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自适应多种群Jaya算法求解绿色并行机调度问题 被引量:4
1
作者 王建华 杨琦 朱凯 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期111-120,共10页
考虑到同一机器加工不同工件时存在序列相关准备时间的情况,研究了具有设置时间的绿色并行机调度问题。针对问题采用二维实数编码方案来有效映射解空间,并设计一种可以求解多目标的自适应多种群Jaya算法。该算法以Pareto最优解及拥挤度... 考虑到同一机器加工不同工件时存在序列相关准备时间的情况,研究了具有设置时间的绿色并行机调度问题。针对问题采用二维实数编码方案来有效映射解空间,并设计一种可以求解多目标的自适应多种群Jaya算法。该算法以Pareto最优解及拥挤度计算的机制进行寻优,在Jaya算法的基础上,设计了位置向量排序机制实现连续型解与绿色并行机调度问题离散型解的有效结合;将随机规则与工作均衡规则相结合提升初始种群质量并设计了自适应变化的多种群提升算法的搜索多样性与收敛速度。通过与其他4种算法的算例测试分析,结果表明自适应多种群Jaya算法在求解具有设置时间的绿色并行机调度问题上具有优越性。 展开更多
关键词 设置时间 绿色并行机调度 自适应多种群jaya算法 多目标优化 Pareto寻优
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自适应模型选用辅助的多种群进化算法
2
作者 张国晨 崔钧皓 +2 位作者 王浩 孙超利 李春鹏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期1083-1088,共6页
代理模型辅助的进化算法是求解目标函数评价昂贵优化问题的有效方法.在这类算法中,算法的搜索策略和填充采样策略是在有限评价次数下获得优化问题较好解的重要因素.为此,本文使用多种群搜索策略用于平衡种群搜索的多样性和收敛性,同时... 代理模型辅助的进化算法是求解目标函数评价昂贵优化问题的有效方法.在这类算法中,算法的搜索策略和填充采样策略是在有限评价次数下获得优化问题较好解的重要因素.为此,本文使用多种群搜索策略用于平衡种群搜索的多样性和收敛性,同时基于个体和训练样本之间目标函数值的距离自适应选择模型进行个体的目标函数值估计,以提高估值的准确度.为了验证算法的有效性,在CEC2005测试函数以及扩频雷达Polly编码优化设计问题上进行测试,并和现有求解昂贵优化问题的算法进行了结果对比.实验结果表明本文提出的算法在目标函数评价次数有限的情况下能够获得昂贵优化问题的较好解. 展开更多
关键词 代理模型辅助的进化算法 昂贵优化问题 模型自适应选用策略 多种群搜索策略
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基于双档案种群大小自适应方法的改进差分进化算法
3
作者 黄亚伟 钱雪忠 宋威 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期3844-3853,共10页
针对现有差分进化(DE)算法在处理种群多样性降低和局部最优问题时,种群大小改进方法的性能不足,提出一种基于双档案种群大小自适应方法(APSA)的差分进化算法(APDE)。首先,构建2个档案分别用于记录在先前进化中丢弃的个体和实验个体;其次... 针对现有差分进化(DE)算法在处理种群多样性降低和局部最优问题时,种群大小改进方法的性能不足,提出一种基于双档案种群大小自适应方法(APSA)的差分进化算法(APDE)。首先,构建2个档案分别用于记录在先前进化中丢弃的个体和实验个体;其次,根据种群分布状态变化衡量多样性变化,并在多样性下降时从档案中选择个体加入种群,从而提升种群的多样性并增强跳出局部最优的能力;最后,基于APSA方法,提出一种改进的DE算法——APDE。在CEC2017测试集和兰纳-琼斯势问题上的广泛测试结果表明,APDE算法在30个测试函数上的基于Friedman test的平均排名中优于其他5种DE算法,并在至少20%的测试函数上取得了显著提升;同时,APDE算法在解决势能最小化上也取得了最佳性能。 展开更多
关键词 差分进化算法 双档案 多样性度量 自适应种群大小 数值优化
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基于SVM算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法
4
作者 张随艳 《海洋技术学报》 2024年第5期36-42,共7页
为了可以精准且高效地实现海洋微生物种群多样性信息分类,本文提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法。通过无线传感器网络展开海洋微生物种群信息采集点的部署,建立海洋微... 为了可以精准且高效地实现海洋微生物种群多样性信息分类,本文提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法。通过无线传感器网络展开海洋微生物种群信息采集点的部署,建立海洋微生物种群信息采集信道模型,在带宽受距离约束条件下设计载频频率编码,利用波特间隔均衡控制方法达到海洋微生物种群信息采集优化的目的。在核空间中,对采集的海洋微生物种群信息展开谱聚类,确定具有代表性的信息点,同时引入SVM对全部样本进行训练,最终实现海洋微生物种群多样性信息自适应分类。实验结果表明:所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)稳定在95%以上,可以有效提升海洋微生物种群多样性信息自适应分类的准确性和分类效率。 展开更多
关键词 SVM算法 海洋微生物 种群多样性信息 自适应分类
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基于种群过早收敛程度定量分析的改进自适应遗传算法 被引量:75
5
作者 吴浩扬 朱长纯 +1 位作者 常炳国 刘君华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第11期27-30,70,共5页
分析了现有的一些改进算法所提出的评价种群过早收敛程度的指标,讨论了它们的不足;提出了一个概念清楚、运算量小的新指标,并利用该指标给出一种新的交叉概率、变异概率自适应调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中... 分析了现有的一些改进算法所提出的评价种群过早收敛程度的指标,讨论了它们的不足;提出了一个概念清楚、运算量小的新指标,并利用该指标给出一种新的交叉概率、变异概率自适应调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度。 展开更多
关键词 遗传算法 过早收敛 自适应 定量分析 种群 进化
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变异率和种群数目自适应的遗传算法 被引量:22
6
作者 熊军 高敦堂 +1 位作者 都思丹 沈庆宏 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期553-556,共4页
提出了针对个体变异率和种群数目的 2种自适应方法 .算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整 ,使优良个体具有较小的变异率继续进化 ,而使种群中较差个体具有较大变异率 ,增强了种群搜索能力 .同时根据种群个体适度值方... 提出了针对个体变异率和种群数目的 2种自适应方法 .算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整 ,使优良个体具有较小的变异率继续进化 ,而使种群中较差个体具有较大变异率 ,增强了种群搜索能力 .同时根据种群个体适度值方差动态调整变异率曲线 ,种群数目调整则根据最优个体更新率动态增大 ,以动态适应解空间的规模避免采样误差造成的进化停滞 .通过在不同尺度的NKLandscape上与传统的简单遗传算法 (SGA)比较可得 。 展开更多
关键词 遗传算法 变异率 种群 自适应
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基于微种群遗传算法和自适应BP算法的遥感图像分类 被引量:9
7
作者 李仪 陈云浩 李京 《光学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期17-20,23,共5页
介绍了采用微种群遗传算法和自适应BP算法相结合的混合遗传算法来训练前向人工神经网络(BPNN)的方法。即先用微种群遗传学习算法进行全局训练,再用自适应BP算法进行精确训练,以达到加快网络收敛速度和避免陷入局部极小值的目的。将此算... 介绍了采用微种群遗传算法和自适应BP算法相结合的混合遗传算法来训练前向人工神经网络(BPNN)的方法。即先用微种群遗传学习算法进行全局训练,再用自适应BP算法进行精确训练,以达到加快网络收敛速度和避免陷入局部极小值的目的。将此算法用于遥感图像分类,网络的训练速度及分类结果表明,该算法收敛速度较快,预测精度较高。 展开更多
关键词 种群遗传算法 自适应BP算法 混合遗传算法 遥感图像分类
原文传递
基于自适应多种群遗传算法的圆度误差评定 被引量:6
8
作者 刘思遥 黄美发 +3 位作者 冯建国 程彬彬 吴芬 吴常林 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第8期96-99,共4页
针对传统遗传算法在圆度误差评定方法存在搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,改进传统遗传算法(TGA),提出了采用自适应多种群遗传算法(AMPGA)的评定方法。根据圆度误差评定的特点,建立了多种群协同进化的遗传方式,... 针对传统遗传算法在圆度误差评定方法存在搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,改进传统遗传算法(TGA),提出了采用自适应多种群遗传算法(AMPGA)的评定方法。根据圆度误差评定的特点,建立了多种群协同进化的遗传方式,并引入了交叉概率Pc和变异概率Pm随个体适应度值变化而不断调整的遗传机制,通过编写自适应多种群遗传算法(AMPGA)程序对圆度误差进行评定,得到相应结果与三坐标测量机的实测值对比。对比分析结果表明该方法能有效的克服传统遗传算法(TGA)在圆度误差评定上存在的搜索稳定性差、易陷入局部收敛和全局搜索能力不足的问题,是一种更有效的圆度误差评定方法。 展开更多
关键词 遗传算法 自适应 多种群遗传算法 圆度评定 最小区域圆法
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自适应对偶种群遗传算法及其在电磁场优化设计中的应用 被引量:14
9
作者 徐斌 姚缨英 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期183-187,共5页
针对标准遗传算法局部寻优能力不足以及算法早熟等问题,提出一种改进的遗传算法,即自适应对偶种群遗传算法。基于标准遗传算法,该算法引入了对偶种群以及基于迭代次数的自适应终止规则。在进化中,首先找出进化过程中的最优个体,此后每... 针对标准遗传算法局部寻优能力不足以及算法早熟等问题,提出一种改进的遗传算法,即自适应对偶种群遗传算法。基于标准遗传算法,该算法引入了对偶种群以及基于迭代次数的自适应终止规则。在进化中,首先找出进化过程中的最优个体,此后每代个体相对于最优个体进行对称变换以生成对偶种群;其后通过环境选择操作保留两个种群中的精英个体用于下一代的进化。通过对标准测试函数的求解,自适应对偶种群遗传算法较之标准遗传算法能更快更稳定地收敛到最优解。最终,将该算法应用到超导磁储能系统优化设计问题,取得了满意的结果,证实算法对电磁设备优化设计的价值。 展开更多
关键词 自适应对偶种群 遗传算法 超导磁储能 优化设计
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基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法 被引量:5
10
作者 孙晓燕 任洁 巩敦卫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期610-618,共9页
为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方... 为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方法;结合半监督协同学习器逼近误差的改变,提出高可信度未标记样本的选择策略;采用半监督协同学习机制训练两个径向基函数(RBF)神经网络,构造精度高泛化能力强的代理模型;在进化过程中,利用代理模型估计大种群规模进化个体适应值,并根据估计偏差更新代理模型.算法的理论分析及其在服装进化设计系统中的应用结果说明了算法的有效性. 展开更多
关键词 交互式遗传算法 区间适应 半监督学习 代理模型 种群规模
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解空间种群均匀化自适应遗传算法的应用 被引量:3
11
作者 刘晓明 闻福岳 赵云学 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期623-628,共6页
提出了一种新型解空间种群均匀化的自适应遗传算法,并采用随机方法对初始种群加以改进,使初始种群均匀分布于解空间之中.在优化进程中,引入自适应算法,使交叉和变异算子具有自适应性;将自适应调节机制引入适应值函数中,使适应值函数同... 提出了一种新型解空间种群均匀化的自适应遗传算法,并采用随机方法对初始种群加以改进,使初始种群均匀分布于解空间之中.在优化进程中,引入自适应算法,使交叉和变异算子具有自适应性;将自适应调节机制引入适应值函数中,使适应值函数同样具有自适应性.为证实所提出的改进遗传算法的可行性和有效性,对几种典型的多峰值函数进行了寻优测试.优化测试结果与解析解及标准遗传算法优化结果相对比,证明改进遗传算法的全局搜索能力和收敛性都远优于标准遗传算法. 展开更多
关键词 遗传算法 自适应 初始种群 遗传算子 优化
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基于种群多样性的自适应遗传算法优化仿真 被引量:20
12
作者 刘芳 马玉磊 周慧娟 《计算机仿真》 北大核心 2017年第4期250-255,共6页
为解决传统遗传算法"早熟"的问题,实现遗传算法的交叉和变异概率随种群进化状态自适应的调整,提出了一种种群多样性的自适应遗传算法。"早熟"产生的主要原因是种群多样性的过早丧失,而保持种群的多样性对于进化起... 为解决传统遗传算法"早熟"的问题,实现遗传算法的交叉和变异概率随种群进化状态自适应的调整,提出了一种种群多样性的自适应遗传算法。"早熟"产生的主要原因是种群多样性的过早丧失,而保持种群的多样性对于进化起着至关重要的作用。改进的自适应遗传算法引入了能够反映种群进化状态的种群多样性评价指标,利用基因空间种群的方差和熵来评价种群的多样性,将种群的进化状态分为四种情况讨论,根据种群多样性评价指标在不同的状态下对个体操作概率进行动态调整。仿真结果验证了改进算法的有效性,改进方法不仅加快了算法的收敛速度,而且能够有效的保持种群的多样性,一定程度上避免了过早收敛。 展开更多
关键词 早熟收敛 自适应遗传算法 方差 种群多样性
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一种新的种群数自适应遗传算法 被引量:7
13
作者 何宏 钱锋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第10期30-32,共3页
针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点,提出了一种新的种群数自适应遗传算法。该算法在对进化种群数进行宏观调控的同时,再用个体寿命限制个体的生存期,实现对种群数的微观调控。实验数据表明,该算法具有比简单遗... 针对简单遗传算法存在早收敛和在进化后期搜索效率较低的缺点,提出了一种新的种群数自适应遗传算法。该算法在对进化种群数进行宏观调控的同时,再用个体寿命限制个体的生存期,实现对种群数的微观调控。实验数据表明,该算法具有比简单遗传算法好的收敛性能。 展开更多
关键词 遗传算法 早收敛 自适应种群
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基于种群多样性评价的自适应遗传算法 被引量:11
14
作者 路景 周春艳 《计算机仿真》 CSCD 2008年第2期206-208,231,共4页
遗传算法是解决优化问题的一种重要而有效的方法,在很多领域中得到了广泛的应用。在实际应用过程中,"过早收敛"是遗传算法经常遇到的问题之一,其主要原因是进化过程中个别优秀个体的迅速繁殖导致种群多样性的过早丧失。针对... 遗传算法是解决优化问题的一种重要而有效的方法,在很多领域中得到了广泛的应用。在实际应用过程中,"过早收敛"是遗传算法经常遇到的问题之一,其主要原因是进化过程中个别优秀个体的迅速繁殖导致种群多样性的过早丧失。针对这一问题,提出了一种基于改进种群熵的多样性评价方法,并根据种群多样性评价及个体的适应度,从宏观和微观两方面对个体操作概率进行动态调整。仿真实验表明改进算法具有良好的全局搜索能力,一定程度上避免了过早收敛。 展开更多
关键词 遗传算法 种群 种群多样性 自适应
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基于种群差异度的自适应遗传算法 被引量:8
15
作者 张金华 胡铁松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第9期49-51,共3页
常规遗传算法采用恒定的选择压力和变异概率,后期进化速度较慢,对于复杂优化问题通常难以获得高质量的解。该文根据染色体的相似性,提出了种群差异度的概念,并依据种群差异度自适应地调整遗传参数。算例表明,与常规遗传算法相比,文章提... 常规遗传算法采用恒定的选择压力和变异概率,后期进化速度较慢,对于复杂优化问题通常难以获得高质量的解。该文根据染色体的相似性,提出了种群差异度的概念,并依据种群差异度自适应地调整遗传参数。算例表明,与常规遗传算法相比,文章提出的算法能显著提高解的质量和收敛速度。 展开更多
关键词 相似性 常规遗传算法 自适应遗传算法 种群差异度
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基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法 被引量:3
16
作者 卢雪燕 周永权 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期3068-3071,共4页
为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的... 为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 蜜蜂双种群 自适应 遗传算法
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基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题 被引量:8
17
作者 罗东升 刘衍民 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期160-165,共6页
为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进... 为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 种群多样性 逆向物流车辆路径问题 自适应
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基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化 被引量:4
18
作者 周海忠 周步祥 +3 位作者 何春渝 周岐杰 彭章刚 王精卫 《电测与仪表》 北大核心 2016年第5期103-108,共6页
针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通... 针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型。最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了文章所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能。 展开更多
关键词 蜜蜂双种群 自适应 多目标 无功优化 遗传算法
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基于精英区域学习的多种群自适应的差分进化算法 被引量:2
19
作者 蔡万刚 蔡志伟 郑建国 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期27-33,共7页
为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异... 为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。 展开更多
关键词 差分进化算法 多种群技术 免疫自适应搜索策略 精英区域学习策略
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基于种群曼哈顿距离的自适应多目标粒子群优化算法 被引量:16
20
作者 李浩君 张鹏威 郭海东 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1019-1032,共14页
针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个... 针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个阶段,并根据进化状态的两个阶段分别采用不同的速度更新模式,实现算法性能的提升;其次设计了具有Levy飞行探索认知行为的速度动力学方程,旨在增强全局探索能力;最后使用种群曼哈顿距离构成的差分向量设计进化参数自适应更新模式,平衡算法全局探索与局部开采的能力。通过对MOP1~MOP7测试函数上的实验结果分析,表明pmdMOPSO算法较对比算法具有更好的收敛性能和多样性能。 展开更多
关键词 多目标粒子群优化算法 种群曼哈顿距离 Levy飞行探索认知 参数自适应
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