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信息熵动态变异概率RNA遗传算法
1
作者
王康泰
王宁
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期1010-1016,共7页
约束优化问题是科学研究和工程应用的热点和难点.受生物RNA分子遗传信息表达机制和信息熵概念的启发,本文提出了一种信息熵动态变异概率RNA遗传算法来求解这类问题,算法采用碱基序列的个体编码方式,并用RNA分子再编码和蛋白质折叠操作...
约束优化问题是科学研究和工程应用的热点和难点.受生物RNA分子遗传信息表达机制和信息熵概念的启发,本文提出了一种信息熵动态变异概率RNA遗传算法来求解这类问题,算法采用碱基序列的个体编码方式,并用RNA分子再编码和蛋白质折叠操作代替传统遗传算法的交叉操作,在变异概率的设置中,借鉴信息熵对系统有序程度度量的概念,根据当前种群个体每一位的碱基分布情况对变异概率进行自适应调整.测试函数的仿真结果表明所提出的算法具有收敛速度快、搜索精度高的特点.将该算法用于求解短期汽油调合调度问题,能得到比其他几种算法更高的调合利润.
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关键词
RNA遗传算法
信息熵
动态变异概率
汽油调合短期调度
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职称材料
改进型遗传蚁群混合算法求解旅行商问题
被引量：
8
2
作者
黄明
王聪
梁旭
《大连交通大学学报》
CAS
2011年第2期86-88,100,共4页
针对原有遗传蚁群混合算法的遗传算法特性不突出,容易过早收敛的缺陷,提出一种带有基因数量控制的遗传蚁群混合算法,有效地提高了遗传算法部分的基础基因数量,提高了全局最优解能力.通过动态分析基因适应度,生成动态变异概率,提高了最...
针对原有遗传蚁群混合算法的遗传算法特性不突出,容易过早收敛的缺陷,提出一种带有基因数量控制的遗传蚁群混合算法,有效地提高了遗传算法部分的基础基因数量,提高了全局最优解能力.通过动态分析基因适应度,生成动态变异概率,提高了最优解的生成概率.精英交叉原理的使用,能保护优秀基因不受交叉变异的影响堕化.
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关键词
蚁群算法
遗传算法
TSP
动态变异概率
精英交叉
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职称材料
基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究
被引量：
7
3
作者
张荣辉
马壮林
+1 位作者
党永乐
徐婷
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2018年第6期113-122,共10页
随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要。在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息...
随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要。在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息标志发布信息的衰减程度对VMS选址影响的基础上,考虑可替代路径的诱导比率、绕行时间以及布设VMS所需的成本对VMS选址的影响,然后综合VMS的效用和总成本2个因素,采用最大效用与最小成本之比的形式构建了VMS选址优化的双目标规划模型,分别采用传统的遗传算法和改进的遗传算法对构建的模型进行求解,最后以西安市南二环路为例进行实例分析。结果表明,当设置4块VMS时效果最好,最优布设路段为10,13,15,17。与传统的遗传算法相比,改进的遗传算法陷入局部收敛的次数由21次减小到6次,且收敛速度更快;模型的最优解与现状VMS的布设情况相比函数适应度值更大,表明其布设效果更好,验证了模型的有效性。
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关键词
交通工程
可变信息标志选址
可替代路径
绕行时间
双目标规划模型
遗传算法
动态变异概率
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职称材料
改进遗传算子的测试用例优化研究
4
作者
刘音
《科教导刊（电子版）》
2020年第34期276-278,共3页
遗传算法是一种模拟生物进化的全局搜索算法,近年来被广泛用于研究测试用例优化问题。传统遗传算法采用固定交叉概率和变异概率生成新个体,容易导致陷入局部最优解。针对这个问题,对算子进行改进,即个体按照其适应度值升序排列,用后5%...
遗传算法是一种模拟生物进化的全局搜索算法,近年来被广泛用于研究测试用例优化问题。传统遗传算法采用固定交叉概率和变异概率生成新个体,容易导致陷入局部最优解。针对这个问题,对算子进行改进,即个体按照其适应度值升序排列,用后5%个体代替前5%个体,然后使用轮盘赌法、动态交叉概率和动态变异概率生成新的种群,并用于解决测试用例优化问题。通过对算法进行仿真实验,证明了采用新的选择算子后,遗传算法能有效地避免陷入早熟现象,实现了测试用例优化,降低了测试成本。
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关键词
遗传算法
测试用例优化
动态
交叉
概率
动态变异概率
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职称材料
题名
信息熵动态变异概率RNA遗传算法
1
作者
王康泰
王宁
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
杭州电子科技大学电子信息学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期1010-1016,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60874072)
文摘
约束优化问题是科学研究和工程应用的热点和难点.受生物RNA分子遗传信息表达机制和信息熵概念的启发,本文提出了一种信息熵动态变异概率RNA遗传算法来求解这类问题,算法采用碱基序列的个体编码方式,并用RNA分子再编码和蛋白质折叠操作代替传统遗传算法的交叉操作,在变异概率的设置中,借鉴信息熵对系统有序程度度量的概念,根据当前种群个体每一位的碱基分布情况对变异概率进行自适应调整.测试函数的仿真结果表明所提出的算法具有收敛速度快、搜索精度高的特点.将该算法用于求解短期汽油调合调度问题,能得到比其他几种算法更高的调合利润.
关键词
RNA遗传算法
信息熵
动态变异概率
汽油调合短期调度
Keywords
RNA genetic algorithm
entropy
dynamic mutation probability
short-time gasoline blending scheduling
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O236 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
改进型遗传蚁群混合算法求解旅行商问题
被引量：
8
2
作者
黄明
王聪
梁旭
机构
大连交通大学软件学院
出处
《大连交通大学学报》
CAS
2011年第2期86-88,100,共4页
文摘
针对原有遗传蚁群混合算法的遗传算法特性不突出,容易过早收敛的缺陷,提出一种带有基因数量控制的遗传蚁群混合算法,有效地提高了遗传算法部分的基础基因数量,提高了全局最优解能力.通过动态分析基因适应度,生成动态变异概率,提高了最优解的生成概率.精英交叉原理的使用,能保护优秀基因不受交叉变异的影响堕化.
关键词
蚁群算法
遗传算法
TSP
动态变异概率
精英交叉
Keywords
ant colony algorithm
genetic algorithm
TSP
dynamic mutation probability
elite cross
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究
被引量：
7
3
作者
张荣辉
马壮林
党永乐
徐婷
机构
长安大学汽车学院
出处
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2018年第6期113-122,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51208052
51878066)
+3 种基金
国家重大科技研发计划项目((2018YFC0807505)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JM5084)
教育部人文社会科学研究项目(18YJCZH130)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102228202)资助
文摘
随着城市化进程的不断加快,交通拥堵已成为亟待解决的社会问题,实践表明可变信息标志(VMS)布设位置对于诱导拥堵路段上的交通流量、缓解交通拥堵、提高整个交通诱导系统的效率至关重要。在考虑道路交通流量、交通拥堵指数以及可变信息标志发布信息的衰减程度对VMS选址影响的基础上,考虑可替代路径的诱导比率、绕行时间以及布设VMS所需的成本对VMS选址的影响,然后综合VMS的效用和总成本2个因素,采用最大效用与最小成本之比的形式构建了VMS选址优化的双目标规划模型,分别采用传统的遗传算法和改进的遗传算法对构建的模型进行求解,最后以西安市南二环路为例进行实例分析。结果表明,当设置4块VMS时效果最好,最优布设路段为10,13,15,17。与传统的遗传算法相比,改进的遗传算法陷入局部收敛的次数由21次减小到6次,且收敛速度更快;模型的最优解与现状VMS的布设情况相比函数适应度值更大,表明其布设效果更好,验证了模型的有效性。
关键词
交通工程
可变信息标志选址
可替代路径
绕行时间
双目标规划模型
遗传算法
动态变异概率
Keywords
traffic engineering
location of variable message sign
alternative path
bypass time
bi-objective programming model
genetic algorithm
dynamic mutation probability
分类号
U4-9 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
改进遗传算子的测试用例优化研究
4
作者
刘音
机构
北京交通大学海滨学院
出处
《科教导刊（电子版）》
2020年第34期276-278,共3页
基金
2018年沧州市科学技术局项目“一种软件测试用例优化算法的研究”(编号:183103004)。
文摘
遗传算法是一种模拟生物进化的全局搜索算法,近年来被广泛用于研究测试用例优化问题。传统遗传算法采用固定交叉概率和变异概率生成新个体,容易导致陷入局部最优解。针对这个问题,对算子进行改进,即个体按照其适应度值升序排列,用后5%个体代替前5%个体,然后使用轮盘赌法、动态交叉概率和动态变异概率生成新的种群,并用于解决测试用例优化问题。通过对算法进行仿真实验,证明了采用新的选择算子后,遗传算法能有效地避免陷入早熟现象,实现了测试用例优化,降低了测试成本。
关键词
遗传算法
测试用例优化
动态
交叉
概率
动态变异概率
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信息熵动态变异概率RNA遗传算法
王康泰
王宁
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进型遗传蚁群混合算法求解旅行商问题
黄明
王聪
梁旭
《大连交通大学学报》
CAS
2011
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进遗传算法的可变信息标志选址优化研究
张荣辉
马壮林
党永乐
徐婷
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
改进遗传算子的测试用例优化研究
刘音
《科教导刊（电子版）》
2020
0
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职称材料
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