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改进梯度算子的小生境遗传算法 被引量:4
1
作者 张琰 谢娟英 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期71-73,98,共4页
为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改... 为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。 展开更多
关键词 梯度算子 自适应 小生境遗传算法 均匀变异算子 均匀交叉算子
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基于改进免疫遗传算法的电力系统无功优化 被引量:16
2
作者 王秀云 邹磊 +2 位作者 张迎新 李辉 潘文明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期1-5,共5页
针对无功优化问题的特点,在现有免疫遗传算法基础之上,提出一系列改进措施,形成了一种新的解决无功优化问题的改进免疫遗传算法。该算法将免疫遗传算法中常用的二进制编码改进为整、实数混合编码,提高了计算速度与精度;将通常的选择、... 针对无功优化问题的特点,在现有免疫遗传算法基础之上,提出一系列改进措施,形成了一种新的解决无功优化问题的改进免疫遗传算法。该算法将免疫遗传算法中常用的二进制编码改进为整、实数混合编码,提高了计算速度与精度;将通常的选择、变异操作与进化代数相联系,形成具有动态调整功能的改进Boltzmann退火选择、非均匀变异算子,提高了算法的全局收敛性,加快了计算速度;引入疫苗接种概念,有效地抑制了算法在进化过程中出现的退化现象,进一步加快了算法的收敛速度。以IEEE30节点系统为例对该改进算法的性能进行了测试,结果表明了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无功优化 免疫遗传算法 改进免疫遗传算法 均匀变异算子 免疫疫苗
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采用改进遗传算法解决TDOA定位估计中的非线性优化问题 被引量:24
3
作者 李立春 冉崇森 魏峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期971-973,共3页
提出了当接收端在空间随机分布时 ,利用改进遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题。采用浮点数编码遗传算法 ,引入一个非均匀变异算子 ,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索。实验表明 ,在保证种群数量的情况下 ,该算法性能稳定 ... 提出了当接收端在空间随机分布时 ,利用改进遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题。采用浮点数编码遗传算法 ,引入一个非均匀变异算子 ,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索。实验表明 ,在保证种群数量的情况下 ,该算法性能稳定 ,能找到逼近全局最优点的解 。 展开更多
关键词 到达时间差定位法 最大似然估计 均匀变异算子
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基于梯度优化的自适应小生境遗传算法 被引量:7
4
作者 席红雷 行小帅 张清泉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期186-188,共3页
针对基本遗传算法全局搜索能力差和收敛速度慢,且在求解多峰函数时仅能得到部分最优解的缺点,提出一种基于梯度优化的自适应小生境算法。该算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,有效地保持了种群的多样性,改善全... 针对基本遗传算法全局搜索能力差和收敛速度慢,且在求解多峰函数时仅能得到部分最优解的缺点,提出一种基于梯度优化的自适应小生境算法。该算法利用当前种群适应度和种群代数来设计交叉算子和变异算子,有效地保持了种群的多样性,改善全局搜索能力,加快了收敛速度,应用改进的梯度优化算子保证进化向最优解方向靠近,提高了计算峰值的精确度。对Shubert函数的仿真试验证明,该算法能改善全局搜索能力,加快算法收敛速度并提高计算精度。 展开更多
关键词 小生境遗传算法 自适应 梯度优化 均匀变异算子
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基于免疫的并行单亲遗传算法研究 被引量:9
5
作者 行小帅 霍冰鹏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期99-104,共6页
在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论并结合并行计算的思想,提出了一种新的遗传算法——基于免疫的并行单亲遗传算法。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能够有效地保持群体多样性,而且减轻了遗传... 在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论并结合并行计算的思想,提出了一种新的遗传算法——基于免疫的并行单亲遗传算法。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能够有效地保持群体多样性,而且减轻了遗传算法后期的波动现象,同时收敛速度有明显的提高。 展开更多
关键词 并行 单亲遗传算法 免疫算法 均匀变异算子 免疫算子
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基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化 被引量:5
6
作者 王金龙 黄炜斌 马光文 《四川大学学报(工程科学版)》 CSCD 北大核心 2014年第S2期1-6,共6页
为有效地解决梯级水电站群多目标联合优化问题,充分发挥水电的容量效益,建立兼顾梯级最小出力最大化的总发电量最大模型,提出了一种基于非均匀变异算子的改进单亲遗传算法。新算法采用实数编码,不在染色体间进行交叉操作,利用非均匀变... 为有效地解决梯级水电站群多目标联合优化问题,充分发挥水电的容量效益,建立兼顾梯级最小出力最大化的总发电量最大模型,提出了一种基于非均匀变异算子的改进单亲遗传算法。新算法采用实数编码,不在染色体间进行交叉操作,利用非均匀变异算子运行前期的充分全局搜索和后期的精细局部开发特性在单条染色体上进行进化寻优,且仅有3个控制参数,不要求初始种群中的个体具有多样性。与其他相关方法的实例计算结果对比表明,新方法不仅收敛性能优越,而且遗传操作简单,易于控制。 展开更多
关键词 多目标优化 改进单亲遗传算法 均匀变异算子 梯级水电站群
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基于免疫规划的单亲遗传算法研究及其应用 被引量:7
7
作者 姚建斌 行小帅 霍冰鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期636-639,共4页
在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论,提出了一种新的单亲遗传算法——基于免疫规划的单亲遗传算法。该算法的核心在于使用最优保留策略前提下,合理地构造了非均匀算子和免疫算子。理论分析和仿真... 在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论,提出了一种新的单亲遗传算法——基于免疫规划的单亲遗传算法。该算法的核心在于使用最优保留策略前提下,合理地构造了非均匀算子和免疫算子。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能够有效地保持群体多样性,而且减轻了遗传算法的后期波动现象,同时收敛速度明显提高。 展开更多
关键词 单亲遗传算法 免疫规划 均匀变异算子 免疫算子
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多资源均衡优化的布谷鸟算法 被引量:11
8
作者 宋玉坚 叶春明 黄佐钘 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第1期189-193,共5页
针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的... 针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的合作和信息交流,提高算法的收敛精度。通过算例测试表明,改进的多目标布谷鸟算法比标准多目标算法和VEPSO-BP算法具有更好的全局收敛性。 展开更多
关键词 多目标布谷鸟算法 多资源均衡优化 均匀变异算子 差分进化算子 全局收敛性
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基于改进遗传算法的直发包装SKU归并优化方法 被引量:1
9
作者 徐畅 王军 潘嘹 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第19期248-257,共10页
目的 采用直发包装SKU归并优化方法,通过减少最小存货单位(Stock Keeping Unit,SKU)的种类,来达到节省物料成本的目的。方法 综合运用k-means聚类分析和组合优化理论,建立直发包装SKU归并模型,并设计基于非均匀变异算子的遗传算法求解... 目的 采用直发包装SKU归并优化方法,通过减少最小存货单位(Stock Keeping Unit,SKU)的种类,来达到节省物料成本的目的。方法 综合运用k-means聚类分析和组合优化理论,建立直发包装SKU归并模型,并设计基于非均匀变异算子的遗传算法求解方法。以随机生成SKU尺寸信息及其对应的直发包装订购数量的测试数据集为例,通过对比归并前后的SKU种类数和物料成本来验证优化方法的有效性和可行性。结果 优化后,直发包装SKU归并方案中SKU种类的平均降低率为33.13%,归并可使物料成本平均下降2.84%。结论 研究成果可丰富直发包装领域的相关研究,对优化供应链结构,促进包装系列化、智能化发展具有指导意义。 展开更多
关键词 最小存货单位 直发包装 聚类分析 均匀变异算子 遗传算法
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花朵授粉算法及其在断路器优化设计中的应用
10
作者 解敏 夏克文 +2 位作者 石丽莉 田芸贺 贺紫平 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第3期1077-1083,共7页
为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm, FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法。首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀... 为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm, FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法。首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀变异算子使其后期收敛速度加快,并通过经典测试函数验证改进的FPA算法性能优于其他算法;最后,将改进的FPA算法应用到断路器优化设计中,对两种不同类型的万能式断路器的能耗模型进行优化仿真,并计算出对应的断路器参数。结果表明,采用改进的FPA算法设计的断路器参数更加合理,能耗值更低,可以有效提高能耗参数的设计精度和设计效率。 展开更多
关键词 花朵授粉算法 鲶鱼效应 均匀变异算子 断路器 能耗优化设计
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