

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過(guò)程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法,它提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的通用框架,目前已廣泛應(yīng)用于許多學(xué)科。在對(duì)遺傳算法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法在求解一類(lèi)容易用0-1表示的問(wèn)題時(shí)存在的不足,提出了一種改進(jìn)的遺傳算法——長(zhǎng)模式遺傳算法。
針對(duì)定義距較長(zhǎng)的模式提出了三個(gè)具體的再生算子,并以再生算子代替交叉算子,采用簡(jiǎn)單位變異算子,從而獲得長(zhǎng)模式遺傳算法,它在一類(lèi)容易用0
2、-1來(lái)表示的問(wèn)題中比采用交叉算子的傳統(tǒng)遺傳算法具有更好的反映問(wèn)題特性的特點(diǎn)。長(zhǎng)模式遺傳算法的編碼方式主要有二進(jìn)制編碼、格雷編碼和符號(hào)編碼,而選擇方式、運(yùn)行過(guò)程、適應(yīng)度計(jì)算等與傳統(tǒng)遺傳算法基本相同;并且針對(duì)問(wèn)題的需要提出了三種終止條件以滿(mǎn)足不同需求。
為了研究編碼方式、選擇方式、再生算子、再生概率和變異概率等因素對(duì)長(zhǎng)模式遺傳算法性能的影響,采用多個(gè)通用的測(cè)試函數(shù),提出了成功比例、平均世代數(shù)、平均運(yùn)行時(shí)間等具有平均思想的性能評(píng)價(jià)指
3、標(biāo),通過(guò)大量的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),獲得了長(zhǎng)模式遺傳算法在測(cè)試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)中具有較好性能指標(biāo)的一些策略和參數(shù)選擇。
為了研究高階、長(zhǎng)定義距以及平均適應(yīng)度高的模式的遺傳,將長(zhǎng)模式遺傳算法應(yīng)用于One-Max函數(shù)和皇家大道問(wèn)題,仿真結(jié)果證實(shí)了再生算子的有效性以及再生算子和變異算子在模式的重組和遺傳過(guò)程中的良好作用。
我們將長(zhǎng)模式遺傳算法,基本遺傳算法,模擬退火算法,遺傳模擬退火算法,基于價(jià)值密度的貪婪算法,回溯法,分支定界法和
4、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法應(yīng)用于0-1背包問(wèn)題,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:長(zhǎng)模式遺傳算法同其它算法相比,它所獲得的最優(yōu)解的質(zhì)量和回溯法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法等精確算法獲得的結(jié)果相同,比基本遺傳算法、模擬退火算法、遺傳模擬退火算法、基于價(jià)值密度的貪婪算法等算法獲得的最優(yōu)解更好,而且長(zhǎng)模式遺傳算法獲得最優(yōu)解時(shí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)比基本遺傳算法、遺傳模擬退火算法等算法的相應(yīng)指標(biāo)更好,證明了長(zhǎng)模式遺傳算法的有效性。
在分析多選擇背包問(wèn)題和多約束背包問(wèn)題的基礎(chǔ)上,分別提出了基于物品的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 遺傳算法及其應(yīng)用實(shí)例
- 改進(jìn)遺傳算法及其應(yīng)用.pdf
- 遺傳算法概述遺傳算法原理遺傳算法的應(yīng)用
- 多膜遺傳算法及其應(yīng)用.pdf
- 遺傳算法的特點(diǎn)及其應(yīng)用
- 遺傳算法的特點(diǎn)及其應(yīng)用
- 廣義遺傳算法研究及其工程應(yīng)用.pdf
- 經(jīng)驗(yàn)遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 正交遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法的改進(jìn)及其若干應(yīng)用.pdf
- 遺傳算法的應(yīng)用
- 遺傳算法及其改進(jìn).pdf
- 基于模式替代的遺傳算法研究及應(yīng)用.pdf
- 病毒進(jìn)化遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 混合遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 改進(jìn)的元胞遺傳算法及其應(yīng)用.pdf
- 多親遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 遺傳算法的混合改進(jìn)研究及其應(yīng)用.pdf
- 混合壓縮遺傳算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于知識(shí)進(jìn)化的遺傳算法及其應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論