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小生境技术被广泛应用在多目标进化的分布性保持方面.但是,小生境半径不易控制等限制了其在分布性保持等方面的发展.本文提出了一种自适应小生境分布性保持策略(Adaptive Niche,AN).AN通过对Pareto解集生成最小生成树来自适应调整小生境半径,同时扩大搜索小生境半径并改变计算方法使之能够识别小生境边沿的个体,便于对其修剪与评价.通过与NSGA-II,SPEA2在不同形状测试函数上进行对比实验,结果表明,AN能够对Pareto最优面进行高效地分布性保持. 相似文献
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免疫调节优化算法及其对控制系统的参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
借鉴免疫系统中T细胞调节的思想、抗体重复变异的亲和成熟特征、小生境共享适应度方法及相关的免疫机制,提出一种适合于函数优化的新型智能优化算法。算法设计的关键在于利用T细胞调节机制动态调节参与变异的抗体数日,以及利用抗体亲和成熟特征设计自适应突变的算子模块;突出的优点为自适应能力强、寻优速度快、多途径产生进化群体及易于与相关算法融合。事例仿真效果论证了其可行性和有效性。 相似文献
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小生境技术的引入,提高了微粒群算法处理多峰函数优化问题的能力。本文提出了基于元胞自动机邻域的小生境微粒群算法,并通过对典型函数进行测试,实难结果表明,该算法在复杂函数(较难收敛函数)的优化中比基于环形结构的标准小生境微粒群算法要好。 相似文献
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文中介绍了传统的遗传算法与BP算法,并分析了它们的不足。提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的遗传BP算法,在遗传算法的群体设计中采用小生境技术,防止优秀个体早期退化。并将此方法应用于桩基检测中,实验证明了其正确性和有效性。 相似文献
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一种求解最小诊断代价的小生境遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在诊断操作相关的情况下,求解最小代价的诊断操作序列的过程是一个NP完全问题.目前的算法在建模和求解方面都不:是十分理想.通过对诊断问题进行更精确的建模和分析,提出了求解最小诊断代价的小生境遗传算法NGAMECD(Niche Genetic Algorithm for Minimum ECD).实验证明,算法NGAMECD具有良好的性质,它需要的空间可以预测,较普通的遗传算法具有更好的隐式并行性,执行过程中群体能够保持多样性,在有效避免早熟问题的同时算法的收敛速度较快.NGAMECD与P/C更新算法相比,诊断代价减少了20%~50%. 相似文献
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纹理特征的提取是纹理分割的关键。在小波域内,对图像建立多尺度自回归滑动平均(MultiscaleAutoregressiveMovingAverage,简称MARMA)模型,并用小生境遗传算法对MARMA模型进行参数估计,将估计出的参数向量作为纹理分割的特征标准。不同纹理图像的MARMA模型的参数向量具有较好的可分性,这就保证了最终纹理分割的质量。 相似文献
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基于粒子群的多目标优化算法 总被引:26,自引:5,他引:21
论文提出了一种新的基于粒子群的多目标优化算法。用搜索过程中所发现非劣解的一部分构成精英集,将其作为粒子群的历史最佳,引导粒子群的搜索,并通过小生境技术和部分变异的方法来提高非劣解集的多样性和分散性。对三个典型多目标测试函数所作实验的结果验证了该方法的有效性和快速性,结果还表明:该方法所得非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于FFGA、SPEA、PAES、NSGA等方法,是一种非常有潜力的多目标优化方法。 相似文献