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一种基于构建基因库求解TSP问题的遗传算法 总被引:23,自引:1,他引:23
传统的遗传算法通常被认为是自适应的随机搜索算法.该文在分析其特点后针对TSP问题提出了一种将建立基因库(Ge)与遗传算法结合起来的新算法(Ge-GA).该算法利用基因库指导种群的进化方向,并在此基础上使用全局搜索算子和局部搜索算子增强遗传算法的“探测”和“开发”能力.Ge-GA算法大大加快了遗传算法的收敛速度和寻优能力.作者测试了TSPLIB中的多个实例(城市数目从70~1577),试验结果与最优解的误差都不超过0.001%.特别是对于难求解的TSP问题,如att532和fl1577,都能够在理想的时间内找到最优解. 相似文献
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本文提出了一个演化算法的通用设计模型,并用UML详细说明了它的组成与结构.该模型以演化算法中的关键概念及其相互作用机制为核心,把这些概念合理分类并加以抽象,有效地实现了关注分离和封装实现细节.而应用设计模式来组织这些概念又使该模型具有灵活的体系结构.因此该模型具有可重用、可扩展、易理解、易使用、便于进行测试等优点.最后将该模型的实现应用到各类不同的问题来验证其通用性和有效性,并给出了函数优化和TSP问题的实验结果. 相似文献
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构建“基因库”求解TSP问题的混合遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文设计了求解平面TSP的一种新算法,该算法首先构建一个“基因库”,在单亲演化中使用“基因库”中的基因,并将单亲演化所产生的最好解,作为群体演化中的一个个体,再进行群体演化。在求解TSPChina144问题实验中,不仅找到迄今最好的解,而且该算法具有高效的特点。 相似文献
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提出了一种新的预测气溶胶光学厚度AOT的优化融合模型,它把基于全局数据的径向基函数神经网络与基于局部区域数据的前向神经网络相结合,并通过优化权重组合,使得预测误差最小化。利用该模型对多角度成像光谱辐射仪MISR所采集的2002年7~9月份的数据进行AOT预测实验。结果显示:对美国陆地上空的大多数轨道,优化融合模型预测准确率明显高于全局模型和局部模型,其总体预测均方差比后二者分别减少了12.9%~24.5%和3.3%~10.5%.这表明优化融合模型是一种更为准确的摩间数据预测方法。 相似文献
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函数优化异步并行演化算法 总被引:9,自引:1,他引:8
提出了一种新型、高效的函数优化异步并行演化算法,利用这个算法,在巨型并行计算机上解决了一些高难度的大型优化问题,其中包括一个超高维的非线性规划问题-BUMP问题。由于BUMP问题的强非线性和超我峰特性,目前还未见有超过50维的BUMP问题的结果发表。而在此不仅仅得到了从2维到50维迄今最好的解,而且一直计算到了1000000维,并得到了满意的结果。数值实验表明,新算法是鲁棒和高效的。 相似文献