基于自适应选择策略的人工蜂群算法

由于适应度比例选择法在进化过程中使得蜜源的多样性受限和早熟收敛.因此,按照蜜源当前的性状提出了一种基于自适应选择策略的蜂群算法(SABC)来动态地调节选择压力,使算法的全局搜索和局部搜索能力达到平衡.从测试函数的仿真结果表明:改进的人工蜂群算法很大地提高了蜂群算法的寻优能力,在收敛速度和精度上优于基本蜂群算法.

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。

基于局部搜索技术的混合遗传算法

针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能.