带有自适应变异和指数递增交叉算子的差分进化算法 被引量：1

1

作者 刘俊梅 高岳林 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期18-21,共4页

针对基本差分进化算法的缺陷,融入指数递增交叉算子以增加算法的收敛速度.当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值.数值仿真实验表明,该算法的收敛速度和精度都明显优于仅带有指数递增... 针对基本差分进化算法的缺陷,融入指数递增交叉算子以增加算法的收敛速度.当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值.数值仿真实验表明,该算法的收敛速度和精度都明显优于仅带有指数递增交叉算子的差分进化算法和仅带有随机扰动变异策略的差分进化算法. 展开更多

关键词 差分进化 指数递增交叉算子 自适应变异

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采用改进两点交叉算子的改进自适应遗传算法求解不相关并行机混合流水车间调度问题 被引量：9

2

作者 郑堃 练志伟 +3 位作者 顾新艳 朱长建 徐慧 冯雪晴 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第14期1647-1658,1671,共13页

针对不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进两点交叉算子(ITPX)的自适应遗传算法。首先,利用精确取点方式提高两点交叉算子的求解性能;其次,论证了基于激素调节的自适应选择概率引导种群的收敛趋势;然后,建立优质染色体池和记... 针对不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进两点交叉算子(ITPX)的自适应遗传算法。首先,利用精确取点方式提高两点交叉算子的求解性能;其次,论证了基于激素调节的自适应选择概率引导种群的收敛趋势;然后,建立优质染色体池和记忆因子来记录种群迭代的优质解,并实现两种不同区域的交叉。实验结果表明,ITPX可节省优化时间,提高求解性能;自适应概率可增强收敛性;改进两点交叉算子的改进自适应遗传算法(ITPX-IAGA)可缩短40%以上的求解时间,并提高求解性能。 展开更多

关键词 混合流水车间调度问题 不相关并行机 自适应遗传算法 改进两点交叉算子 激素调节机制

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一种新的带有动态自适应惯性权重和混合变异的粒子群优化算法 被引量：3

3

作者 王苗苗 高岳林 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第6期70-72,110,共4页

提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应... 提出一种新的带有混合变异算子的自适应粒子群优化算法。该算法使用了动态自适应惯性权重,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。在每次迭代过程中,对符合变异条件的粒子进行混合变异。通过对六个典型的测试函数的试验,表明该方法具有较强的全局寻优能力,克服了基本PSO易陷入早熟收敛的现象,并进一步提高了计算精度。 展开更多

关键词 粒子群优化 动态自适应惯性权重 混合变异算子

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基于混合交叉因子的蚁群聚类优化 被引量：1

4

作者 戴皇冠 石跃祥 李娉婷 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第11期3840-3843,共4页

为解决蚁群聚类易陷入局部最优问题,综合分析了仿生智能聚类的特点,提出了一种混合交叉因子的蚁群聚类方法。该算法采用结合分阶段调整策略和启发式多点交叉策略的混合交叉因子,其中分阶段调整策略动态调整交叉点规模,显著降低交叉操作... 为解决蚁群聚类易陷入局部最优问题,综合分析了仿生智能聚类的特点,提出了一种混合交叉因子的蚁群聚类方法。该算法采用结合分阶段调整策略和启发式多点交叉策略的混合交叉因子,其中分阶段调整策略动态调整交叉点规模,显著降低交叉操作的无效性概率;启发式策略建立在适应度的基础上能有效地保留父代优秀基因。同时引用随机变异因子,进一步减少陷入局部优化的可能性。结合实例对算法进行了分析,结果表明了该算法在鲁棒性和聚类效果上都有所提高。 展开更多

关键词 信息素 蚁群算法 聚类 混合交叉算子 变异算子

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改进的遗传粒子群混合优化算法 被引量：28

5

作者 陈璐璐 邱建林 +3 位作者 陈燕云 陆鹏程 秦孟梅 赵伟康 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期395-399,共5页

为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对... 为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对个体进行进一步的成熟。交叉算子采取精英竞争策略,选取适当个体进行交叉,剩余个体再次通过PSO算法更新速度和位置,将粒子群思想引入变异算子。通过对4个函数的优化,对此算法进行测试,并研究比较其它算法,测试结果表明,该算法在收敛性、运算速度和优化能力方面具有优越性。 展开更多

关键词 选择算子 交叉算子 变异算子 遗传算法 粒子群算法 混合算法

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基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计 被引量：30

6

作者 石山 励庆孚 王兴华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1215-1218,共4页

对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析,重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响,提出了一种改进的自适应遗传算子的方法.该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度,所构造的遗传算子随适应值自动变化,... 对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析,重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响,提出了一种改进的自适应遗传算子的方法.该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度,所构造的遗传算子随适应值自动变化,对远离最优值的个体采用较大遗传算子值,对接近最优值的个体采用较小遗传算子值,以提高得到全局最优解的概率.通过测试函数的求解,验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性.实算结果表明,在无刷直流电机的优化设计中,改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果,得到全局最优解的概率较改进前有明显提高. 展开更多

关键词 自适应遗传算法 无刷直流电机 优化设计 交叉算子 变异算子 全局最优解

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二层线性规划的自适应遗传算法 被引量：7

7

作者 王广民 王先甲 +1 位作者 万仲平 贾世会 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第12期1433-1440,共8页

提出了一种自适应遗传算法来求解二层线性规划问题.该方法克服了难以确定合适的交叉概率和变异概率的困难.另外,在该方法中还采用了其它一些技巧不仅解决了在采用遗传算法经常出现的有些个体不可行的问题,而且还改进了算法的效率.

关键词 二层线性规划 遗传算法 适应值 自适应算子概率 交叉和变异

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求解函数优化问题的一种高效混合演化算法 被引量：8

8

作者 詹炜 戴光明 龚文引 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期70-72,共3页

在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体... 在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。测试函数表明,该算法正确高效,求解精度极高,指正了文献[3]中的错误,所求函数全局最小值优于文献[3]记录的最好结果。 展开更多

关键词 混合演化算法 高斯变异算子 自适应搜索子空间 函数优化

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混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法 被引量：3

9

作者 邓长寿 任红卫 彭虎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期445-448,共4页

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并... 提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。 展开更多

关键词 混合整数非线性规划问题 同态映射 自适应交替变异算子 约束处理

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基于局部搜索技术的混合遗传算法 被引量：10

10

作者 靳飞 单锐 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第2期269-272,共4页

针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用... 针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能. 展开更多

关键词 遗传算法 混合遗传算法 局部搜索技术 最速下降法 实数编码 适应度比例 算数交叉 均匀变异

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改进梯度算子的小生境遗传算法 被引量：4

11

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 非均匀变异算子 非均匀交叉算子

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实数遗传算子的作用与改进 被引量：3

12

作者 石玉 于盛林 朱大奇 《太原理工大学学报》 CAS 2002年第3期341-344,共4页

从解空间的角度简单分析了实数遗传算子的作用 ;为更好地发挥变异开拓解空间的作用 ,设计了非重复一致变异方法 ,并从释放数值空间的角度提出了一种自适应群体置换策略以提高算法的搜索效率。

关键词 遗传算法 交叉 变异 实数遗传算子 自适应群体置换 解空间 函数优化

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基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印 被引量：1

13

作者 魏志成 戴居丰 杨闽 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期563-568,共6页

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.... 为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法. 展开更多

关键词 扩频水印 遗传算法 适应度函数 交叉算子 变异算子

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一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用 被引量：11

14

作者 谢旻 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第4期506-509,513,共5页

针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算... 针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。 展开更多

关键词 TSP 克隆免疫 交叉算子 自适应变异 抗体重组

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一种连续探索型自适应遗传算法及其应用

15

作者 杨云 徐永红 刘凤玉 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期580-584,共5页

对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计 ,提出一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况 ,动态地调整遗传算子 ,维持种群的多样性 ,克服过早收敛并加快了搜索速度 ,得到高品质解。将该算法用于最短路径... 对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计 ,提出一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况 ,动态地调整遗传算子 ,维持种群的多样性 ,克服过早收敛并加快了搜索速度 ,得到高品质解。将该算法用于最短路径求取中 。 展开更多

关键词 连续探索型自适应遗传算法 最短路径 交叉点 遗传算子 设计 交叉算子 变异算子

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自适应精英遗传算法的快递车路径规划 被引量：16

16

作者 袁梦飞 阚秀 +3 位作者 曹乐 王夏霖 吴健珍 罗晓 《导航定位学报》 CSCD 2021年第6期104-111,共8页

针对快递车物流配送效率低、行驶路线不规范的问题,提出了自适应精英遗传算法实现对快递车的路径规划。通过搭建车载定位系统,实时对车辆位置进行监督以确保行驶在规定路线上。在实际快递位置分布的基础上建立了路径规划模型,设计了基... 针对快递车物流配送效率低、行驶路线不规范的问题,提出了自适应精英遗传算法实现对快递车的路径规划。通过搭建车载定位系统,实时对车辆位置进行监督以确保行驶在规定路线上。在实际快递位置分布的基础上建立了路径规划模型,设计了基于经纬度坐标的适应度函数,以地表距离作为种群评价标准更加贴合实际运输需求;引入自适应交叉算子和自适应变异算子,根据个体基因的适应度值自适应地调节交叉和变异概率,并将精英个体进行遗传保留,更好地平衡了算法的局部搜索能力和全局优化性能。通过与其他4种智能算法的对比实验,来验证改进算法的有效性及可行性,实验结果表明改进算法的收敛性最快且解的精度明显优于其他4种算法。 展开更多

关键词 快递车 自适应交叉算子 自适应变异算子 精英遗传策略 路径规划

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基于混合遗传算法的车间生产计划调度 被引量：9

17

作者 崔雪丽 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第7期2467-2471,2475,共6页

针对车间环境的动态随机性、多工序问题,研究了调度问题和算法的特征,提出了一种基于混合遗传算法的车间调度方案。在传统遗传算法的基础上,采用交叉算子、变异算子与启发式算子结合,实现了混合遗传算法,避免了传统遗传算法解的不可行... 针对车间环境的动态随机性、多工序问题,研究了调度问题和算法的特征,提出了一种基于混合遗传算法的车间调度方案。在传统遗传算法的基础上,采用交叉算子、变异算子与启发式算子结合,实现了混合遗传算法,避免了传统遗传算法解的不可行性。再把紧急工序作为一个时域段,结合可变时域滚动机制,实现了可插入紧急工序的调度算法,使一道工序不需重新调度也可排入作业计划,避免了不可插入性,节省了时间,提高了效率。结合实例进行仿真分析,结果表明了调度的可行性、正确性、满意度。 展开更多

关键词 可变滚动时域 混合遗传算法 启发式交叉算子 启发式变异算子 可插入紧急工序

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一种混合策略的家族遗传分类算法 被引量：1

18

作者 董红斌 丁蕊 印桂生 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期60-63,共4页

本文在以往研究工作的基础上,对遗传分类算法进行了改进。算法在种群中引入家族概念,采用族间交叉算子对算法进行综合调控,对族内交叉操作进行微调,针对分类问题的特点采用相应的编码方式和适应度函数。实验结果表明了分类算法的有效性。

关键词 遗传算法 分类 混合策略 变异算子 族间交叉

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一种新型的差分演化算法及其应用研究 被引量：3

19

作者 鄢靖丰 张泊平 +1 位作者 龚文引 谭水木 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期719-722,725,共5页

提出了一种新的基于简单多样性规则的改进差分演化算法,并把它运用于约束全局最优化问题的求解中。新算法的特征是:1)提出一种新的混合自适应交叉变异算子,以增强算法的搜索能力;2)采用具有保持群体多样性的约束函数处理技术;3)简化基... 提出了一种新的基于简单多样性规则的改进差分演化算法,并把它运用于约束全局最优化问题的求解中。新算法的特征是:1)提出一种新的混合自适应交叉变异算子,以增强算法的搜索能力;2)采用具有保持群体多样性的约束函数处理技术;3)简化基本差分演化算法的缩放因子,尽量减少算法的控制参数,方便工程人员的使用。通过对13个标准测试函数进行测试,并与其他演化算法结果进行比较。实验结果表明,新算法在求解精度和稳定性具有很好的性能,而且其函数平均评价次数要低于所比较的其他演化算法。 展开更多

关键词 演化算法 差分演化算法 多样性规则 混合自适应交叉变异算子 约束全局最优化

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一种双菌群细菌觅食优化算法 被引量：12

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作者 姜建国 周佳薇 +1 位作者 郑迎春 周润生 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2014年第1期43-51,共9页

针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最... 针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最优解附近出现震荡现象及算法陷入局部最优;保留精英细菌的同时提出交叉算子和变异算子,有目的地在搜索区域寻找最优解,帮助早熟细菌跳出局部最优,一定程度上避免了算法早熟;提出双菌群优化机制,增加了菌群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,有效抑制算法退化现象.对10个经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法与细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法相比,最优解的精度普遍提高了几个数量级,且迭代次数更少,优化速度与全局收敛能力均有所提升. 展开更多

关键词 人工智能 细菌觅食优化算法 双菌群 局部最优 自适应步长 交叉算子 变异算子

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