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题名基于主动进化的遗传算法
被引量：14
- 1
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作者
史亮
李海鹰
杨俊安
庄镇泉
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机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2004年第5期790-793,共4页
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基金
国家自然科学基金项目"面向大规模网络的分布式入侵检测和预警模型"( 90 10 40 3 0 )资助
"量子神经网络模型与算法研究"( 60 1710 2 9)资助
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文摘
根据当前遗传学和生物进化论中对变异方式的研究成果 ,将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域 ,提出了一种基于主动进化的遗传算法 .这种改进的遗传算法 ,可以在很大程度上克服现有遗传算法执行效率低的问题 .我们将这种方法应用到 TSP问题中 。
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关键词
遗传算法
定向变异
主动进化
TSP
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Keywords
genetic algorithm
directed mutation
active evolution
TSP
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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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题名基于主动进化遗传算法的模糊聚类技术
被引量：5
- 2
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作者
史亮
邹谊
尹燕
庄镇泉
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机构
中国科技大学电子科学与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第2期204-208,共5页
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基金
国家自然科学基金项目 (90 10 40 3 0
60 1710 2 9)资助 .
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文摘
为解决基于遗传算法的模糊聚类方法所存在的执行效率低的问题 ,将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域 ,提出了一种基于主动进化遗传算法的模糊聚类技术 ,并将该技术应用到模糊聚类问题上 .
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关键词
遗传算法
定向变异
主动进化
模糊聚类
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Keywords
genetic algorithm
directed mutation
active evolution
fuzzy cluster
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于主动进化的神经网络优化算法
- 3
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作者
文辉
严盈富
张德平
杨慧
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机构
南昌航空大学计算机学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第12期94-96,106,共4页
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基金
国家863计划资助项目(AH200408066)
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文摘
本文研究了一种基于主动进化神经网络的自动优化算法,用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。主动进化遗传算法在很大程度上克服了现有遗传算法执行效率低的问题,并因此运用到神经网络中去。实验结果表明,改进后的算法收敛速度更快,加快了网络拓扑结构和权值的搜寻速度,提高了网络预测精度。
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关键词
遗传算法
定向变异
主动进化
神经网络
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Keywords
genetic algorithm
voluntary mutation
active evolution
neural network
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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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题名具有局部定向繁殖策略的自学习进化算法
- 4
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作者
王芳芳
缑锦
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第3期621-626,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61103170
10901062)资助
厦门市科技计划项目(3502Z20113022)资助
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文摘
提出一种具有局部定向繁殖策略的自学习进化算法(Active Evolutionary Algorithm with Local-directional ReproductionStrategy,LRSEA),它在每一代通过进化个体之间适应度差异找到最优进化方向,然后在此方向附近用局部定向繁殖策略进行局部搜索.针对目前进化算法研究中存在对个体主观能动性考虑不足,没有充分利用进化中"优秀信息"的问题,将主动进化机制引入到该算法中,提出反映个体学习能力的积极学习算子.实验结果表明:该算法收敛速度和局部搜索能力有明显改善.
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关键词
进化算法
进化方向
主动进化机制
局部定向繁殖策略
学习算子
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Keywords
evolutionary algorithms
evolutionary direction
active evolutionary mechanism
local-directional reproduction strategy
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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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题名基于蜂群遗传算法的0-1背包问题
被引量：7
- 5
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作者
吴迪
姜永增
宋广军
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机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2011年第5期102-105,共4页
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基金
黑龙江省2009年研究生创新科研资金项目(YJSCX2009-102HLJ)
齐齐哈尔市科委项目(GYGG-09007-2)
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文摘
针对0-1背包问题,本文提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。该算法包括两个种群,一个主要用于全局搜索,另一个主要用于局部搜索;每个个体采用二进制编码;采用最优个体交叉策略;对当前解的处理措施是将还未装入背包且性价比最好的物品装进背包,直至不能装为止;不符合约束条件的解采用诱变因子指导变异处理;遗传算子包括单点交叉算子、简单变异算子、主动进化算子和抑制算子。本算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛的特性,快速地并行搜索,有效地克服了经典遗传算法容易陷入局部最优问题。数值实验表明,该算法在求解0-1背包问题中取得了较好的效果,同样可以应用于其它的组合优化问题。
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关键词
背包问题
蜂群遗传算法
主动进化算子
最优交叉
抑制算子
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Keywords
knapsack problem
bee swarm genetic algorithm
active evolution operator
best one crossover
restraint operator
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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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题名基于改进的蜂群遗传算法求解多选择背包问题
被引量：3
- 6
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作者
吴迪
杨欣宇
王崇
李卫平
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机构
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
武汉理工大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第6期1632-1634,共3页
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基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531759)
国家自然科学基金资助项目(201129493)
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文摘
多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一。针对传统蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出改进策略。改进的算法通过设置两个自适应变化的种群雄蜂群和雌蜂群,雄蜂群负责与蜂后交叉操作以保持种群的选择压力,雌蜂群负责自适应变异操作以保持种群多样性,蜂后则根据启发式规则主动进化以局部寻优。根据算法实现的核心思想,仿真实验结果表明,提出的改进算法可以有效避免陷入局部最优,同时通过实例也验证了算法的可行性和有效性。
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关键词
多选择背包问题
蜂群遗传算法
双种群
主动进化
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Keywords
multiple-choice knapsack problem
bee-swarm genetic algorithm
two populations
active evolution
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于中心定位算子的遗传算法
被引量：2
- 7
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作者
龚安
刘园园
崔传智
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机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
中国石油大学(华东)石油工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第14期3453-3454,3465,共3页
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基金
中国石油天然气集团公司基金项目(kf10512超)
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文摘
针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一种中心定位算子。在进化一定代数(T)后,选择最优的若干个(N)染色体基因来计算中心定位算子,从而确定与中心定位算子相同的基因位,并且在以后的交叉、变异操作中,都不让相同的基因位参与。随着算法的进行,染色体相同的基因位逐渐全部地被确定下来。其次,通过与小生境技术的局部搜索能力算法的结合,提高了该算子的全局优化能力;最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值。
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关键词
遗传算法
主动进化
中心定位算子
交叉
小生境技术
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Keywords
genetic algorithm
active evolution
gene_center_orientation operator
crossover
niche technology
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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