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改进原对偶遗传算法在搜索边坡最危险滑动面中的应用 被引量:1
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作者 吕国军 肖盛燮 《西部交通科技》 2010年第5期28-32,共5页
文章基于janbu条分法,提出一种改进的原对偶遗传算法,并开发出相应的计算程序,自由搜索边坡任意形状最危险滑动面,求解其最小安全系数。通过工程实例验算证明,改进原对偶遗传算法是一种值得推广的边坡稳定性分析方法。
关键词 边坡稳定 janbu条分法 最危险滑动面 最小安全系数 改进原对偶遗传算法
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双概率原对偶遗传算法与蚁群算法的融合研究
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作者 钟海萍 张京友 吴初新 《科技广场》 2016年第1期14-18,共5页
双概率原对偶遗传算法(DPPDGA)是原对偶遗传算法的一种改进型算法,赋予各基因位值不同的对偶映射概率,增强算法种群的多样性,具有更好的全局寻优性能,但不能利用系统中的反馈信息,出现无为的冗余迭代。最大最小蚁群算法(MMAS)则能够很... 双概率原对偶遗传算法(DPPDGA)是原对偶遗传算法的一种改进型算法,赋予各基因位值不同的对偶映射概率,增强算法种群的多样性,具有更好的全局寻优性能,但不能利用系统中的反馈信息,出现无为的冗余迭代。最大最小蚁群算法(MMAS)则能够很好的利用系统中的反馈信息,通过对信息的累积更新寻求最优解,但初始信息素的匮乏制约着MMAS的求解效率。本文将两种算法进行融合,克服自身缺陷,优势互补。通过MATLAB仿真测试可知,该融合算法表现出求解精度高、稳定性强、全局搜索性能优的特点。 展开更多
关键词 双概率 原对偶遗传算法 最大最小蚁群算法 融合
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原对偶遗传与蚁群算法的融合 被引量:2
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作者 钟海萍 张培爱 +1 位作者 张京友 余隆鹰 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第36期46-49,共4页
原对偶遗传算法(PDGA)较好地保持了种群的多样性和较强的稳定性,改善了在搜索空间里的搜索能力,使搜索更为有效,但没有利用系统中的反馈信息,导致无为的冗余迭代,求解效率不高。而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具... 原对偶遗传算法(PDGA)较好地保持了种群的多样性和较强的稳定性,改善了在搜索空间里的搜索能力,使搜索更为有效,但没有利用系统中的反馈信息,导致无为的冗余迭代,求解效率不高。而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢。通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种全局寻优性能好,稳定性强,效率高的启发式算法,通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法,原对偶遗传算法和蚁群算法。 展开更多
关键词 原对偶遗传算法 遗传算法 蚁群算法 融合
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利用二进制差分演化算法求解动态优化问题
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作者 宋建民 贺毅朝 刘建芹 《现代计算机》 2014年第9期3-8,共6页
利用进化算法求解动态优化问题是智能计算领域中的研究热点。基于HBDE求解动态位匹配问题(DBMP)和时变背包问题(TVKP),在分析DBMP和TVKP的数学模型基础上分别提出利用HBDE求解它们的可行算法。与原对偶遗传算法的仿真计算结果比较表明:... 利用进化算法求解动态优化问题是智能计算领域中的研究热点。基于HBDE求解动态位匹配问题(DBMP)和时变背包问题(TVKP),在分析DBMP和TVKP的数学模型基础上分别提出利用HBDE求解它们的可行算法。与原对偶遗传算法的仿真计算结果比较表明:基于HBDE求解大规模DBMP和TVKPB问题不但是可行的,而且是高效的。 展开更多
关键词 差分演化算法 动态位匹配问题 时变背包问题 原对偶遗传算法
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