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题名一种求解0-1背包问题的新遗传算法
被引量：8
- 1
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作者
周本达
陈明华
任哲
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机构
皖西学院数理系
皖西学院计算机科学与技术系
合肥学院数理系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第30期45-47,52,共4页
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基金
安徽省高校自然科学研究计划项目No.KJ2007B152
安徽省教育厅自然科学研究项目(No.2005KJ222
+1 种基金
No.2006KJ046B)
安徽省高校青年教师资助计划项目(No.2007jql180)~~
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文摘
众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新算法,称之为随机化均匀设计遗传算法。最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解0-1背包问题,并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其他方法常有的早期收敛现象。
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关键词
遗传算法
随机化均匀设计
随机化均匀设计遗传算法
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Keywords
genetic algorithm（GA）
Random uniform design sampling（RUDS）
genetic algorithm based on Random uniform design sampling（RUDSGA）
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名随机化均匀设计遗传算法
被引量：3
- 2
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作者
陈明华
周本达
任哲
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机构
皖西学院数理系
合肥学院数理系
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2010年第3期279-284,共6页
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基金
安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2007B152)
安徽省教育厅自然科学研究项目(2006KJ046B)
安徽省高校青年教师资助计划项目(2007jql179)
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文摘
众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向.以此结论为基础.利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为随机化均匀设计遗传算法.最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解函数优化问题,并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较.通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛现象,
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关键词
遗传算法(GA)
随机化均匀设计(RUD)
随机化均匀设计遗传算法(RGA)
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Keywords
genetic algorithm（GA）
random uniform design（RUD）
genetic algorithm based on random uniform design（RGA）
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名均匀设计抽样混合遗传算法求解图的二划分问题
被引量：1
- 3
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作者
周本达
陈明华
任哲
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机构
皖西学院数理系
皖西学院计算机科学与技术系
合肥学院数理系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第11期2850-2852,共3页
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基金
安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2007B152)
安徽省教育厅自然科学研究项目(2005KJ2222006KJ046B)
安徽省高校青年教师资助计划项目(2007jql180)
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文摘
遗传算法(GA)的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,并在分析图二划分问题特点的基础上,结合局部搜索策略,给出了一个求解图二划分问题的新遗传算法,称之为基于均匀设计抽样的混合遗传算法。最后将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新算法不但提高了算法的求解速度和精度,而且避免了常有的早期收敛现象。
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关键词
图的二划分
遗传算法
均匀设计抽样
均匀设计遗传算法
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Keywords
2-way graph partitioning
genetic algorithm （GA）
uniform design sampling （UDS）
genetic algorithm based on uniform design sampling （uga）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进的遗传算法及其在求解MVCP中的应用
被引量：1
- 4
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作者
李国成
吴涛
周本达
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机构
皖西学院数理系
安徽大学数学科学学院
安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期187-189,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60675031)
中国博士后基金资助项目(20070411028)
+3 种基金
安徽省高等学校省级自然科学研究基金资助项目(KJ2010B270)
安徽省高等学校优秀人才基金资助项目(SQRZ189)
安徽省教育厅自然科学研究基金资助项目(KJ2009B113
KJ2009B095)
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文摘
为改善传统遗传算法求解最小顶点覆盖问题时的效果,基于理想浓度模型,利用均匀设计抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,结合局部搜索策略,提出一种新的遗传算法UGA。与标准遗传算法及佳点集遗传算法进行实例仿真比较,结果证明该算法可以提高求解的质量、速度和精度。
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关键词
最小顶点覆盖问题
遗传算法
均匀设计抽样
基于均匀设计抽样的遗传算法
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Keywords
Minimum Vertices Covering Problem（MVCP）
genetic algorithm（GA）
uniform design sampling（UDS）
genetic algorithm basedon uniform design sampling（uga）
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法
被引量：2
- 5
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作者
周本达
岳芹
陈明华
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机构
皖西学院数理系
皖西学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第18期229-231,共3页
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文摘
针对遗传算法在最大团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,依据均匀设计抽样理论对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度设计克隆选择策略,提出求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法。仿真算例表明,该算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,与DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法相比,对部分算例能得到更好解。
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关键词
最大团问题
遗传算法
均匀设计抽样
人工免疫系统
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Keywords
Maximum Clique Problem（MCP）
genetic algorithm（GA）
uniform design sampling（UDS）
Artificial Immune System（AIS）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于均匀设计抽样的改进遗传算法在回归模型中的应用
被引量：1
- 6
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作者
施明华
周本达
陈明华
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机构
皖西学院应用数学学院
安徽省自然计算及其应用重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第11期3050-3053,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61175051
61070131)
+1 种基金
安徽省高校优秀人才基金资助项目(2009SQRZ189)
安徽省高校省级自然科学研究重点项目(K2011A267)
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文摘
通过对佳点集遗传算法优缺点进行分析,利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,提出一种改进的遗传算法。新算法将变量选择和变换选择并行实施,并结合统计信息准则处理回归模型选择问题。仿真实验表明新算法在求解精度、解的稳定性等方面有较大的提高。
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关键词
回归模型选择
遗传算法
均匀设计抽样
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Keywords
regression model selection
genetic algorithm（GA）
uniform design sampling（UDS）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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