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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法 被引量:2
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作者 汪开普 马晓艺 +2 位作者 卢超 殷旅江 李新宇 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。 展开更多
关键词 拆解序列规划 机器人并行拆解 混合整数线性规划模型 遗传算法 强化学习
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基于遗传算法的航天发射场多任务并行规划方法
2
作者 张俊新 胡梅 +4 位作者 钟文安 孙乐园 胡鹏 叶欣 晏政 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期117-124,共8页
当前,航天发射建设规模不断扩大,建设多个测试发射的设备设施后,发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成,由于型号差异,某些测试区域可以共用,某些不能共用... 当前,航天发射建设规模不断扩大,建设多个测试发射的设备设施后,发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成,由于型号差异,某些测试区域可以共用,某些不能共用,且同一测试区域能够容纳的运载火箭有限(通常仅能容纳1枚),在这些约束条件下,如何在尽可能短的时间内完成多任务并行的计划安排是必须解决的重要问题。通过对国内外相关问题研究的分析,梳理了2000年以来国内航天发射场测试发射工艺流程设计和优化的方法,现行的“双代号网络计划图”难以适应多任务并行规划需要,关键路径法、价值链分析法等缺乏定量分析能力。结合国内航天发射场规划问题的难点,采用遗传算法,通过双层编码方式,根据并行任务数量确定种群规模和迭代次数,以航天发射场任务规划的目标函数作为算法适应度计算函数。经过算例验证,可以得到可供工程应用的多任务并行规划较为优化的方案,求解5枚火箭任务并行规划方案用时<1 min,较传统手工绘制双代号网络计划图的方式效率大幅提升。方法具有一定的通用性和扩展性,可以根据不同火箭任务的流程对编码方法进行设置和细化,从而提高算法的实用性。 展开更多
关键词 多任务并行规划 航天发射任务规划 航班化发射 高效发射 遗传算法
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基于复模态分析与并行遗传算法的车辆动力参数识别
3
作者 施剑锋 丁勇 +2 位作者 沈伯衡 韩凌霞 谢旭 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期42-51,共10页
获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后... 获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后,提出了车辆动力参数识别的多核并行遗传算法,采用多目标适应度评价,以快速、准确地识别车辆刚度、阻尼、转动惯量;最后,采用车轮跌落振动实验和环境激励峰值法实测车辆的模态,获取用于适应度评价的自振频率、阻尼比和振型。通过对轻型汽车、重型卡车的动力参数进行识别进行验证,结果表明:用识别的车辆动力参数计算得到的车辆振动模态,与实测振动模态吻合,其中前3阶固有频率的最大误差为0.8%、阻尼比最大误差为1.3%,计算与实测振型向量之间的夹角余弦接近1;车辆的分析模型有必要增加车体的扭转阻尼,以准确反映实际车辆的扭转振动特性;多核并行算法大大加速了识别过程。16核心CPU在15核心并行时的加速比达到最大值12.5,在复杂车辆的多目标、多参数识别中,采用多核并行算法是非常有效的。 展开更多
关键词 车桥耦合振动 车辆有限元模型 复模态分析 动力参数识别 多核并行计算 遗传算法
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基于改进第二代非支配遗传算法的甲醇/柴油双燃料船舶发动机参数多目标优化
4
作者 赵柯洋 张衡 +4 位作者 贺波 庞轶星 程星鑫 苏玉香 李又一 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期17-26,共10页
利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优... 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。 展开更多
关键词 甲醇/柴油 第二代非支配遗传算法 灰熵并行 性能优化
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基于种群混合迁移策略的并行量子遗传算法 被引量:1
5
作者 陆涛 管荑 +2 位作者 贾鹏 曲志坚 王子灵 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2386-2392,共7页
针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及... 针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及随机失活机制,提高算法的局部勘测能力和全局寻优能力。利用Spark框架实现算法在分布式集群环境下的运算。改进2-opt&R优化算法,通过引入高斯变异提高算法的局部搜索能力,缩小算法的搜索空间。实验结果表明,改进后的算法在全局优化能力、收敛速度、运行速度和求解稳定性等方面均有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子遗传算法 种群迁移 Spark框架 并行计算 收敛速度 全局优化 搜索空间
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基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究 被引量:4
6
作者 房磊 张焕春 朱力立 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期628-632,共5页
遗传算法具有天然的并行性。FPGA( Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性 ,本文提出了一种基于 FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子 ,并... 遗传算法具有天然的并行性。FPGA( Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性 ,本文提出了一种基于 FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子 ,并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了 XILINX公司的 XC2 V1 0 0 0型号的FPGA芯片。算法利用 VHDL语言来描述。实现后的测试表明 ,这种硬件遗传算法有效减少了运行时间 。 展开更多
关键词 遗传算法 并行 现场可编程门阵列 VHDL
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并行遗传算法的FPGA硬件实现研究 被引量:3
7
作者 肖宏峰 谭冠政 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第6期1179-1184,共6页
提出基于FPGA的并行遗传算法的硬件实现系统,从硬件实现角度提高遗传算法的收敛速度.硬件系统划分4个子系统,每个子系统同步而单独地运行一个群体大小为M的简单遗传算法,在简单遗传算法每代结束时,总控制器从4个子系统中选取1个最佳个体... 提出基于FPGA的并行遗传算法的硬件实现系统,从硬件实现角度提高遗传算法的收敛速度.硬件系统划分4个子系统,每个子系统同步而单独地运行一个群体大小为M的简单遗传算法,在简单遗传算法每代结束时,总控制器从4个子系统中选取1个最佳个体,然后复制到与其物理相邻的2个子系统中,实现子系统之间的信息交换.每个子系统采用5段流水线处理技术,即将子系统划分为解码操作、适应度计算、预选操作、随机地址比例选择操作以及交叉-变异操作5个单元.为了解决各段速度瓶颈,适应度计算采用4个具有加速模块的Nios处理器,预选操作采用M个取整电路,交叉-变异操作采用1个交叉部件和1个变异部件,解码操作采用2个解码部件的内部并行处理方式.用遗传算法标准测试函数测试该硬件系统,实验数据表明,由FPGA硬件实现的并行遗传算法同由软件实现的遗传算法相比,收敛速度大幅度提高,约2个数量级. 展开更多
关键词 并行遗传算法 流水线处理 并行处理 Fpga器件
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基于并行自适应遗传算法的水文模型率定研究 被引量:1
8
作者 左翔 马剑波 丛小飞 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第3期102-112,共11页
【目的】参数率定是影响水文模型预报精度的重要因素,采用人工智能算法可以有效提高水文模型参数的率定效果。【方法】采用基于种群离散程度的自适应算子,对GA算法的交叉、变异和迁移过程进行自适应优化,并利用粗粒度并行计算模型提高... 【目的】参数率定是影响水文模型预报精度的重要因素,采用人工智能算法可以有效提高水文模型参数的率定效果。【方法】采用基于种群离散程度的自适应算子,对GA算法的交叉、变异和迁移过程进行自适应优化,并利用粗粒度并行计算模型提高种群进化效率,综合以上手段研究了一种基于自适应策略的并行遗传算法。将传统遗传算法(GA),串行自适应遗传算法(AGA)和并行自适应遗传算法(PAGA),应用于屯溪流域新安江模型的参数率定,从率定效率、率定收敛性、率定稳定性和率定效果四个方面,验证PAGA算法的综合性能。【结果】结果表明:PAGA算法的计算加速效果显著,在10核环境下相对于AGA算法计算时间减少了87.9%;在进化后期,PAGA算法能够更加稳定的收敛于最优解,收敛后的目标函数值具有更好的稳定性;在验证期的场次洪水模拟中,采用PAGA算法率定的模型模拟效果最优,总体洪水合格率大于90%,确定性系数均值为0.85。【结论】PAGA算法能够明显降低模型参数寻优耗时,改善模型率定效果和收敛性能,为水文模型参数的率定提供了新思路。 展开更多
关键词 水文预报 遗传算法 自适应策略 新安江模型 并行计算 人工智能算法 径流 数值模拟
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基于全流程并行遗传算法的贝叶斯网络结构学习
9
作者 蔡一鸣 马力 +1 位作者 陆恒杨 方伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1703-1711,共9页
为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分... 为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分并行化3个部分。互信息并行计算可以高效减少搜索空间;在演化前增加对种群信息与选择信息的广播来对全种群执行选择操作。选择与交叉算子共用选择信息以并行执行,从而高效演化并减少数据落盘时间。对约束和评分两阶段产生的中间数据作记忆化存储,提升数据复用率和全局执行效率。实验结果表明,所提算法在执行效率和学习准确率方面均优于对比算法。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 遗传算法 并行结构学习 SPARK
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基于多种群遗传算法的航天复杂系统测试任务调度 被引量:3
10
作者 胡涛 申立群 +1 位作者 付晋 黄昌彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1255-1262,共8页
针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将... 针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将测试项抽象为离散事件,以测试总时间和测试资源均衡度为优化目标,充分考虑航天器测试的诸多约束,将其作为遗传算法执行过程中交叉或变异的禁忌项。在初始种群确定后,对测试流程和调度方案进行自动生成和优化。对算例的仿真结果表明,该方法相对于同实验条件下的传统半串行测试方法和单目标优化方法,测试总时间或资源均衡度得到了较大提升。在进一步扩展优化目标和约束项后,该方法可有效提高航天复杂系统测试过程的快速响应能力和可靠性。 展开更多
关键词 流程优化 多种群遗传算法 并行任务调度 航天复杂系统测试
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基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 被引量:62
11
作者 吴浩扬 常炳国 +1 位作者 朱长纯 刘君华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期416-420,共5页
模拟退火和多种群并行遗传进化是两种较好的改进遗传算法性能的方法 .将这两种思想有机地结合起来 ,提出了一种基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 .仿真结果表明 ,该算法不仅能增强算法的全局收敛性 ,还能加快遗传进化速度 ,得到满... 模拟退火和多种群并行遗传进化是两种较好的改进遗传算法性能的方法 .将这两种思想有机地结合起来 ,提出了一种基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 .仿真结果表明 ,该算法不仅能增强算法的全局收敛性 ,还能加快遗传进化速度 ,得到满意的全局最优值 . 展开更多
关键词 遗传算法 模拟退火 多种群 并行算法
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多宇宙并行量子遗传算法 被引量:65
12
作者 杨俊安 庄镇泉 史亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期923-928,共6页
提出了一种多宇宙并行量子遗传算法 ,并从理论上证明了算法的全局收敛性 .算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体 ,称为宇宙 ;采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体 ;采用通用的量子旋转门策略和动... 提出了一种多宇宙并行量子遗传算法 ,并从理论上证明了算法的全局收敛性 .算法中将所有的个体按照一定的拓扑结构分成一个个独立的子群体 ,称为宇宙 ;采用多状态基因量子比特编码方式来表达宇宙中的个体 ;采用通用的量子旋转门策略和动态调整旋转角机制对个体进行演化 ;采用量子非门实现量子变异以阻止早熟收敛 ;各宇宙独立演化 ,宇宙之间采用最佳移民和量子交叉操作来交换信息 ,提高算法的执行效率 .将该算法与独立分量分析算法相结合 ,提出一种盲源分离新方法 .仿真结果表明 展开更多
关键词 量子计算 遗传算法 量子遗传算法 多宇宙并行量子遗传算法 盲源分离
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基于遗传算法的多连接表达式并行查询优化 被引量:25
13
作者 曹阳 方强 +1 位作者 王国仁 于戈 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期250-257,共8页
多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试... 多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试结果和性能分析.实验结果表明,结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径,对提高数据库的性能起到重要作用. 展开更多
关键词 遗传算法 多连接表达式 并行调度 并行查询 优化 数据库
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基于MPI的主从式并行遗传算法框架 被引量:26
14
作者 刘晓平 安竹林 郑利平 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第9期1938-1940,1956,共4页
遗传算法是一种求解复杂系统优化问题的有效工具.其本身具有的固有并行性,在并行系统构架下有着非常广阔的应用前景。本文对D.L.Carroll的“遗传算法驱动”进行了改进,加入对当前通用消息传递接口MPI的支持,形成了一个可重用的主从式并... 遗传算法是一种求解复杂系统优化问题的有效工具.其本身具有的固有并行性,在并行系统构架下有着非常广阔的应用前景。本文对D.L.Carroll的“遗传算法驱动”进行了改进,加入对当前通用消息传递接口MPI的支持,形成了一个可重用的主从式并行遗传算法框架。并且,针对该框架使用通用遗传算法测试函数,在由两台双至强处理器的工作站组成的COW集群上进行了测试。该框架使不具有并行程序设计经验的用户,可以很方便的构造并行遗传算法程序。 展开更多
关键词 并行遗传算法 主从式 MPI 协同
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并行设计子任务调度的遗传算法原理与实现方法 被引量:25
15
作者 殷国富 罗阳 +1 位作者 龙红能 成尔京 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1122-1126,共5页
建立了设计子任务调度的目标模型 ,提出了一种针对并行设计子任务调度的遗传算法 应用结果表明 ,在满足子任务间偏序关系条件下 。
关键词 并行设计 子任务调度 遗传算法 目标模型 偏序图
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支持复杂产品并行拆卸序列规划的遗传算法 被引量:14
16
作者 张秀芬 蔚刚 +1 位作者 王磊 萨日娜 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1327-1333,共7页
为高效求解复杂产品的并行拆卸序列规划问题,提出基于遗传算法的复杂产品并行拆卸序列规划方法.针对并行拆卸序列规划问题中拆卸序列长度和每步拆卸零部件个数不确定的特点,提出并行序列染色体编码方法,分别将拆卸单元序列和拆卸步长作... 为高效求解复杂产品的并行拆卸序列规划问题,提出基于遗传算法的复杂产品并行拆卸序列规划方法.针对并行拆卸序列规划问题中拆卸序列长度和每步拆卸零部件个数不确定的特点,提出并行序列染色体编码方法,分别将拆卸单元序列和拆卸步长作为染色体的前段和后段,以此表示一个拆卸序列.基于该染色体编码,采用拆卸混合图描述产品零部件间装配约束关系和拆卸优先级,并导出拆卸约束矩阵和邻接矩阵,由矩阵随机获取可行的初始染色体种群;将基本拆卸时间和不可行拆卸惩罚因子作为优化目标来构建适应度函数,确保最优解的可行性;在初始染色体种群的基础上,适应度函数最小为优化目标,通过遗传、交叉和变异遗传算子实现并行拆卸序列的优化.最后通过实例验证了该方法的可行性和实用性. 展开更多
关键词 并行拆卸 拆卸序列规划 遗传算法
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基于实数编码的多种群并行遗传算法研究 被引量:21
17
作者 邹琳 夏巨谌 胡国安 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第6期982-986,共5页
针对标准遗传算法 (SGA)在实际应用中早熟收敛、解精度较低 ,以及传统的二进制编码方式带来的 Hamming悬崖问题等等缺点 ,提出了一种基于实数编码的多种群并行遗传算法 (RPGA) ,理论分析和实例计算的结果说明 RP-GA有效的提高了全局搜... 针对标准遗传算法 (SGA)在实际应用中早熟收敛、解精度较低 ,以及传统的二进制编码方式带来的 Hamming悬崖问题等等缺点 ,提出了一种基于实数编码的多种群并行遗传算法 (RPGA) ,理论分析和实例计算的结果说明 RP-GA有效的提高了全局搜索能力和局部快速搜索能力 ,提高了遗传进化效率 ,对于改进 SGA的缺点是十分有效的 . 展开更多
关键词 实数编码 遗传算法 多种群 拓扑关系 并行
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基于多算子协同进化的自适应并行量子遗传算法 被引量:14
18
作者 曲志坚 陈宇航 +2 位作者 李盘靖 刘晓红 李彩虹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期266-273,共8页
量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根... 量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现. 展开更多
关键词 遗传算法 并行计算 自适应机制 量子变异
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带工艺约束并行机调度问题的一种新的遗传算法 被引量:20
19
作者 尹文君 刘民 吴澄 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1482-1485,共4页
以最小化拖期任务数为目标 ,研究了解决一类带工艺约束并行机调度问题的新的遗传算法 .基于向量组的染色体编码方法简单、译码快速 ,并能自动满足工艺约束 ;扩展的顺序交叉算子EOX能自动满足工艺约束并尽量保留父代遗传信息 ,在较大程... 以最小化拖期任务数为目标 ,研究了解决一类带工艺约束并行机调度问题的新的遗传算法 .基于向量组的染色体编码方法简单、译码快速 ,并能自动满足工艺约束 ;扩展的顺序交叉算子EOX能自动满足工艺约束并尽量保留父代遗传信息 ,在较大程度上优于传统的交叉算子 ;位变异和交换变异相结合的变异方法有利于更好保持种群的多样性 .大量模拟数据与生产线应用实例表明本文所提的基于向量组编码的遗传算法是相当有效的 . 展开更多
关键词 调度 并行 工艺约束 遗传算法 向量组编码
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混沌伪并行遗传算法及其在火力分配优化中的应用 被引量:7
20
作者 余有明 刘玉树 +1 位作者 刘昆 陈云飞 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1047-1051,共5页
剖析了混沌模型的随机性、遍历性和初值敏感性的特点,提出了多种群伪并行混沌遗传算法.把多群体伪并行进化的并行性和混沌运动的内在随机性结合起来,利用不同的混沌扰动策略,把混沌变尺度映射机理应用到种群初始化和中间群体的优化进化... 剖析了混沌模型的随机性、遍历性和初值敏感性的特点,提出了多种群伪并行混沌遗传算法.把多群体伪并行进化的并行性和混沌运动的内在随机性结合起来,利用不同的混沌扰动策略,把混沌变尺度映射机理应用到种群初始化和中间群体的优化进化实现函数优化.仿真结果表明,混沌伪并行遗传算法比伪并行遗传算法和简单遗传算法具有更快的收敛速度和更高的最优解搜索成功率,可对火力分配进行优化. 展开更多
关键词 混沌遗传算法 并行遗传算法 混沌模型 火力分配
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