求解TSP的启发式顺序交叉算子

旅行商问题是经典的NP难组合优化问题之一。在用遗传算法求解旅行商问题时,顺序交叉算子是一种较为常用的遗传交叉算子。使用顺序交叉算子时的交叉点位置是随机指定的,不能反映关键遗传信息,导致算法执行效率较低。在顺序交叉算子的基础上,提出了一种启发式顺序交叉算子。该算子结合顺序交叉算子和启发式算法以得到双亲中交叉点位置,保留了双亲中关键的城市顺序信息。该算子改善了使用顺序交叉算子执行效率低的问题。实验结果表明了该算子的有效性。

基于改进实数遗传算法的桑叶采摘机结构参数优化

针对遗传算法在求解桑叶采摘机结构优化问题时容易陷入局部最优和求解精度低等问题,提出一种改进实数遗传算法。首先是给出一种基于序的组合适应度函数的轮盘赌选择算子,该算子在轮盘赌的基础上,通过一个自适应变化的参数在两种适应度函数中选择一个,再去计算适应度值;然后设计一种基于方向的改进启发式交叉算子,该算子既保留两个父代个体中较优个体对子代个体的影响,又增加种群中最优个体对子代个体的影响,提高交叉产生有潜力子代的可能性。接着将改进算法应用于摇杆式桑叶采摘机的优化参数设计中,通过与其他算法作仿真对比试验验证算法的优越性,获得采摘机最优参数组合:行走结构速度为24 mm/s、拨动结构角速度为1.2 rad/s、采摘结构速度为440 mm/s,并由运行结果可知整机性能与优化前相比提高13%。最后用优化得到的参数组合进行实地试验,结果显示桑叶采摘机性能提升10.9%,误差较小为2.1%。可见,所提改进实数遗传算法是优化采摘机参数的一种有效算法。

求解多目标点路径规划问题的离散头脑风暴算法

为保证移动机器人以最短路径遍历多目标点,该文提出一种基于离散头脑风暴的多目标点路径规划算法。首先,考虑障碍物对路径规划的影响,将目标点间的最短避障距离作为评判依据,提高规划路径合理性。其次,针对传统离散头脑风暴算法在解决组合类优化问题时提前陷入局部最优的问题,提出一种启发式自适应路径优化策略,通过设计与迭代次数相关的适应度选择函数以及改进启发式交叉算子,增加路径多样性和提高算法收敛速度。基于栅格法建立地图模型,在不同环境地图中选取多个目标进行对比仿真,验证所提算法的有效性以及对不同环境的适应性。

求解TSP的一种改进遗传算法

TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体分级,在不同的级内采用不同的操作,产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明,该文算法的改进是有效的。

进港飞机调度多目标优化问题的改进NSGA-II算法

基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。

面向旅行商问题的一种改进遗传算法

针对传统遗传算法解决组合优化领域的典型难题——旅行商问题时存在的缺陷与不足,对传统遗传算法加以改进。引入了种群熵和基因座多样性来测度种群的多样性,并利用求得的测度值修改了个体的适应度,达到了预期目的。还提出启发式交叉算子、二分局部搜索、自适应遗传参数,使该算法在提高搜索效率与解质量方面取得了综合平衡。在算法的仿真和测试中,改进后的算法明显优于传统的遗传算法。这表明,该算法具有良好的可行性和实用性。

一种求解旅行商问题的新算法

分析了旅行商问题的时间复杂度特点,针对用遗传算法求解旅行商问题中存在的一些问题提出了改进算法,此算法将群体分为若干小子集,并用启发式交叉算子,以较好地利用父代个体的有效信息,达到快速收敛的效果.实验结果表明:此算法能提高寻优速度,解的质量也有所提高.

应用改进的遗传算法求解TSP问题

旅行商问题,也称货郎担问题,属于完全NP问题,而遗传算法在解决组合排列问题方面占有很重要的地位。针对TSP问题,提出了一种改进的遗传算法。利用交挟启发交叉算子和可变交叉概率实现局部搜索,加快算法的收敛速度,利用变挟变异算子和可变变异概率维持群体的多样性防止算法早熟收敛。Java仿真实验结果表明,改进后的算法明显优于传统的遗传算法,说明该算法具有良好的有效性和可行性。

基于混合遗传算法的车间生产计划调度

针对车间环境的动态随机性、多工序问题,研究了调度问题和算法的特征,提出了一种基于混合遗传算法的车间调度方案。在传统遗传算法的基础上,采用交叉算子、变异算子与启发式算子结合,实现了混合遗传算法,避免了传统遗传算法解的不可行性。再把紧急工序作为一个时域段,结合可变时域滚动机制,实现了可插入紧急工序的调度算法,使一道工序不需重新调度也可排入作业计划,避免了不可插入性,节省了时间,提高了效率。结合实例进行仿真分析,结果表明了调度的可行性、正确性、满意度。

求解有约束优化问题的实数遗传算法改进研究

提出一种求解有约束优化问题的改进实数遗传算法.首先,提出一种排序分组选择法,该方法具有种群多样性好、易于实现的优点.其次,给出一种基于方向的启发式交叉算子(DBHX),DBHX能够产生无数个交叉方向,且有可能产生一个引导参与交叉的染色体向最优解移动的方向■,即使交叉方向与■不一致,也有很大的可能性非常接近方向■,可以保证有很大的机会产生更好的子代染色体.最后,针对单一的变异算子无法兼顾局部搜索能力和全局搜索能力的缺点,提出一种组合变异方法,使得变异操作既能保证算法的局部搜索能力,又能兼顾全局搜索能力.10个实例的计算结果表明,所提出的改进实数遗传算法具有较快的收敛速度,从而验证了所提出算法的可行性和有效性.