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针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法.CPSO算法利用混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性等特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点.该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,并用惩罚函数法处理违法约束的粒子,当基本粒子群算法陷入早熟时,随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,直至满足迭代收敛条件为止.CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效提高了PSO算法的收敛速度和精度.两个工程约束优化实例的求解结果表明,该算法的优化结果最好,收敛速度也比较快. 相似文献
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禁忌-并行遗传算法在作业车间调度中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
根据并行遗传算法与禁忌搜索算法的优点,提出了一种禁忌一并行遗传算法。该算法能够避免早熟,不仅保证了算法的全局收敛,而且提高了算法收敛速度和解的质量,特别是在求解大规模问题上具有优势。仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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贪心遗传算法求解组合优化问题 总被引:3,自引:0,他引:3
许多问题最终可以归结为求解一个组合优化问题,GA是求解组合优化问题的一个强有力的工具,但遗传算法在应用中常出现收敛过慢和封闭竞争问题,本文提出贪心遗传算法。该算法的初始种群建立、交叉和变异等过程,都引入贪心选择策略指导搜索;移民操作向种群引进新的遗传物质,克服了封闭竞争缺点。贪心遗传算法可以避免早熟收敛并改进算法的性能,算法搜索起步阶段的效率是非常高的,本文通过TSP问题仿真试验证明了算法的有效性,在较少的计算量下,得到令人满意的结果。 相似文献
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具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法 总被引:3,自引:1,他引:2
为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对以最小化完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法将粒子群算法与迭代贪婪算法进行了结合。利用改进的迭代贪婪算法产生问题初始优化解,利用粒子群算法进行全局优化。针对粒子群算法易早熟收敛的特点,提出一种判断粒子停滞和粒子群早熟的方法,并在发现种群早熟后利用迭代贪婪算法的构造操作和毁坏操作对相关粒子进行变异,同时按照一定比例对最差的部分粒子进行重新初始化,以增加种群多样性。通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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为改善量子进化算法的早熟问题,提高算法搜索精度和收敛速度,提出了一种基于等位基因的实数编码量子进化算法。该算法以概率叠加的方式将实数变量按照等位基因进行编码,采用混合更新策略根据基因的"相对优良性"对等位基因进行变尺度变异,在全局搜索与局部搜索平衡的前提下提高搜索速度,之后引入Hε门更新等位基因对应的概率幅度。最后利用Markov链证明了其全局收敛性。数值算例将所提及算法与量子进化算法和基于双链编码的量子遗传算法进行比较,验证了算法的收敛速度和求解精度,并将该算法应用于纺织浆纱工艺参数的优化问题,获得了良好的优化效果。 相似文献
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针对拓扑优化模型求解过程中需要多次迭代才能得到满足一定精度要求的收敛结果的问题,提出了一种基于向量Epsilon算法加速迭代序列收敛的方法。在求解大型连续体结构拓扑优化过程中,依据导重法迭代格式首先迭代了k次,然后对所得到的迭代序列的后m项作Epsilon算法运算,将所得到新向量作为下次导重法迭代的初始值,以此类推直到满足收敛条件。通过两个算例验证了所提出方法的有效性。计算及研究结果表明,用Epsilon算法加速后的迭代格式求解拓扑优化问题能够减少迭代次数,具有更高求解效率。 相似文献
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基于精英选择自适应变异遗传算法的膜系优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
将改进的遗传算法——精英选择自适应变异遗传算法(EGAAM)用于光学薄膜的膜系优化设计。EGAAM采用了独特的自适应变异操作,该操作既使得群体保持了多样性,防止过早收敛,又加快了群体收敛速度。EGGAM对初始条件不敏感,并且可以确定膜层厚度边界,确保了设计结果的制备方便。通过减反膜、分光膜的实例优化设计表明,在相同设计条件下,用EGAAM可以得到比传统遗传算法更好的设计结果。理论与实例表明EGAAM用于膜系优化设计是高效和可靠的。 相似文献
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针对带准备时间的柔性流水车间多序列有限缓冲区排产优化问题,提出一种改进的紧致遗传算法(Improved compactgenetic algorithm,ICGA)与局部指派规则结合的方法来解决该问题。全局优化过程采用改进的紧致遗传算法,为了克服紧致遗传算法(Compact genetic algorithm,CGA)易早熟收敛的问题,提出一种基于高斯映射的概率模型更新方式,在保持紧致遗传算法快速收敛特性的前提下,扩展了种群中个体的多样性,增强了算法进化活力。为减少生产阻塞和降低准备时间对排产过程的影响,设计了多种局部启发式规则来指导工件进出多序列有限缓冲区的分配和选择过程。采用某客车制造企业中的实例数据进行测试,测试结果表明,改进的紧致遗传算法与局部指派规则配合使用,能够有效解决带准备时间的柔性流水车间多序列有限缓冲区排产优化问题。 相似文献
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并行混合免疫算法及其在布局设计中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
布局问题在理论上属于NPC问题,在工程实践上具有广泛的应用。为较好地求解该问题,以并行遗传算法(PGA)为基础,针对其早熟和收敛速度慢两大缺陷加以改进,提出了并行混合免疫算法(PHIA)。该算法将免疫思想加入遗传算法起到了双重作用,一是免疫选择可有效地防止早熟,二是通过基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。算法采用混沌初始化,并依自适应交叉和变异的概率值对子群体进行分类,与Powell法混合可更好地改善局部搜索性能。以卫星舱和印制电路板布局设计为背景的算例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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不确定需求和旅行时间下的车辆路径问题 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类不确定需求和旅行时间下的随机车辆路径问题,建立了一个随机规划模型,提出了一种带有自适应机制的改进遗传算法。该算法引入自适应选择机制,采用了新的交叉算子。选取两种不同规模的随机车辆调度问题,分别采用该算法和基于边重组的改进遗传算法进行求解,并通过对计算结果进行对比分析,分别针对自适应选择机制和新的交叉算子做了讨论。结果表明,所提算法不仅取得了更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。 相似文献