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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效.  相似文献   

2.
针对目前遗传算法局部搜索能力差、收敛精度低问题,提出基于两点交叉多子代遗传算法(TPC-MCGA),阐明该算法优越性,并给出多子代个体产生方法。该方法可增加优秀个体概率及算法在当前最优解周围搜索精度,提高算法局部搜索能力。在进化策略中引入种群内部竞争操作,使种群在有限生存空间内加速进化,提高算法运算速度。结果表明,与传统遗传算法相比,TPC-MCGA平均计算时间减少31%~36%,平均迭代次数减少50.2%~51.6%,TPC-MCGA运算速度与最优解精度均明显提高。  相似文献   

3.
将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.  相似文献   

4.
网格的资源调度是网格的核心应用之一,是一个完全NP问题。遗传算法是解决任务调度的全局优化搜索算法。提出了一种基于改进遗传算法的任务调度策略算法。该算法将子任务按照层次深度排序,兼顾网格资源的运算能力,通过DAG图获取层次关系,解决种群中的非法染色体问题。在种群进化的时候采用多种群、强父代染色体进化重组的方案。仿真试验表明,该算法具有一定的全局搜索能力和局部搜索能力,在搜索能力和搜索速度上优于普通的遗传算法。  相似文献   

5.
针对差分进化算法存在进化后期收敛速度慢、易早熟等缺点,提出了一种基于动态局部搜索的差分进化算法(DLSDE).采用随机选择的方式进行变异并运用小概率扰动操作,增加种群的多样性,平衡算法的开发能力和探索能力;同时,对当前的最优解进行动态局部搜索,以加快算法的收敛速度.对标准测试函数进行仿真实验并与其他6种算法进行比较,结果表明DLSDE算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度,对复杂的数值优化问题寻优效果很好.  相似文献   

6.
为提高人工鱼群算法的搜索能力和优化效率并避免早熟收敛,将量子进化算法融合到人工鱼群算法中,提出一种求解连续空间的新的量子人工鱼群优化算法。该方法直接采用量子位的相位对人工鱼进行编码,采用人工鱼的进化方程实现人工鱼群上相位的更新,采用Pauli-Z门实现人工鱼的变异。仿真结果表明,该方法的搜索能力和优化效率明显优于基本人工鱼群算法。  相似文献   

7.
正20174001基于正交设计模型的多目标进化算法/吴金妹(华北水利水电大学机械学院),王亚辉…//农业机械学报.-2017,48(2).-362~369为提高多目标进化算法在求解复杂多目标问题上的收敛性和解集多样性,提出了一种基于正交设计模型的多目标进化算法。该算法在基于分解技术的多目标进化算法框架下,将正交实验设计方法同分解技术相融合。利用正交实验设计方法,有针对性地对父代个体进行重组,并生成多个保留优良基因的子代个体,避免了盲目性搜索以提  相似文献   

8.
含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题.针对其存在易陷入局部最优的缺点,提出了改进的差分进化算法.在基本差分进化算法中,融入递增二次函数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.仿真算例表明:改进的算法能有效地寻找到全局最优解,明显提高收敛速度,具有良好的自适应特性.  相似文献   

9.
任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现“早熟”,同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。  相似文献   

10.
传统进化算法主要通过选择、重组和变异这三种遗传操作实现种群的进化。在进化过程中通常需要设定群体规模、交叉概率和变异概率等参数,而且它们的值会直接影响计算结果及精度。为了简化操作过程,设计一种基于离散系统状态空间模型的进化算法,这种算法采用实数编码方式,构造一个状态进化矩阵来实现重组和变异的功能,提高算法的可操作性和可靠性。并将该算法应用于求解无约束全局优化问题,对几种典型的测试函数进行仿真,结果表明:这种新的进化算法具有搜索能力强、收敛速度快、计算精度高、操作简单等优点,对相关研究有参考作用。  相似文献   

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