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遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理 被引量:82
1
作者 陈长征 王楠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期41-43,共3页
在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上 ,提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施 ,对其作用机理进行了深入的分析 ,指出改进算法体现了自适应策略 .用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试 。
关键词 遗传算法 交叉概率 变异概率 自适应策略 数学模型
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关于“遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文的商榷
2
作者 高峰 荣冈 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期809-810,共2页
“遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理”一文提出了自适应遗传算法的模式定理 ,并以此为基础分析了自适应交叉、变异的作用机理 .本文对其分析过程和结论提出了不同的看法 .
关键词 遗传算法 模式定理 遗传机理 自适应策略 概率选择 模式定理 交叉 变异
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自适应遗传算法交叉变异算子的改进 被引量:97
3
作者 邝航宇 金晶 苏勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期93-96,99,共5页
标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率,对于求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以提高优良解的多样性,算法的鲁棒... 标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率,对于求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以提高优良解的多样性,算法的鲁棒性仍有待改善。文章提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 交叉 变异 自适应
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基于自适应变异概率粒子群优化算法的研究 被引量:24
4
作者 黄松 田娜 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期874-879,共6页
变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法。针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法。通过聚集度动态地调节每代粒子的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合... 变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法。针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法。通过聚集度动态地调节每代粒子的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合变异和对最差个体最优位置进行自适应小波变异。通过在matlab中和其他几种变异的粒子群优化算法进行比较验证,结果证明该算法具有较高的收敛精度和较好的算法性能。 展开更多
关键词 粒子群算法 变异概率 自适应 混合变异
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利用排序对遗传算法的改进和自适应交叉概率 被引量:7
5
作者 石玉 陈小平 于盛林 《数据采集与处理》 EI CSCD 2000年第2期185-190,共6页
作为一种并行、自适应 ,全局搜索方法 ,遗传算法已在多种领域得到应用。文中先简单介绍了遗传算法的发展、基本程序与几种遗传操作 ,然后详细说明了排序选择。在此基础上文中提出了在非线性排序中加入适应值信息和交叉前进行排序两种改... 作为一种并行、自适应 ,全局搜索方法 ,遗传算法已在多种领域得到应用。文中先简单介绍了遗传算法的发展、基本程序与几种遗传操作 ,然后详细说明了排序选择。在此基础上文中提出了在非线性排序中加入适应值信息和交叉前进行排序两种改进方法。为了减少近亲遗传 ,文中还设计了一种自适应交叉概率。实验中选择具有不同特点的四个测试函数进行测试 ,寻优结果表明改进的算法对加快收敛速度 ,提高寻优效果起到了作用。 展开更多
关键词 遗传算法 排序 自适应交叉概率 计算机模拟
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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
6
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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一种自适应遗传优化的通信定位算法
7
作者 刘芳 刘亚男 杜凯 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期332-341,共10页
在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Loca... 在复杂通信环境下,全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)难以为用户提供稳定且准确的位置信息,为解决受测量数据的不确定性而导致定位偏差问题,提出一种自适应遗传优化的通信定位(Enhanced Adaptive Genetic Location,EAGL)算法。建立一个基于到达时间差的定位模型来反映目标源位置与信号环境之间的关系,并对满足目标函数的可能解进行实数编码,同时建立适应度函数,用于计算每个个体的适应度值。对种群执行选择运算以及改进的自适应交叉、变异运算来提高种群基因型质量,避免陷入局部最优解的困境。通过迭代得到最高适应度值的个体的基因型,以获得目标源的准确坐标。仿真结果表明:所提算法的定位精度比基本遗传算法(Simple Genetic Algorithms,SGA)和Chan-Taylor算法更高,并且随着测量值误差的逐渐增大,EAGL算法在不同误差条件下表现出的误差波动最小;EAGL算法性能稳定,并能够实现较高精度的定位。 展开更多
关键词 通信定位 遗传算法 自适应 交叉 变异
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基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法 被引量:1
8
作者 侯新宇 鲁海燕 +1 位作者 卢梦蝶 胡清元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1656-1662,共7页
针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来... 针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,以提高算法的寻优精度和鲁棒性。最后,采用协方差学习策略,充分利用浓度向量之间的关系来增强种群间信息交流,以避免算法陷入局部停滞。通过对CEC2019测试函数进行仿真实验,并将改进算法与反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合用于预测新疆玛纳斯河的径流情况,实验结果表明,改进算法在收敛精度和鲁棒性方面有显著提升,且大幅提高了BP神经网络的径流预测效果。 展开更多
关键词 平衡优化器算法 智能算法 外部存档 自适应交叉概率 协方差 径流预测
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:453
9
作者 吕振肃 侯志荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期416-420,共5页
本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典... 本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典型函数的测试结果表明 :新算法的全局收搜索能力有了显著提高 。 展开更多
关键词 自适应变异 早熟收敛 粒子群优化算法 全局收搜索能力 变异概率
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区域分割的自适应变异粒子群算法 被引量:11
10
作者 陈侃松 阮玉龙 +2 位作者 戴磊 兰智高 邵建设 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1849-1855,共7页
为了提高粒子群算法(PSO)的收敛性及多样性,提出一种基于区域分割的自适应变异粒子群算法(RSVPSO).算法采用区域分割的思想,利用粒子间信息交叉,使粒子搜索区间快速缩小;同时在迭代后期与自适应变异策略相结合,提高粒子跳出局部最优陷... 为了提高粒子群算法(PSO)的收敛性及多样性,提出一种基于区域分割的自适应变异粒子群算法(RSVPSO).算法采用区域分割的思想,利用粒子间信息交叉,使粒子搜索区间快速缩小;同时在迭代后期与自适应变异策略相结合,提高粒子跳出局部最优陷阱的能力和增强粒子多样性,达到寻优的目的.将所提出的算法应用于8个测试函数,并与精英免疫克隆选择的协同进化粒子群等算法进行比较,结果表明,新算法在收敛速度、搜索精度及寻优效率等方面有较大提高. 展开更多
关键词 区域分割 信息交叉 自适应变异 多样性
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自适应梯度指导交叉的进化算法 被引量:4
11
作者 梁昔明 龙文 +2 位作者 龙祖强 肖伟 秦浩宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第7期1331-1335,共5页
针对进化算法随机盲目搜索的缺点,提出一种新的自适应梯度信息指导交叉的进化算法.该算法首先利用混沌序列初始化种群,在迭代过程中,根据当前最优个体的梯度信息和种群与个体的聚集程度,自适应地确定最优个体的负梯度方向范围,在该范围... 针对进化算法随机盲目搜索的缺点,提出一种新的自适应梯度信息指导交叉的进化算法.该算法首先利用混沌序列初始化种群,在迭代过程中,根据当前最优个体的梯度信息和种群与个体的聚集程度,自适应地确定最优个体的负梯度方向范围,在该范围内随机选择个体与当前最优个体进行算术交叉操作,使交叉后的个体以较大概率向较好解的方向进化.另外,引入自适应变异算子用于平衡算法的开发和探测能力.几个典型测试函数的实验结果表明,新算法具有较高的收敛精度. 展开更多
关键词 进化算法 自适应 梯度 算术交叉 变异
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包含交叉和变异操作的交互式遗传算法 被引量:7
12
作者 郭广颂 王燕芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期182-185,共4页
传统交互式遗传算法在优化隐式性能指标时会使用户产生疲劳,影响优化质量与优化效率。为此,提出一种改进的交互式遗传算法。采用二元排序确定适应值评价的不确定度,根据评价序列的最大信息差异计算种群的收敛率,通过收敛率衡量种群进化... 传统交互式遗传算法在优化隐式性能指标时会使用户产生疲劳,影响优化质量与优化效率。为此,提出一种改进的交互式遗传算法。采用二元排序确定适应值评价的不确定度,根据评价序列的最大信息差异计算种群的收敛率,通过收敛率衡量种群进化状态,基于适应值不确定度和种群收敛率设计自适应交叉算子和变异算子,给出交叉概率和变异概率的计算公式,利用包含用户偏好信息的遗传策略引导进化,从而使进化结果更加客观。将该算法应用于服装进化设计系统,结果表明,与传统交互式遗传算法(T-IGA)相比,该算法可获取更多的满意解,提高了优化效率。 展开更多
关键词 遗传算法 自适应交叉 变异概率 适应 交互环境 不确定性
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基于t分布变异的自适应差分进化算法 被引量:6
13
作者 刘兴阳 毛力 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期127-129,共3页
为了更好地提高差分进化算法的全局探索和局部开发能力,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率。通过四个典型的Benchmark... 为了更好地提高差分进化算法的全局探索和局部开发能力,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率。通过四个典型的Benchmarks函数的测试结果表明算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 差分进化 T分布 进化策略自适应 交叉概率自适应
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融合对数交叉概率因子和随机迁移的差分进化算法 被引量:1
14
作者 马小华 李济民 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第3期228-231,共4页
针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带... 针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带混沌差分进化算法CDE在收敛性和稳健性以及全局寻优能力方面更好。 展开更多
关键词 差分进化 自适应交叉概率 随机迁移
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考虑参数空间变异结构的结构化交叉约束随机场模拟方法研究 被引量:9
15
作者 夏侯云山 张抒 +2 位作者 唐辉明 刘晓 吴琼 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期4935-4945,4962,共12页
斜坡岩土体抗剪强度参数的空间变异性具有一定的结构性。为研究岩土体参数空间变异结构对边坡失效概率的影响,依据变异函数的内涵推导出变程与相关距离的数学变换关系,并在此基础上提出了结构化交叉约束随机场模拟方法,用以模拟具有互... 斜坡岩土体抗剪强度参数的空间变异性具有一定的结构性。为研究岩土体参数空间变异结构对边坡失效概率的影响,依据变异函数的内涵推导出变程与相关距离的数学变换关系,并在此基础上提出了结构化交叉约束随机场模拟方法,用以模拟具有互相关性的参数随机场。建立了结构化交叉约束随机场计算模型,研究不同空间变异结构的抗剪强度参数对边坡失效概率的影响。研究结果表明:结构化交叉约束随机场可用于生成模拟具有复杂各向异性空间变异结构的参数随机场,由于考虑了随机偏差、条件数据和空间变异结构,能较为真实地反映地层实际参数,数据波动较条件参数插值场小。可靠性分析结果表明:不考虑抗剪强度参数空间结构分析易高估边坡的失效概率;考虑c′和φ′互相关性时,失效概率随着相关系数的增加而增加,当参数间呈负相关性时更容易高估边坡的失效概率。 展开更多
关键词 空间变异结构 结构化交叉约束随机场 边坡稳定性 失效概率
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柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法 被引量:59
16
作者 高文欣 刘升 +1 位作者 肖子雅 于建芳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第15期43-50,共8页
针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法(Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA... 针对基本蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法(Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA)。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率p来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。 展开更多
关键词 蝴蝶优化算法 自适应权重 柯西变异 动态切换概率 高维
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一种连续变异的自适应遗传策略 被引量:2
17
作者 王思艳 张国立 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期3077-3079,3107,共4页
提出了一种新的基于连续变异的自适应遗传算法。利用混合选择策略对个体进行选择,双重自适应交叉将分阶段交叉与正弦自适应交叉方法相结合得到交叉概率,提出的连续变异策略采用连续的粗搜到细搜的过程。数值实验表明:新算法在提高收敛... 提出了一种新的基于连续变异的自适应遗传算法。利用混合选择策略对个体进行选择,双重自适应交叉将分阶段交叉与正弦自适应交叉方法相结合得到交叉概率,提出的连续变异策略采用连续的粗搜到细搜的过程。数值实验表明:新算法在提高收敛速度和收敛精度、减少收敛代数方面效果显著,稳定性也有所提高。 展开更多
关键词 变异 自适应遗传算法 自适应交叉 选择 格雷码
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融入变异交叉的改进天牛须算法求解TSP及工程应用 被引量:6
18
作者 吕昱呈 莫愿斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3662-3666,共5页
为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO)。首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适... 为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO)。首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力。将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题。证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解。 展开更多
关键词 天牛须算法 旅行商问题 变异交叉 步长自适应 求解精度
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参数自适应的精英变异差分进化算法 被引量:4
19
作者 林秀丽 李均利 聂君凤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期1693-1706,共14页
针对经典差分进化算法(DE)的优化性能容易受到变异策略和控制参数影响的问题,提出了一种参数自适应的精英变异差分进化算法(A parameter Adaptive Elite Mutation Eifferential Evolution algorithm,AMEDE).首先,提出一种精英变异策略... 针对经典差分进化算法(DE)的优化性能容易受到变异策略和控制参数影响的问题,提出了一种参数自适应的精英变异差分进化算法(A parameter Adaptive Elite Mutation Eifferential Evolution algorithm,AMEDE).首先,提出一种精英变异策略的方法,其目的是为了方便获取优秀个体信息;其次,引入新的控制参数,使得算法可以在更大的搜索空间进行搜索;最后,利用自适应参数学习方法,为种群中的每个个体赋予不同的控制参数值,并根据种群多样性和精英个体的信息动态更新个体的参数,使算法避免过早的收敛并提高算法的收敛精度.对本文提出的AMEDE算法与其他6种改进差分进化算法(DE,CoDE,JaDE,JDE,SaDE,GPDE)在16个基准测试函数上进行了三组对比实验.实验结果表明,AMEDE算法在高维函数和低维函数上都具有搜索精度高、收敛速度快和鲁棒性强等优点. 展开更多
关键词 差分进化算法 精英变异策略 权重因子 参数自适应 概率阈值
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采用双变异策略的自适应差分进化算法及应用 被引量:14
20
作者 沈鑫 邹德旋 张强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期146-157,共12页
为了克服差分进化算法早熟收敛和寻优精度低的缺点,提出一种采用双变异策略的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm using Double mutation strategies,DADE)。DADE引入基于种群相似度和中心解的双变异策略,... 为了克服差分进化算法早熟收敛和寻优精度低的缺点,提出一种采用双变异策略的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Algorithm using Double mutation strategies,DADE)。DADE引入基于种群相似度和中心解的双变异策略,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索;自适应交叉概率使种群个体向更新成功的个体学习,有利于后续种群的进化。在7个测试函数和3个电力系统动态经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)问题上的优化结果表明,DADE算法与其他4种DE算法相比具有更强的全局寻优能力,且对电力系统动态经济调度问题的优化结果优于文献中所报道的结果。 展开更多
关键词 差分进化算法 变异策略 中心解 自适应交叉概率 测试函数 电力系统动态经济调度
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