好,提高了全局搜索能力,与传统的遗传算法相比,能更有效的解决高校排课问题。该研究可以较好地解决排课问题。  相似文献   

2.
针对JobShop组合调度优化问题,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在经典遗传算法的基础上增加了重构和局部寻优操作,构造了新的交叉和变异算子,自适应地确定交叉和变异概率,提高了算法的搜索效率.算例表明,该算法能有效求解JobShop调度等组合优化问题.  相似文献   

3.
本文分析了考试系统中的组卷问题,结合遗传算法,从算法预处理、编码方法、初始化群体、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子这几个方面,详细地研究了如何采用遗传算法解决组卷问题。并且通过实验数据,与随机抽取算法和其它组卷算法作比较,说明了本算法的优越性。  相似文献   

4.
提出了基于自适应遗传算法的矿山装备系统优化算法模型,采用多参数级联符号编码,其变异率和交叉率可根据群体适应度自调整而具有更好的收敛效果和全局搜索能力。根据矿山设备系统的实际特点,对算法模型中的交叉率和变异率等关键算子和操作步骤作了较详细叙述。理论上分析了自适应遗传算法在解决此类问题上的可行性。矿山生产企业根据矿山设备系统优化模型的自适应遗传运算结果,优化设备系统,可以达到提高矿山投入产出比,有效提高矿山产能的目的。  相似文献   

5.
遗传算法的基础上对其局限性进行改进,使该算法在电力系统无功优化的应用中具有一定优越性。通过改进编码和选择算子,自适应的交叉变异概率等策略,并引入基于模拟退火策略的适应度函数和混沌算法,使得改进遗传算法高速、准确的收敛于最优解,改善了传统遗传算法易陷入收敛性差、效率低的弊端。在此基础上建立无功优化数学模型,介绍了该算法具体实现步骤,并将其应用于IEEE30节点,证明所提算法是可行和有效的。  相似文献   

6.
基于优势遗传的自适应遗传算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
针对遗传算法的早熟问题,对自适应遗传算法进行了研究,提出优势遗传的新观点:在交叉算子设计时使适应度高的个体以较高概率进行交叉,并且在变异算子设计时使适应度低的个体以较高概率进行变异,能更有效地产生出优势个体,跳出局部最优.认为算法设计时使平均适应度过快逼近最大适应度是不合适的.由此,提出一种新算法,以优势遗传的原则随个体适应度的变化而自适应地改变交叉和变异概率,在一定程度上有效解决算法的早熟问题.实验表明,该算法能有效提高全局寻优的性能,鲁棒性好.  相似文献   

7.
求解约束优化问题M-精英协同进化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种适用于约束优化问题的协同进化算法.该算法旨在模拟人类社会中团队的组建及其协作方式,并强调精英人才对团队建设的推动作用.算法将整个种群分为精英种群和普通种群,围绕各个精英来组建团队,使精英种群带动普通种群,进而带动整个种群不断进化.组建团队过程中,不同精英之间采用协作操作,精英对普通种群成员进行引导操作,其中协作操作和引导操作由若干交叉或变异算子的组合所定义.使用静态罚函数法将约束优化转化为无约束优化,利用13个约束优化测试函数对算法进行了测试.仿真实验和参数分析结果表明,该算法寻优精度高,算法稳定,运行时间少,其性能优于组织进化算法,能够有效解决复杂的约束优化问题.  相似文献   

8.
提出了带有启发信息的初始种群生成以及染色体编码的过程,给出了对适应度函数进行动态调整的策略。在遗传算子部分给出了对交叉点的选择和对交叉算子、变异算子进行修正的方法。在种群进化过程中提出了回溯迭代控制的方法,通过模拟仿真将算法应用于求解应急资源调度问题,并将本文提出的算法和Dijkstra算法进行了比较。结果表明:用本文提出的算法能有效地求解应急资源调配问题,并且能为决策者提供有力的决策支持。  相似文献   

9.
求解AGV路径优化问题的遗传算法参数优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了基于AGVS的有向图模型求解AGV路径优化问题的遗传并行路径规划算法和有关遗传算子.根据遗传算法的运行流程,首先对AGV路径进行初始路径集生成和确定复制算子;其次用实验的方法对交叉算子和变异算子进行了性能比较,确定AGV路径优化中选用部分交叉算子和反转变异算子;最后研究了种群的大小对遗传算子收敛速度的影响.本文给出了部分遗传算子的实验数据和不同种群规模时的收敛情况.本文工作是研究AGV动态调度遗传算法及其仿真与实验的基础.  相似文献   

10.
基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题,提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点,设计了编码与适应度函数,进行了种群生成与染色体的选择,并通过设定交叉算子和变异算子, 生成了信息素分布.该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点,通过确定吸引强度的初始值,建立了强度更新的模型,从而求得精确解.并将该算法应用于求解函数优化问题.结果表明,该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比,收敛速度快,寻优性能好.  相似文献   

11.
自适应遗传算法解决组卷问题的探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
用遗传算法讨论了在一定约束条件下的多目标参数优化问题.提出了功能块的概念,介绍了一种新的编码方式、交叉算子和突变算子.实验表明这种遗传算法较其它算法能更有效地解决组卷问题.  相似文献   

12.
基于遗传算子优化组合思想,采用二进制编码方式,选择矩阵遗传算子和布尔遗传算子组合应用对N皇后问题求解,避免了常规遗传算法的杂交率和变异率选取.从N皇后问题的约束条件角度,构造适应度评价函数,保证了算法的全局收敛性.实验结果表明,本文算法具有良好的搜索效率和求解质量,运行一次在收敛代数内可以搜索到多个解,当皇后数N较大时,搜索到解的效率越明显好于常规遗传算法.  相似文献   

13.
Flow—shop调度问题具有建模复杂性、计算复杂性、动态多约束、多目标性等特点。近几年,各种演化计算方法逐渐被引入到生产调度中,特别是遗传算法的应用。为此,应用Matlab开发生产调度程序,并利用实际生产数据进行了仿真;通过相关仿真实验,验证了不同交叉算子和变异算子组合获得的最优解存在差异,获得并验证了一种较好的交叉算子和变异算子组合,其仿真调度数据验证了遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。  相似文献   

14.
一种改进的遗传算法及其应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
遗传算法由于其隐合并行性和全局搜索特性,使其具有其他常规优化算法无法拥有的优点.然而,标准遗传算法存在着收敛速度慢、易"早熟"等缺陷.针对应用标准遗传算法时所存在的局限性,从适应值、交叉和变异算子以及控制参数的选取等多方面进行了遗传算法的改进设计.这种改进的遗传算法可进一步改善算法的搜索能力、搜索效率和收敛性能.最后以(N M)客错系统的优化模型作为优化目标,得到了费用模型的最优解.计算结果验证了算法的有效性和正确性.  相似文献   

15.
基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。  相似文献   

16.
传统的基于力学分析软件的结构设计方法存在效率低下、依靠专家经验等局限性,采用智能算法能实现高效的结构自动优化设计。然而,由于随机搜索特征,优化结果和收敛性高度依赖于算法的参数设置,需要通过试算来确定其合理取值,该方法会造成优化效率低、计算量大等问题。引入多种群协作和信息共享机制来改善此类问题,并研究其在结构优化设计中的适用性。利用MSC.Marc软件建立钢框架结构有限元模型,采用底部剪力法将地震作用等效为水平荷载施加到结构上,搭建有限元软件与智能算法的自动优化过程,以结构的总体材料用量最低为目标,考虑了层间位移角、应力比、构件稳定性和宽厚比等多种约束条件,以遗传算法为基础,通过适应度尺度变换、基于方向的交叉算子、非均匀变异算子、自适应概率、精英保留策略、重复项替代机制、基于约束的策略对其进行改进,引入多种群思想,对比多种算法优化结果的差异。结果表明:基于多种群的遗传算法能有效改善优化结果对算法参数的依赖性,提高结构优化设计的效率。  相似文献   

17.
改进自适应遗传算法在函数优化中的应用研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了改善传统自适应遗传算法的收敛速度以及局部收敛问题,根据种群适应度的集中程度,以种群的最大适应度、最小适应度以及适应度平均值这3个变量为基础,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率来调整整个种群的交叉概率和变异概率,提出了一种基于种群适应度集中程度的改进自适应遗传算法.将该算法应用于函数优化中,仿真结果验证了其具有"快速收敛"的特点,且在很大程度上可避免遗传算法的早熟现象.  相似文献   

18.
利用近年来广泛应用的遗传算法,对积分-水平集求全局最优概念性算法的蒙特卡罗随机投点的实现途径进行了改进,从而得到一种新的求全局最优的遗传算法。文中算法设计了适合的初始种群的均匀设计取法、交叉算子、变异算子和选择算子,给出了测度的勒贝格计算方法,从理论上证明了算法的收敛性。最后,选用了标准测试函数并与其他算法进行了比较,从数值上验证了算法的可行性。  相似文献   

19.
一种基于遗传算法的DNA多序列比对方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了克服遗传算法应用于多序列比对时所遇到的比对序列数受限制以及比对寻优速度慢的缺点,提出了一种基于遗传算法的DNA多序列比对方法(GAMA);针对DNA多序列比对的特点,指出了传统遗传算法中的交叉操作将为序列比对带来沉重的计算负担;避开遗传算法通常所采用的遗传操作算子,设计了独特的遗传算子(插入删除算子和合并分离算子)、基于BLAST相似度评分方法和完全比对块加权的个体适应度值评价函数,采用了便于插入和删除操作以及相似度评分的基于字符和空位矩阵的染色体编码方案。本算法具有操作算子数量少,算子调用机制简明的特点。最后,给出了将GAMA应用于DNA多序列比对的算例,实验结果验证了本算法的可行性。  相似文献   

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