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求解多目标组合优化的改进Pareto适应度遗传算法 被引量:5
1
作者 杨开兵 刘晓冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期44-46,共3页
将Pareto适应度遗传算法(PFGA)与局部搜索相结合,提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA,该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索,并采取在外部群体中引入拥挤距离的精英选择策略。实验结果表... 将Pareto适应度遗传算法(PFGA)与局部搜索相结合,提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA,该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索,并采取在外部群体中引入拥挤距离的精英选择策略。实验结果表明,与PFGA相比,IPFGA有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 多目标组合优化 pareto适应度遗传算法 局部搜索
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基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化仿真
2
作者 李宏伟 韦学强 苏卫波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期362-368,共7页
【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提... 【目的】在航空业的快速发展背景下,航空运输的规模与水平得到显著提升,航空运输成为经济活动中不可或缺的运输方式。然而,航空运输中的货物装载路径规划问题限制了运输效率与成本的优化。针对航空运输的运行效率提升和成本优化问题,提出了一种基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法。【方法】为了阐明航空运输的装载路径优化算法,分析航空运输装载的实际需求与路径规划平台的计算条件,探讨影响航空运输装载路径优化的运输成本因素。在此基础上,通过改进具有自适应功能的遗传算法,采用具有自适应功能的适应度函数、交叉概率和变异概率,避免了传统算法稳定性差和收敛速度慢的问题。该算法的核心在于动态调整交叉概率和变异概率,以适应种群的进化状态,从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度。在研究过程中,详细描述了自适应遗传算法的编码方式、适应度函数的设定、交叉概率和变异概率的计算方法及控制原理,并提出装载路径优化算法的具体执行步骤。通过在MATLAB平台上使用编程方法取得算法的结果,并利用实际航运机场的配送数据进行仿真测试。【结果】仿真结果表明,与传统遗传算法、智能水滴算法和改进蚁群算法相比,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径优化算法在运输效率和总体运输成本方面均有显著优势。航空运输装载路径优化算法能够有效降低航空运输装载的平均运输成本,同时提高运输效率。在实际航空运输装载过程中由于受复杂环境因素影响,飞机货舱尺寸限制、配送道路路况复杂等问题尚未在算法中得到深入考虑,表明算法仍有改进空间。【结论】综上所述,基于自适应遗传算法的航空运输装载路径规划算法引入具有自适应机制的改进遗传算法,使其在航空运输装载路径规划问题上表现出更好的全局搜索能力和收敛速度,为航空运输装载路径规划提供了一种新思路,同时也为航空物流领域提供重要的理论和实践价值。未来的研究将考虑更多实际运行环境因素,以进一步优化算法性能。 展开更多
关键词 遗传算法 航空运输 货物装载 路径规划 适应度函数 随机搜索 变异个体
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
3
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法
4
作者 王建刚 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1099-1104,共6页
为降低网络入侵的风险,提出一种基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法.首先,针对网络入侵的攻击行为进行聚合处理,利用双人攻防博弈模型分析网络的攻防状态,通过比对攻击与防御的效用强度,对网络的安全性进行全面分析,再根据... 为降低网络入侵的风险,提出一种基于小生境遗传算法的网络入侵节点智能检测方法.首先,针对网络入侵的攻击行为进行聚合处理,利用双人攻防博弈模型分析网络的攻防状态,通过比对攻击与防御的效用强度,对网络的安全性进行全面分析,再根据分析结果,通过卷积神经网络实现对攻击源的定位.其次,基于粗糙集理论,利用小生境遗传算法确定网络入侵节点检测的适应度函数,根据网络入侵节点智能检测规则,建立网络入侵节点智能检测模型,获得最终的检测结果.实验结果表明,该方法可有效提升对入侵攻击源的定位准确性和入侵节点检测准确性,该方法检测结果的宏F1分数大于0.96,表明该方法可有效实现设计预期. 展开更多
关键词 小生境遗传算法 网络入侵 入侵节点 粗糙集理论 适应度函数 入侵检测
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遗传算法在模糊测试中的应用研究综述 被引量:1
5
作者 马航 董卫宇 +2 位作者 唐之卓 吕鑫 雷久刚 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期948-957,共10页
遗传算法在模糊测试领域的应用提高了这一主流漏洞挖掘方法的性能和效率,诞生了一批研究成果.目前对基于遗传算法的模糊测试还没有全面的分析和总结.首先介绍了模糊测试、遗传算法,说明了遗传算法在模糊测试中应用的基本流程,其次,分3... 遗传算法在模糊测试领域的应用提高了这一主流漏洞挖掘方法的性能和效率,诞生了一批研究成果.目前对基于遗传算法的模糊测试还没有全面的分析和总结.首先介绍了模糊测试、遗传算法,说明了遗传算法在模糊测试中应用的基本流程,其次,分3个方面(提高漏洞发现能力、执行效率和自动化程度)总结了遗传算法在模糊测试中的作用和实现方式,然后分析了遗传算法用于模糊测试的适应性改进(编码、进化组织、适应度函数设计),最后讨论了当前研究的不足并提出了进一步研究方向. 展开更多
关键词 遗传算法 模糊测试 漏洞挖掘 适应度函数
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改进多目标遗传算法在大气污染源威胁评估中的应用
6
作者 边超 黄光球 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2802-2812,共11页
研究提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与改进的目标遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的污染源威胁评估策略,为精细化污染治理提供了科学量化方法。首先,以西安市2020年1月—2023年12... 研究提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与改进的目标遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的污染源威胁评估策略,为精细化污染治理提供了科学量化方法。首先,以西安市2020年1月—2023年12月的工业废气、生活废气、交通运输废气、治理费用及PM_(2.5)质量浓度等多源数据为基础,构建了污染源排放量与PM_(2.5)质量浓度及治理费用之间的响应面模型。通过SVM对复杂非线性关系进行建模,有效捕捉了污染排放与环境影响之间的动态关联,为优化提供了可靠的基础模型。其次,采用NSGA-Ⅱ将污染源排放量作为决策变量,以PM_(2.5)质量浓度和治理费用两个目标函数进行优化。结果显示,该方法在解决多目标优化问题时,生成的解集分布均匀,收敛性能优于传统算法,能够在治理费用和环境质量之间实现有效平衡。研究结果进一步揭示了污染排放控制与治理成本之间的权衡关系,为制定更加科学合理的污染治理策略提供了依据。通过模型优化生成的帕累托(Pareto)前沿,为决策部门提供了多种可行方案,适用于不同预算条件下的治理规划需求。最后,研究探讨了该方法在其他城市环境治理中的应用潜力,并指出随着环境数据的进一步积累,改进的NSGA-Ⅱ算法在复杂污染场景中的适用性和决策支持能力将进一步提升。 展开更多
关键词 环境工程 支持向量机 多目标遗传算法 污染源威胁评估 pareto前沿 环境治理
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基于相对适应度遗传算法的高层结构粘滞阻尼器优化布置 被引量:22
7
作者 燕乐纬 陈洋洋 +1 位作者 王龙 苏成 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期195-200,共6页
提出基于相对适应度遗传算法的高层结构粘滞阻尼器优化布置方法,综合考虑多种地震波作用与多个不同优化目标。较标准遗传算法,相对适应度遗传算法基于染色体目标函数值相对大小构造适应度函数能充分体现种群中染色体适应度差异,促进种... 提出基于相对适应度遗传算法的高层结构粘滞阻尼器优化布置方法,综合考虑多种地震波作用与多个不同优化目标。较标准遗传算法,相对适应度遗传算法基于染色体目标函数值相对大小构造适应度函数能充分体现种群中染色体适应度差异,促进种群的有效进化,获得优化问题的全局最优解。在讨论目标函数加权系数对优化结果影响基础上,对目标函数进行归一化处理,并考虑多种地震波作用。通过用该方法对20层框架结构的粘滞阻尼器布置方案进行优化,数值计算结果证明该方法的有效性及可用性。 展开更多
关键词 相对适应度 遗传算法 目标函数 粘滞阻尼器 高层建筑
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遗传算法中适应度函数的改进 被引量:24
8
作者 金芬 孙春华 钟鸣 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第3期218-219,共2页
遗传算法引导搜索的主要依据就是个体的适应度值,因此适应度函数的设计显得尤为重要。本文兼顾保持种群的多样性和算法的收敛性,提出了一种基于指数变换的、指数系数可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以两个典型的测试函数为例... 遗传算法引导搜索的主要依据就是个体的适应度值,因此适应度函数的设计显得尤为重要。本文兼顾保持种群的多样性和算法的收敛性,提出了一种基于指数变换的、指数系数可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以两个典型的测试函数为例,在相同的遗传操作和参数下,分别采用本文提出的适应度函数、线性拉伸变换及一般的指数变换适应度函数进行优化计算,计算结果表明采用提出的新适应度函数能极大地提高算法的优化精度、收敛速度和收敛概率。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度函数 指数变换 优化计算
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一种遗传算法适应度函数的改进方法 被引量:51
9
作者 张思才 张方晓 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第2期108-110,共3页
针对简单遗传算法中线性适应度函数随进化过程恒定不变的缺点,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以典型的遗传算法测试函数为算例,分别以Goldberg提出的线性拉伸方法[1]与文中提出的改进遗传算法进行计算。计算结果表... 针对简单遗传算法中线性适应度函数随进化过程恒定不变的缺点,提出一种可随进化代数动态调整的非线性适应度函数。以典型的遗传算法测试函数为算例,分别以Goldberg提出的线性拉伸方法[1]与文中提出的改进遗传算法进行计算。计算结果表明文中提出的动态适应度函数对简单遗传算法的改进有较明显的效果。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度函数 优化计算 简单遗传算法 改进遗传算法 进化过程 计算结果 动态调整 测试函数 拉伸方法
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遗传算法特征选取中的几种适应度函数构造新方法及其应用 被引量:29
10
作者 陈果 邓堰 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2011年第1期124-128,132,共6页
针对遗传算法特征选取技术,提出4种适应度函数构造方法,即,基于改进的距离判据、基于平均值方差比、基于Fisher判别准则以及基于最近邻分类法的适应度函数,并通过仿真实例对方法进行了验证。最后,将新方法应用于转子故障诊断,结果表明:... 针对遗传算法特征选取技术,提出4种适应度函数构造方法,即,基于改进的距离判据、基于平均值方差比、基于Fisher判别准则以及基于最近邻分类法的适应度函数,并通过仿真实例对方法进行了验证。最后,将新方法应用于转子故障诊断,结果表明:笔者提出的遗传算法特征选择的4种适应度函数的正确有效性。 展开更多
关键词 特征选取 遗传算法 适应度函数 转子 故障诊断
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多目标遗传算法适应度函数权重设置的改进 被引量:6
11
作者 朱华炳 程翔宇 +2 位作者 唐自玉 阚震 王纯贤 《组合机床与自动化加工技术》 2007年第4期11-14,共4页
针对传统方法中权值分配不合理会导致某个目标下非支配解遗失的问题,提出了均值自适应法、均值波动自适应法以及均值调节与传统算式相结合的三种的方法,使遗传算法中权值系数的设置得到了很大程度的改善,一定程度上提高了多目标下遗传... 针对传统方法中权值分配不合理会导致某个目标下非支配解遗失的问题,提出了均值自适应法、均值波动自适应法以及均值调节与传统算式相结合的三种的方法,使遗传算法中权值系数的设置得到了很大程度的改善,一定程度上提高了多目标下遗传算法的优化性能,并通过在车桥厂实例中的应用,取得了良好的效果,证明了此种方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多目标遗传算法 适应度函数 权重 适应
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改进的乘幂适应度函数在遗传算法中的应用 被引量:8
12
作者 杨水清 杨加明 孙超 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第17期40-43,154,共5页
在遗传算法优化过程中,引导搜索的主要依据是适应度函数。通过评估常见的几种适应度函数,兼顾保持种群的多样性和算法的收敛性,由乘幂尺度变换,提出了一种改进的乘幂适应度函数。以三个典型的测试函数为例,在相同遗传操作和参数情况下,... 在遗传算法优化过程中,引导搜索的主要依据是适应度函数。通过评估常见的几种适应度函数,兼顾保持种群的多样性和算法的收敛性,由乘幂尺度变换,提出了一种改进的乘幂适应度函数。以三个典型的测试函数为例,在相同遗传操作和参数情况下,分别采用常见的与改进的适应度函数进行优化比较。结果表明,所改进的乘幂适应度函数能明显提高算法的收敛精度、收敛速度和收敛稳定性,对提高遗传算法的整体性能有重要的意义。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度函数 测试函数 优化计算
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遗传算法中适应度评估的改进 被引量:10
13
作者 陈小平 李云飞 《数据采集与处理》 CSCD 2003年第1期49-52,共4页
针对遗传算法中的适应度评估过程进行了改进 ,提出了遗传个体库的概念 ,个体库中保存个体的编码和适应度信息。采用查询个体库的方法 ,可以避免相同个体的适应度函数的重复计算 ,节省了适应度评估的时间 ,提高了遗传算法的性能。两个测... 针对遗传算法中的适应度评估过程进行了改进 ,提出了遗传个体库的概念 ,个体库中保存个体的编码和适应度信息。采用查询个体库的方法 ,可以避免相同个体的适应度函数的重复计算 ,节省了适应度评估的时间 ,提高了遗传算法的性能。两个测试函数和 FIR数字滤波器设计的实验结果说明这种改进的有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度 个体库 滤波器
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一个具有对偶适应度函数的遗传算法 被引量:4
14
作者 李乃成 陈白丽 高岫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期811-814,共4页
提出一个具有对偶适应度函数的遗传算法.该法提供了一个阈值,利用对偶适应度函数值辨别全局最优盆和局部最优盆.根据辨识结果,自适应地设置变异概率.对几种典型函数的测试结果表明,该法的全局收敛性能及收敛速度优于标准遗传算法.
关键词 遗传算法 对偶适应度函数 阈值 最优盆
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一种基于累积适应度遗传算法的SVM多分类决策树 被引量:12
15
作者 朱庆生 程柯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期64-67,74,共5页
针对基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的支持向量机(support vector machine,SVM)多分类决策树算法(GA-SVM)中全局优化缺陷的问题,通过重新定义遗传适应度函数(fitness),提出一种累积适应度(cumulative fitness),进而衍生出新算法CFG... 针对基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的支持向量机(support vector machine,SVM)多分类决策树算法(GA-SVM)中全局优化缺陷的问题,通过重新定义遗传适应度函数(fitness),提出一种累积适应度(cumulative fitness),进而衍生出新算法CFGA-SVM。该算法从根节点开始逐层构造二叉树,对根节点基因实值编码,通过基因分裂操作产生子代种群,然后利用累积适应度筛选出新的种群,筛选出的种群并不一定是当代局部最优,但一定是所得二叉树中全局最优,从而提高分类精度,最后以此循环直至算法结束。通过在UCI的artificial characters数据集上的实验结果表明,CFGA-SVM较之DT-SVM与GA-SVM算法在全局优化能力、分类精度上有明显提高,进而验证了该算法的可行性与有效性,可在大规模样本的分类应用中推广。 展开更多
关键词 多分类 支持向量机 遗传算法 累积适应度函数 全局优化
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基于高适应度值遗传算法的AGV最优路径规划 被引量:21
16
作者 赵大兴 余明进 许万 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1635-1641,共7页
提出一种基于高适应度值遗传算法的控制策略来规划AGV路径。为使遗传算法运算结果收敛并尽量避免算法出现早熟现象,对遗传算法的选择算子和交叉算子在基于适应度值的基础上进行优化改进,选择阶段让适应度值大的个体获得更多的机会遗传... 提出一种基于高适应度值遗传算法的控制策略来规划AGV路径。为使遗传算法运算结果收敛并尽量避免算法出现早熟现象,对遗传算法的选择算子和交叉算子在基于适应度值的基础上进行优化改进,选择阶段让适应度值大的个体获得更多的机会遗传到下一代,体现遗传算法优胜劣汰的原则。交叉阶段通过多次不同交叉点位的随机交叉来维持种群的多样性。使用MATLAB软件对算法进行仿真,仿真结果表明,该调度策略是合理且高效的,增加了AGV调度系统的柔性和鲁棒性,提高了遗传算法找到全局最优解的概率。 展开更多
关键词 自动导引运输车 路径优化 适应度 早熟收敛 遗传算法
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基于适应度评价扩展自适应遗传算法的门级电路进化设计 被引量:6
17
作者 柏磊 顾陈 +1 位作者 严璐 朱晓华 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期240-244,共5页
针对遗传算法适应度评价阶段指定输出单元容易丢失潜在解的问题,该文提出了一种基于适应度评价扩展的电路进化设计方法。该方法将每个逻辑单元的输出都视为一个潜在的解处理,得到一个最优适应度评价值,避免了潜在解的丢失,有效地提高了... 针对遗传算法适应度评价阶段指定输出单元容易丢失潜在解的问题,该文提出了一种基于适应度评价扩展的电路进化设计方法。该方法将每个逻辑单元的输出都视为一个潜在的解处理,得到一个最优适应度评价值,避免了潜在解的丢失,有效地提高了自适应遗传算法的性能。通过多种电路的进化设计实验比较了该文方法与传统自适应遗传算法设计的性能,结果表明,该文方法具有收敛速度快、迭代次数少、获得最优解成功概率高的优点。 展开更多
关键词 电路进化设计 适应度评价扩展 门级电路 适应遗传算法 可进化硬件
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一类适应度函数的遗传算法编码 被引量:9
18
作者 朱春媚 莫鸿强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期1972-1976,1998,共6页
针对在探讨适应度函数的周期性特点与整数编码元数之间的关联特性时,一阶积木块数量对编码性能的评价不一定成立的问题,提出以累积逃脱概率(AEP)作为遗传算法(GA)编码性能的评价指标,对以频率为正整数m的整数次幂的正弦函数为基函数线... 针对在探讨适应度函数的周期性特点与整数编码元数之间的关联特性时,一阶积木块数量对编码性能的评价不一定成立的问题,提出以累积逃脱概率(AEP)作为遗传算法(GA)编码性能的评价指标,对以频率为正整数m的整数次幂的正弦函数为基函数线性组合构成的适应度函数编码展开研究。首先给出了该类适应度函数的一般形式和m进制整数编码的含义;然后介绍了AEP的定义,并根据函数特点制定了AEP的计算方法;最后分析比较了该类适应度函数在不同整数编码下的AEP,指出其采用m元整数编码时更容易进化。仿真结果表明,该类适应度函数采用m元整数编码时,其最终优化结果和群体适应度均值的上升时间皆明显优于其他编码,反映了AEP能有效评价编码的性能,并再次验证了对于该类适应度函数m元整数编码优于非m元整数编码的结论。 展开更多
关键词 编码 性能评价 遗传算法 周期性适应度函数 累积逃脱概率
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改进适应度遗传算法在泵站优化调度中的应用 被引量:10
19
作者 李娜 符向前 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第6期187-190,共4页
为进一步优化泵站多机组联合运行方式、降低泵站能耗,建立了以泵站日耗电量最小为优化目标的调度模型。以遗传算法为模型求解算法,针对遗传算法存在的局部收敛问题,从改进算法适应度函数的角度,设计了基于遗传个体顺序的非线性适应度函... 为进一步优化泵站多机组联合运行方式、降低泵站能耗,建立了以泵站日耗电量最小为优化目标的调度模型。以遗传算法为模型求解算法,针对遗传算法存在的局部收敛问题,从改进算法适应度函数的角度,设计了基于遗传个体顺序的非线性适应度函数。通过在泵站的实际应用,对比发现:改进适应度遗传算法(FFGA)在算法稳定性上明显优于传统遗传算法(SGA);且FFGA法得出的泵站优化调度方案的日耗电量比SGA法和经验制定的调度方案的日耗电量分别低1.77%和8.07%,具有一定工程实践意义。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度函数 泵站优化调度
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排课问题的一种遗传算法适应度求解方法 被引量:2
20
作者 祝勇仁 邓劲莲 +1 位作者 胡献华 张炜 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第S1期277-282,共6页
排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进... 排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进适应度求解方法的研究,以优化遗传算法的采样空间,加快算法的收敛。把该方法应用到排课问题中,实验结果表明对目前仍没有较好解决方法的组合优化问题,可以得到比较容易的解决。 展开更多
关键词 多目标决策协调模型 排课问题 适应度 遗传算法
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