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1.
改进的免疫算法求解TSP问题   总被引:7,自引:2,他引:5  
针对TSP问题,提出基于人工免疫理论的提取免疫疫苗和注射疫苗的新算法对免疫算法进行适当的改进,给出了新的疫苗结构,以提高算法求解问题的迭代速度。实验结果表明,改进的免疫算法较原免疫算法在求解TSP问题时具有更快的收敛速度。  相似文献   
2.
一种可自适应调节参数的改进遗传算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
刘瑞国  邵诚 《信息与控制》2003,32(6):556-560
针对遗传算法在复杂问题应用中收敛速度十分缓慢的不足,本文引入收敛性因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节,提出了可自适应调节参数的改进遗传算法.该算法很好地增强了遗传算法的全局搜索能力,提高了收敛速度.通过比较几个优化实例,验证了本文算法的有效性.  相似文献   
3.
本文提出了一种求解线性约束二次优化问题的神经模型 ,研究了该神经网络的稳定性和收敛性 ,给出了电路框图 ,并通过算例证明了该神经网络的可行性。  相似文献   
4.
遗传算法求解TSP问题的FPGA实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
TSP问题是一种典型的组合优化问题。基于FPGA实现会提高求解速度,能推动TSP问题在其它实际工程的应用。具有实用性意义。本文提出了一种基于FPGA求解TSP问题的遗传算法的硬件系统。首先针对TSP问题的特点,进行算法选择,确定了一个易于硬件实现的算法。然后提出了一个能进行群体存储、适应度处理、选择、交叉和变异等操作的硬件结构。通过流水线结构和并行化操作,提高了系统运行效率。  相似文献   
5.
基于免疫识别的免疫算法   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
张四海  曹先彬  王煦法 《电子学报》2002,30(12):1840-1844
 免疫算法已开始成为计算智能研究的一个热点.本文提出了一种基于免疫识别的免疫算法,该算法的设计借鉴了生物免疫识别中的非选择机制,其求解思想与现有优化方法不同,它是通过在解空间中不断识别、选择出劣解并加以排除来获得优解.本文详细介绍了该算法的设计,从理论上分析了算法的收敛性能和时间复杂度,并针对TSP问题设计了相应的验证实验.理论分析和实验结果都表明该算法具有很强的问题求解能力.  相似文献   
6.
带杂交算子的蚁群算法   总被引:27,自引:0,他引:27  
陈烨 《计算机工程》2001,27(12):74-76,176
蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。  相似文献   
7.
蚁群算法的研究现状及其展望   总被引:19,自引:0,他引:19  
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究表明该睡具有并行性,鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望。  相似文献   
8.
TSP问题的蚁群算法求解   总被引:1,自引:0,他引:1  
群集智能是近年来人工智能领域研究的一个新的热点课题,本文介绍了蚁群算法的原理及求解TSP问题的具体实现步骤。  相似文献   
9.
TSP问题的改进演化算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
TSP问题的应用非常广,但当前较成熟的算法大都基于局部优化,而局部优化往往无法求出最优解。所提出的算法兼顾了两父体算子与一元算子的优点,并具有免疫算法的免疫记忆功能,是一个具有较强的选择压力和适应地改变的变化算子的演化算法。与其他遗传算法和免疫算法相比具有收敛速度更快,结果更优的特点。  相似文献   
10.
Grefenstette编码法的MATLAB实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文在MATLAB环境下编程实现针对TSP问题的Grefenstette编码法 ,并将其同基本遗传算法相结合 ,仿真求解一个15点的TSP问题。仿真实验的结果验证了程序的有效性。  相似文献   
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