-
题名求解旅行商问题的探索—开发—跳跃策略单亲遗传算法
被引量:4
- 1
-
-
作者
陈加俊
谭代伦
-
机构
西华师范大学数学与信息学院
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1375-1380,共6页
-
基金
四川省教育厅自然科学基金重点项目(15ZA0152)
四川省科技计划资助项目(2019YFG0299)
西华师范大学英才基金资助项目(17YC387)。
-
文摘
针对遗传算法求解旅行商问题(TSP)时容易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种基于探索—开发—跳跃策略的单亲遗传算法(EDJS-PGA)。该算法将基因移位、倒序、交换三种算子组合构成探索策略,用于扩展解的搜索空间,增强算法全局搜索能力;再将logistic混沌映射和改良圈操作融合为一种混沌映射改良圈算子,用于增强算法的局部搜索能力,构成开发策略;最后针对种群中的同优个体设计了近邻变异算子,构成跳跃策略,增强了算法跳出局部最优解的能力,使其兼具个体变异、局部优化、防止早熟等多重作用。通过对18个TSP实例进行仿真实验,结果表明EDJS-PGA相较于传统单亲遗传算法具有更高的求解精度和收敛速度,且最优解偏差率和平均误差率均处于较低水平;与其他文献对比,EDJS-PGA具有更强的鲁棒性和求解效率。
-
关键词
旅行商问题
单亲遗传算法
LOGISTIC混沌映射
改良圈操作
近邻变异
-
Keywords
traveling salesman problem(TSP)
partheno-genetic algorithm
logistic chaotic mapping
improved circle operation
nearest neighbor mutation
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名密度敏感的多智能体进化聚类算法
被引量:15
- 2
-
-
作者
潘晓英
刘芳
焦李成
-
机构
西安邮电学院计算机科学与技术系
西安电子科技大学智能信息处理研究所
智能感知与图像理解教育部重点实验室
西安电子科技大学计算机学院
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第10期2420-2431,共12页
-
基金
国家自然科学基金Nos.60703107
60703108
国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA01Z107~~
-
文摘
采用密度敏感距离作为数据相似性度量,并基于多智能体进化的思想提出了一种密度敏感的多智能体进化聚类(density sensitive based multi-agent evolutionary clustering,简称DSMAEC)算法.算法设计了一种基于连接的编码方式,通过解码过程可直接得到最终的聚类结果,无需事先确定聚类类别数,有效地克服了对领域知识的依赖.针对聚类问题,设计了3个有效的进化算子来模拟智能体间的竞争、合作和自学习行为,共同完成智能体的进化,最终达到对数据聚类的目的.分别对人工数据集、UCI数据集以及合成纹理图像进行仿真,实验结果表明,该算法不但可以自动确定聚类类别数,而且能够应付不同结构的数据,适应不同的聚类要求,具有较强的实用价值.
-
关键词
密度敏感距离
无监督聚类
多智能体进化
k近邻变异
-
Keywords
density sensitive distance
unsupervised clustering
multi-agent evolution
k-nearest neighbor mutation
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-