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多目标带时间窗的车辆路径问题的单亲遗传混合蚁群算法 被引量:31
1
作者 刘云 张惠珍 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期95-100,106,共7页
考虑具有最大等待时间、最大运输时间限制且带时间窗的车辆路径问题,建立了以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标的数学模型。将单亲遗传算法和基本蚁群算法相结合,使其优势互补,并利用单亲遗传算法的特点,构建出两种求解该问题的... 考虑具有最大等待时间、最大运输时间限制且带时间窗的车辆路径问题,建立了以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标的数学模型。将单亲遗传算法和基本蚁群算法相结合,使其优势互补,并利用单亲遗传算法的特点,构建出两种求解该问题的单亲遗传混合蚁群算法,分别为:单点单亲遗传混合蚁群算法和多点单亲遗传混合蚁群算法。测试算例的结果表明:求解多目标带时间窗的车辆路径问题时,与基本蚁群算法相比,单亲遗传混合蚁群算法具有计算效率高、收敛性好等优点,尤其单点单亲遗传混合蚁群算法不仅具有较好的计算性能,而且具有较高的稳定性。 展开更多
关键词 交通工程 车辆路径问题 单亲遗传混合蚁群算法 多目标 时间窗
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基于客户满意度的MOVRPFTW的单亲遗传混合蚁群算法 被引量:10
2
作者 张惠珍 刘云 倪静 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第5期927-933,共7页
为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度,且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPFTW),建立了相应的数学模型。针对蚁群算法早熟收敛的缺陷,将单亲遗传算法和蚁群算法相结合,利用单亲遗传算法的3... 为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度,且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPFTW),建立了相应的数学模型。针对蚁群算法早熟收敛的缺陷,将单亲遗传算法和蚁群算法相结合,利用单亲遗传算法的3种遗传算子和区别于传统遗传算法的两种操作手法,构建了多种单亲遗传混合蚁群算法,并进行算例测试。结果表明:与基本蚁群算法相比,单亲遗传混合蚁群算法求出的解的各项目标的平均值更优;同时,单点单亲遗传混合蚁群算法较多点单亲遗传混合算法在求解此问题中的用时更少、计算效率更高,并且移位算子较其他两种算子具有较好的求解性能。 展开更多
关键词 单亲遗传算法 算法 多目标车辆路径问题 客户满意度 模糊时间窗
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带有单亲遗传特征的蚁群算法 被引量:2
3
作者 周鹏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第9期2001-2002,2099,共3页
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有许多优良的性质,但同时也存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点。单亲遗传算法不使用基本遗传算法常用的交叉算子,简化了遗传操作过程,且不要求初始群体具有广泛多样性,计算速度较快,不存在... 蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有许多优良的性质,但同时也存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点。单亲遗传算法不使用基本遗传算法常用的交叉算子,简化了遗传操作过程,且不要求初始群体具有广泛多样性,计算速度较快,不存在早熟收敛现象。将这两种算法结合,提出一种具有单亲遗传特征的蚁群算法。将蚁群算法每次搜索结果作为初始种群,进行单亲遗传优化改良,求得最短路由。在旅行商问题上的实验证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 算法 单亲遗传算法 模拟进化算法 早熟收敛 旅行商问题
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基于卡尔曼滤波的遗传蚁群混合算法优化改进云模型的渗流监测异常值识别
4
作者 王奎 欧斌 +1 位作者 刘振宇 傅蜀燕 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第33期14393-14399,共7页
大坝安全监测序列中广泛分布异常值,对其进行筛选与辨识是判定大坝运行性态的前提。传统的基于回归模型的异常识别方法会对监测数据造成正常值误判或者异常值漏判的情况。针对上述问题,将监测数据序列结合卡尔曼滤波方法去除噪声项,并... 大坝安全监测序列中广泛分布异常值,对其进行筛选与辨识是判定大坝运行性态的前提。传统的基于回归模型的异常识别方法会对监测数据造成正常值误判或者异常值漏判的情况。针对上述问题,将监测数据序列结合卡尔曼滤波方法去除噪声项,并以测值的日变化速率代替去噪后的数据,从而保留数据真实的演变轨迹,再结合云模型,建立基于日变化速率的改进云模型。同时采用遗传蚁群混合算法对改进云模型的阈值进行优化。分别对去噪前后和阈值优化前后的异常值数量进行对比分析。结果显示:原始数据经过卡尔曼滤波去噪处理后,日变换速率的总体范围显著减小,而用遗传蚁群混合算法对阈值区间进行优化后,其优化后的阈值区间小于优化前的。结果表明:所提出的方法在大坝的渗流监测中可更好地识别异常值,减少因噪声而引起的误判,有效提高对异常值的识别精度。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 日变化速率 遗传混合算法 改进云模型
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基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化 被引量:14
5
作者 王晓瑜 原思聪 李曼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1376-1378,1382,共4页
针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出PID参数的最优值。仿真结... 针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的PID参数优化。先用遗传算法获得PID参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出PID参数的最优值。仿真结果表明,对于给定的被控对象,相比于GA和ACS算法,该算法搜索出的Kkp、Kki、Kkd最优,系统响应时间短,动态性和稳定性佳,说明该方法整定出的PID参数值具有最优性。对于其他的控制对象和过程也具有参考价值。 展开更多
关键词 PID控制器 交叉因子 遗传混合算法 自适应 信息素
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基于混合遗传蚁群算法的数字微流控芯片测试路径规划 被引量:8
6
作者 汪杰君 刘江宽 +2 位作者 黄喜军 许川佩 莫玮 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1183-1191,共9页
数字微流控芯片在生化检测领域的应用越来越广泛,为保障芯片的可靠性必须对其进行全面且高效的故障测试。随着芯片规模的扩大,故障测试问题也越来越复杂。针对数字微流控芯片的灾难性故障测试,为提高故障测试方法的时间效率,本文提出了... 数字微流控芯片在生化检测领域的应用越来越广泛,为保障芯片的可靠性必须对其进行全面且高效的故障测试。随着芯片规模的扩大,故障测试问题也越来越复杂。针对数字微流控芯片的灾难性故障测试,为提高故障测试方法的时间效率,本文提出了一种基于混合遗传蚁群算法的测试路径规划方案。首先,该方案优化了芯片故障测试模型的转化过程;其次,先利用遗传算法的全局特性生成全局较优测试路径,并根据较优测试路径形成蚁群算法的初始信息素分布;最后,再利用蚁群算法搜索最优测试路径。该方案适用于离线测试和在线测试,能够兼容规则和非规则芯片。实验仿真结果表明,该方案提高了测试模型转化的效率,在获得较优测试路径的同时改善了测试算法的收敛特性,提高了测试方法的时间效率。 展开更多
关键词 数字微流控芯片 混合遗传算法 测试路径规划 时间效率
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改进型遗传蚁群混合算法求解0/1背包问题 被引量:3
7
作者 王娜 向凤红 毛剑琳 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期54-56,80,共4页
针对原有的遗传蚁群混合算法收敛速度慢、运行时间长等缺陷,提出了一种新混合算法,该算法从蚁群中选取部分优良个体采用遗传算法寻优,所选个体数目随迭代次数自适应变化,同时,对算法中的交叉、变异操作以及赋值等方面进行了一些改进。... 针对原有的遗传蚁群混合算法收敛速度慢、运行时间长等缺陷,提出了一种新混合算法,该算法从蚁群中选取部分优良个体采用遗传算法寻优,所选个体数目随迭代次数自适应变化,同时,对算法中的交叉、变异操作以及赋值等方面进行了一些改进。仿真结果表明,该算法在搜索能力、收敛速度以及程序运行时间方面都有明显的提高,由此证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 0 1背包问题 遗传算法 算法 混合方式 算法策略
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基于遗传算法的混合蚁群算法 被引量:6
8
作者 肖宏峰 谭冠政 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第16期42-45,134,共5页
提出了一种新的求连续空间最优值的蚁群算法。结合遗传算法和蚁群算法各自的优点以及两种算法融合基础,提出了遗传算法融入到蚁群算法融合中的两种新策略,第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力,在大范围内寻找一组解,然... 提出了一种新的求连续空间最优值的蚁群算法。结合遗传算法和蚁群算法各自的优点以及两种算法融合基础,提出了遗传算法融入到蚁群算法融合中的两种新策略,第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力,在大范围内寻找一组解,然后以此为基础,用蚁群算法快速寻找最优解X*best;另一种策略是利用遗传算法交叉操作产生蚁群算法中的新旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力。用上述策略构造两个基于遗传算法的混合遗传算法。用测试函数Rosenbrock和测试函数Shubert验证了混合蚁群算法的正确性。 展开更多
关键词 遗传算法 混合算法 算法融合 连续空间优化
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遗传蚁群混合算法在水电站优化调度中的应用 被引量:4
9
作者 赵杰 董增川 +2 位作者 王德智 周慧 朱信华 《水电能源科学》 2008年第5期132-134,共3页
针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性。实例计算... 针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性。实例计算结果表明,该算法为水电站优化调度提供了有效求解方法。 展开更多
关键词 水电站 优化调度 遗传混合算法
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蚁群混合遗传算法的研究及应用 被引量:9
10
作者 柏建普 吴强 《电子科技》 2011年第4期20-23,共4页
为解决组卷过程中在一定约束条件下存在的多目标优化问题,结合蚁群算法和遗传算法各自的优点和它们融合的基础,提出了一种蚁群算法融合到遗传算法的策略:在组卷的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传... 为解决组卷过程中在一定约束条件下存在的多目标优化问题,结合蚁群算法和遗传算法各自的优点和它们融合的基础,提出了一种蚁群算法融合到遗传算法的策略:在组卷的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件后,将遗传算法调度的较优解转化为蚁群算法所需要的初期信息素,然后利用蚁群算法所具有的正反馈、高效等特点快速形成试卷最优解。实践结果证明此算法改善了试卷的质量以及系统的运行效率,生成的试卷符合要求,达到预期的结果。 展开更多
关键词 算法 遗传算法 混合算法 组卷问题
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基于遗传蚁群混合算法的孔群加工路径优化 被引量:9
11
作者 王春香 郭晓妮 《机床与液压》 北大核心 2011年第21期43-45,4,共4页
为了提高孔群的数控加工效率,以孔群加工路径最短为目标函数,采用遗传蚁群混合算法对孔群加工路径规划问题进行研究。该混合优化算法的前期采用遗传算法、后期采用蚁群算法。在遗传算法向蚁群算法转换过程中,提出一种GSA遗传解到信息素... 为了提高孔群的数控加工效率,以孔群加工路径最短为目标函数,采用遗传蚁群混合算法对孔群加工路径规划问题进行研究。该混合优化算法的前期采用遗传算法、后期采用蚁群算法。在遗传算法向蚁群算法转换过程中,提出一种GSA遗传解到信息素转化策略。该策略以在遗传解endpop中选取前90%个个体和再随机产生的10%个个体合并后组成的新矩阵作为信息素值的转化依据;同时探讨了遗传算法中遗传算子的最佳组合问题。实例计算结果表明:与传统分批按编号加工的路径相比较,采用最佳组合算子和GSA转化策略后的遗传蚁群混合算法求解问题所获得的孔群加工路径缩短了70.9%,比单一遗传算法具有更高的求解精度,理论上可以明显地提高孔群的数控加工效率。 展开更多
关键词 加工路径优化 遗传算法 算法 混合算法
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一种改进的遗传蚁群混合算法 被引量:5
12
作者 王娟 巩建平 冯蕾洁 《制造业自动化》 北大核心 2014年第3期78-80,共3页
遗传算法是一种并行、高效、全局搜索的现代智能优化算法,在计算机、自动控制等领域广泛应用。针对传统蚁群算法易于陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的遗传蚁群混合算法,经验证,该算法在算法性能方面确实得到进一步提升。
关键词 智能优化算法 遗传算法 算法 遗传混合算法 算法性能
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基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆控制策略参数优化 被引量:2
13
作者 吴静波 张承宁 +1 位作者 邹渊 李军求 《车用发动机》 北大核心 2009年第3期44-48,共5页
针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法。基于优化设计的思想,以最小燃油消耗量为目标函数,建立控制参数优化问题的数学模型,然后结合遗传算法和蚁群算法各自的... 针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法。基于优化设计的思想,以最小燃油消耗量为目标函数,建立控制参数优化问题的数学模型,然后结合遗传算法和蚁群算法各自的优点提出一种遗传蚁群优化算法,并对控制策略参数优化问题进行数值求解。结果表明,优化后车辆燃油消耗减少14.9%,说明该方法可以找到一组全局最优的参数,大大缩短控制参数的实车标定时间。 展开更多
关键词 控制策略 参数优化 混合动力 履带式车辆 遗传算法 算法
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基于蚁群混合遗传算法的组卷问题研究 被引量:8
14
作者 郭秀娟 张坤鹏 《吉林建筑大学学报》 2017年第4期79-83,102,共6页
智能组卷算法在当今教学中起到很大的作用,该算法主要是要解决多元约束条件下组卷过程中存在的多目标优化问题.本文旨在结合蚁群算法(Ant Colony Algorithms简称ACO)并行性和遗传算法(Genetic Algorithm简称GA)的可扩展性等优点来尽可... 智能组卷算法在当今教学中起到很大的作用,该算法主要是要解决多元约束条件下组卷过程中存在的多目标优化问题.本文旨在结合蚁群算法(Ant Colony Algorithms简称ACO)并行性和遗传算法(Genetic Algorithm简称GA)的可扩展性等优点来尽可能的解决组卷的优化问题.该算法的主要有两个步骤,其一是用遗传算法的搜索最优解的特性找到一个一般的可行解;其二用得到的可行解来初始化蚁群算法的信息素等值,利用蚁群算法的正反馈性的特定来优化可行解,从而得到最优解.对该算法进行了计算机自动组卷的仿真实验,结果表明该算法能够在规定时间内、多约束条件下产生一个近似最优解. 展开更多
关键词 算法 遗传算法 混合算法 组卷问题
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基于遗传-蚁群混合算法的排课系统 被引量:8
15
作者 孙弋 胡粔珲 《计算机系统应用》 2019年第2期81-86,共6页
在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难... 在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难度呈指数形式增加,当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此,本文提出了遗传-蚁群混合算法,将两种算法混合使用,依靠遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求最优解.实验结果表明,混合算法提高了排课的效率和课表的合理度. 展开更多
关键词 排课 NP问题 遗传算法 算法 混合算法
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基于自适应蚁群算法的岛礁混合发电系统电源容量优化方法
16
作者 李维波 彭智明 +2 位作者 张浩 张茂杰 方华亮 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期139-147,共9页
[目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索... [目的]针对岛礁混合发电系统电源容量配置存在的问题,提出一种基于自适应蚁群算法(ACA)的优化方法。[方法]采用自适应蚁群算法作为核心优化工具,对岛礁混合发电系统的电源容量进行配置。通过采用自适应蚁群算法模拟蚁群寻食过程,在搜索空间中以可再生能源发电量作为信息素,通过全局搜索找到最优解,实现对可再生能源的充分利用。并以外伶仃岛为目标岛礁,搭建“风光柴储”微电网混合发电系统模型,采用自适应蚁群算法优化配置其容量。[结果]算法仿真结果表明,相较于改进灰狼算法和人工蜂群算法,自适应蚁群算法能够有效降低微电网混合发电系统的运行成本和对环境的污染,确保供电稳定性。[结论]所做研究能够有效增加微电网混合发电系统的供电稳定性,减少运行成本与环境污染,从而实现对能源的高效利用。 展开更多
关键词 混合发电系统 自适应算法 容量配置 动态信息素 经济性
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基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解 被引量:1
17
作者 王立冬 王楠 余军 《大连民族大学学报》 2017年第3期231-236,262,共7页
根据SAT问题的特点,通过分析传统蚁群算法和遗传算法在求解SAT问题上的不足,提出一种基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解方法。给出一种新的初始解的生成方式;在迭代过程中,根据较优解的累积信息提出进化算子;利用当前得到的最优解,通... 根据SAT问题的特点,通过分析传统蚁群算法和遗传算法在求解SAT问题上的不足,提出一种基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解方法。给出一种新的初始解的生成方式;在迭代过程中,根据较优解的累积信息提出进化算子;利用当前得到的最优解,通过改变不满足子句中文字的取值,增加变异算子。最后选取标准测试集中的20个实例对算法进行测试,实验结果表明:改进后的算法通常仅通过较少次数的迭代就能找到解,能够有效避免蚁群算法和遗传算法过早收敛的缺点,具有较强的寻优能力。 展开更多
关键词 可满足性问题 混合遗传算法 进化算子 变异算子
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基于混合蚁群算法的无人化农机路径寻优研究
18
作者 杨会甲 张亚军 +2 位作者 王鹏杰 王东 王亚平 《湖北农业科学》 2024年第8期247-251,共5页
针对智慧农业中复杂环境下无人化农机路径规划寻优过程中存在的迭代速度慢、路径安全性较低等问题,融合人工势场、量子行为以及基于B样条的平滑策略提出了混合蚁群算法。该方法在迭代初期引入人工势场法,以解决迭代速度慢问题以及实现... 针对智慧农业中复杂环境下无人化农机路径规划寻优过程中存在的迭代速度慢、路径安全性较低等问题,融合人工势场、量子行为以及基于B样条的平滑策略提出了混合蚁群算法。该方法在迭代初期引入人工势场法,以解决迭代速度慢问题以及实现全局最优平衡;在路径寻优的中期加入量子行为优化信息密度阈值,改进算法状态选择概率,避免算法陷入局部最优,以提高获取优质解的能力;在迭代后期融合基于B样条的平滑策略,优化最优路径,提高无人化农机避障能力。仿真试验结果表明,基于混合蚁群算法的无人化农机在复杂环境作业时,路径寻优能力得到有效提升,路径优化响应速度提升了73倍,路径优化后距离缩短超过11.8%。 展开更多
关键词 智慧农业 无人化农机 路径寻优 混合算法 避障 人工势场
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混合遗传蚁群算法的改进及在TSP问题中的应用研究 被引量:3
19
作者 康岚兰 曹文梁 《科技广场》 2010年第7期10-12,共3页
蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)中。本文将两种算法进行融合,并给出了新的融合方式。实验结果表明,新的遗传蚁群混合算法有效地改进了算法的全局... 蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)中。本文将两种算法进行融合,并给出了新的融合方式。实验结果表明,新的遗传蚁群混合算法有效地改进了算法的全局收敛性,并加快了收敛速度。 展开更多
关键词 算法 遗传算法 混合算法 旅行商问题
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基于遗传蚁群融合算法的混合链路中继卫星资源调度研究 被引量:8
20
作者 邓博于 赵尚弘 +3 位作者 侯睿 赵卫虎 赵静 张曦文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期2211-2217,共7页
针对遗传算法容易陷入局部最优和蚁群算法初始信息素匮乏的缺点,提出将遗传和蚁群融合算法应用于中继卫星系统的资源调度问题。通过改进蚁群算法信息素的定义,利用基于时间窗口序号编码思想,给出中继卫星资源调度约束条件与目标函数并... 针对遗传算法容易陷入局部最优和蚁群算法初始信息素匮乏的缺点,提出将遗传和蚁群融合算法应用于中继卫星系统的资源调度问题。通过改进蚁群算法信息素的定义,利用基于时间窗口序号编码思想,给出中继卫星资源调度约束条件与目标函数并建立数学模型。仿真分析了融合算法、标准遗传算法和改进蚁群算法的优化特性,结果表明融合算法是解决中继卫星调度问题的有效方法。 展开更多
关键词 星间激光通信 微波与激光混合链路 中继卫星系统 遗传融合算法 资源调度
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