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基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题 总被引:3,自引:2,他引:1
引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法. 相似文献
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文章在对背包问题进行研究分析的基础上,采用基本粒子群算法、带惯性权重和带收缩因子的改进型粒子群算法来分别解决0/1背包问题,讨论了参数变化对于算法性能和结果的影响,通过多次试验,最终得出了所给的背包问题的最优解,与已知问题最优解一致。 相似文献
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改进粒子群算法在货物装载中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用改进粒子群算法求解货物装载问题。首先对传统背包问题进行分析,指出其在现实生活中存在的问题,提出了以最大价值为目标的更具现实意义的多目标模型,然后用粒子群算法进行求解,给出了一个算法求解的实验实例。在实现粒子群算法时,我们对基本粒子群算法进行了一些改进。实验证明采用这种改进的粒子群算法解决货物装载问题切实可行,有较高的搜索效率。 相似文献
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微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术.将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO).算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期能更有效解决组合优化问题,最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验.实验结果表明,在解决多维背包问题上,EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法,与此同时,EPSO算法使用更少的参数,因此更容易实现,运行更加稳定,效果更好. 相似文献
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遗传算法和模拟退火算法均是解决TSP的有效方法,分析2种算法各自的优缺点,在已有遗传模拟退火算法的基础上进行改进并用于求解TSP.引用部分最近插入法、部分随机产生初始种群,减小了群体多样性与收敛速度的矛盾.在遗传算法中,使用精英保留策略对选择操作进行改进,保证种群的质量;引入进化逆转算子,使子代继承亲代的较多信息,增强搜索能力.经过国际公认的TSPLIB实验数据仿真验证,改进后的遗传模拟退火算法搜索最优能力提高. 相似文献
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为了能够有效避免搜索过程陷入局部最优,从而增强全局搜索能力,提出一种基于模拟退火的粒子群算法.算法中引入遗传算法中常用的轮盘赌选择算子,能在早期抑制部分超级粒子对种群的控制,增加了群体的多样性.通过测试函数的比较表明,混合算法能很好地保持种群多样性,具有良好的计算精度和全局寻优能力. 相似文献
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Orthomorphism on F n 2 is a kind of elementary permutation with good cryptographic properties. This paper proposes a hybrid strategy of Particle Swarm Optimization (PSO) and Simulated Annealing (SA ) for finding orthomorphisms with good cryptographic properties . By experiment based on this strategy, we get some orthomorphisms on F n 2 (n = 5, 6, 7, 9, 10) with good cryptographic properties in the open document for the first time, and the optimal orthomorphism on F 8 2 found in this paper also does better than the one proposed by Feng Dengguo et al. in stream cipher Loiss in difference uniformity, algebraic degree, algebraic immunity and corresponding permutation polynomial degree. The PSOSA hybrid strategy for optimizing orthomorphism in this paper makes design of orthomorphisms with good cryptographic properties automated, efficient and convenient, which proposes a new approach to design orthomorphisms . 相似文献
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针对短波chirp选频系统的通信网络频率分配问题,建立了合理的干扰模型。同时利用系统所提供的参数,设计了新的算法参数。仿真结果表明,该算法在干扰约束条件下,算法能使全网通信质量达到最优,并对参数选择操作进行比较,给出了就如何设置算法运行参数的合理建议。 相似文献