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针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法一双变异算子GA.该算想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群,在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异,然后通过选择、交叉,再一次变异产生新种群,再利用自适应算法改变交叉和变异率及最优保存策略保护历代最优个体,利用matlab软件编程计算,在TSP中得到了较好的优化结果。实例说明,双变异算子的遗传算法能够最大限度使种群多样性,这样最有可能得到最优解,也易突破局部收敛的局限而达到全局最优。 相似文献
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"过早收敛"是遗传算法在实际应用过程中经常遇到的问题之一。针对这一问题,本文介绍了三种不同的种群多样性度量方法,分析了多种保持种群多样性的方法,并提出了具体实施步骤。文中提到的方法在一定程度上保持了种群的多样性,提高了遗传算法的寻优能力。 相似文献
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遗传算法是解决优化问题的一种重要而有效的方法,在很多领域中得到了广泛的应用.在实际应用过程中,"过早收敛"是遗传算法经常遇到的问题之一,其主要原因是进化过程中个别优秀个体的迅速繁殖导致种群多样性的过早丧失.针对这一问题,提出了一种基于改进种群熵的多样性评价方法,并根据种群多样性评价及个体的适应度,从宏观和微观两方面对个体操作概率进行动态调整.仿真实验表明改进算法具有良好的全局搜索能力,一定程度上避免了过早收敛. 相似文献
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双变异算子遗传算法的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法一双变异算子GA.该算想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群,在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异,然后通过选择、交叉,再一次变异产生新种群,再利用自适应算法改变交叉和变异率及最优保存策略保护历代最优个体,利用matlab软件编程计算,在TSP中得到了较好的优化结果.实例说明,双变异算子的遗传算法能够最大限度使种群多样性,这样最有可能得到最优解,也易突破局部收敛的局限而达到全局最优. 相似文献
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进化神经网络中的变异算子研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对进化神经网络中遗传算法收敛速度慢和容易早熟这两个难题,提出了一个启发性的变异算子.该算子采用了自适应的变异率和启发式的变异位的选择策略.在多代无进化时,通过提高变异率扩大搜索范围,同时减小变异量进行更细致的搜索.求解XOR问题的实验表明,该算法既具有很快的收敛速度又能自动维持群体的多样性. 相似文献
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为了避免遗传算法在求解数值优化问题时出现搜索能力差、多样性缺失等弊端,提出一种基于实数编码的改进遗传算法(IRCGA).算法集成两个特别设计的算子:模拟二进制跳跃基因算子(SBJG)和多方向交叉算子(MX). SBJG算子以染色体为操作对象,本质上模拟了二进制跳跃基因操作中的插入运动,即利用一种随机的方式将选定的染色体块插入到染色体位点,实现种群内部染色体间的转位,为种群提供额外的遗传多样性; MX算子通过增加交叉方向的方式扩大算子的搜索区域,从而提升后代个体质量与算法的搜索能力.在11个实例的基础上进行对比实验,结果表明,采用改进算子能够明显提升算法在求解数值优化问题时的性能,同时,相比于其他先进有效的算法, IRCGA具有较强的搜索能力且能够维持一定的种群多样性,从而验证了改进算法的有效性和可行性. 相似文献
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本文首先介绍了遗传算法的理论知识,阐述了基本遗传算法的优点及不足之处。然后在小生境遗传算法的基
础上,引入了隔离技术以及自适应算子,形成了一种基于隔离技术以及梯度算子的小生境遗传算法。理论及实践均表明,新的
改进的遗传算法在实际问题的解决中确实优于基本小生境遗传算法。 相似文献
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针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。 相似文献
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一种可寻得全局最优解的改进变异算子 总被引:7,自引:0,他引:7
文献[1]分析了典型遗传算法不成熟收敛的起因,据此提出了一种改进的遗传变异算子,计算机仿真实验证明改进后的遗传算法能有效地克服不成熟收敛,进而搜索到全局最优解。 相似文献
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为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。 相似文献
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基于学习算子的自学习遗传算法设计 总被引:2,自引:0,他引:2
遗传算子是影响遗传算法优化效果的重要因素。针对目前遗传算法研究中忽视个体能动性,没有充分利用进化经验信息的不足,提出反映个体学习能力的学习算子。给出了以个体适应度的变化方向和速度为依据的学习算子设计方法及其计算过程。在此基础上与现有的改进遗传算子结合,提出一种新的改进遗传算法-自学习遗传算法,分析了自学习遗传算法与自适应遗传算法之间在原理上的区别。以一个弹道导弹射程优化问题为算例对算法进行了性能测试,结果表明,在采用相同的改进遗传算子的条件下,学习算子能够以较低的代价提高遗传算法的收敛速度,并获得更好的最终优化结果。 相似文献
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粒子群算法是一种随机全局优化算法,由于算法具有简单、易于实现、可调参数少等特点,得到了广泛的研究和应用。论文在研究标准算法原理的基础上,在算法搜索过程中引入变异算子,克服了标准算法易陷入局部极优点的不足。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带变异算子的粒子群算法的可行性和有效性。 相似文献