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Medical Image Segmentation of Improved Genetic Algorithm Research Based on Dictionary Learning
1
作者 Xianqi Cao Jiaqing Miao Yu Xiao 《World Journal of Engineering and Technology》 2017年第1期90-96,共7页
The image signal is represented by using the atomic of image signal to train an over complete dictionary and is described as sparse linear combinations of these atoms. Recently, the dictionary algorithm for image sign... The image signal is represented by using the atomic of image signal to train an over complete dictionary and is described as sparse linear combinations of these atoms. Recently, the dictionary algorithm for image signal tracking and decomposition is mainly adopted as the focus of research. An alternate iterative algorithm of sparse encoding, sample dictionary and dictionary based on atomic update process is K-SVD decomposition. A new segmentation algorithm of brain MRI image, which uses the noise reduction method with adaptive dictionary based on genetic algorithm, is presented in this paper, and the experimental results show that the algorithm in brain MRI image segmentation has fast calculation speed and the advantage of accurate segmentation. In a very complicated situation, the results show that the segmentation of brain MRI images can be accomplished successfully by using this algorithm, and it achieves the ideal effect and has good accuracy. 展开更多
关键词 DICTIONARY K-SVD Matching PURSUIT SPARSE Representation genetic algorithm dual population
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一种基于多种群遗传算法的双频RFID标签天线设计方法 被引量:1
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作者 杨钊 张媛 +2 位作者 朱磊 杜艳平 高振清 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2023年第2期98-107,共10页
高频和超高频双频RFID标签既能完成近场(13.56MHz)数据交换,又能实现远场(860~960MHz)通信,具有巨大的市场潜力。本研究利用改进的惠勒公式设计了双频标签天线中的高频天线,以新型偶极子天线为原型,通过添加电感环结构来产生超高频信号... 高频和超高频双频RFID标签既能完成近场(13.56MHz)数据交换,又能实现远场(860~960MHz)通信,具有巨大的市场潜力。本研究利用改进的惠勒公式设计了双频标签天线中的高频天线,以新型偶极子天线为原型,通过添加电感环结构来产生超高频信号,完成了双频标签天线的初始结构设计;针对传统仿真调参试验无法高效地确定双频天线的最佳尺寸参数问题,提出基于多种群遗传算法的双频标签天线优化设计方法。仿真结果表明:优化后的超高频天线在915MHz时的输入阻抗为(16.75+j349.9Ω)较为接近理想值(22.5+j349Ω),实现了与芯片良好的阻抗匹配;优化后的双频标签天线的尺寸为42mm×42mm×0.075mm,最大增益为1.4dB,与现有的双频标签天线尺寸相比,在小型化方面也有很大的提高。 展开更多
关键词 双频RFID标签天线 多种群遗传算法 阻抗匹配 标签天线小型化
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基于双种群遗传算法的测试用例优先级排序
3
作者 朱亚南 刘峰 《中国科技论文在线精品论文》 2023年第2期223-232,共10页
本研究将双种群遗传算法引入测试用例排序中以解决单一种群中过早收敛和最终解质量不稳定等问题,通过设置多样性较高的初始解,并在两个进化种群中使用不同的控制参数来协同进化,达到扩大解搜索空间的目的,以降低算法陷入局部最优的风险... 本研究将双种群遗传算法引入测试用例排序中以解决单一种群中过早收敛和最终解质量不稳定等问题,通过设置多样性较高的初始解,并在两个进化种群中使用不同的控制参数来协同进化,达到扩大解搜索空间的目的,以降低算法陷入局部最优的风险;同时使用引入权重因子的平均方法覆盖率作为适应度函数,利用Boltzmann选择法实现不同进化阶段选择压力的自适应变化,期望加快算法后期收敛速度。最后在具有真实故障的数据集Defects4J上进行对比验证,结果表明:本文算法在平均故障检测率(average percentage of fault detection,APFD)方面优于单一种群遗传算法,且这种性能的提升在统计学上是显著的。 展开更多
关键词 计算机软件 测试用例优先级排序(TCP) 双种群遗传算法 自适应选择压力
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具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法 被引量:17
4
作者 谭跃 谭冠政 +1 位作者 叶勇 伍雪冬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期469-471,共3页
为提高遗传算法的局部和全局搜索能力,提出了一种具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法(CLS-DPGA)。CLSDPGA中,一个作为探测种群,另一个作为开发种群。两个种群按照不同交叉概率和变异概率进行进化,每个种群每进化一代后就对其最优解... 为提高遗传算法的局部和全局搜索能力,提出了一种具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法(CLS-DPGA)。CLSDPGA中,一个作为探测种群,另一个作为开发种群。两个种群按照不同交叉概率和变异概率进行进化,每个种群每进化一代后就对其最优解进行混沌局部搜索。若搜索到更优的解,则取代原最优解直至搜索到预设的混沌次数,同时两个种群之间每10代进行一次移民操作。六个Benchmark函数的实验结果证明,CLS-DPGA比另一种自适应局部搜索策略的遗传算法(a-hGA2)具有更好的寻优能力。 展开更多
关键词 混沌 局部搜索 双种群 遗传算法
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基于双种群黄金分割优化的遗传算法及其应用 被引量:6
5
作者 方千山 黄传明 王忠勇 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2005年第6期103-105,102,共4页
针对遗传算法易出现局部最优和早熟现象,提出了一种改进型的双种群遗传算法,并将其应用在模糊控制器的量化因子的在线自寻优上,实例证明该算法具有很好的寻优能力和较高的搜索效率。
关键词 双种群遗传算法 黄金分割率 人口迁移 模糊控制器
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基于个体相似度的双种群遗传算法 被引量:7
6
作者 田丰 姚爱民 +2 位作者 孙小平 王传云 范立磊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第5期1789-1791,1848,共4页
针对标准遗传算法搜索精度低、容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于个体相似度的双种群遗传算法。将竞争算子和第二个种群引入标准遗传算法中,在主种群内部利用海明距离计算个体之间的相似度,进行种群内部竞争,保留"种子"... 针对标准遗传算法搜索精度低、容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于个体相似度的双种群遗传算法。将竞争算子和第二个种群引入标准遗传算法中,在主种群内部利用海明距离计算个体之间的相似度,进行种群内部竞争,保留"种子"个体,而与其相似的个体参与种群之间的交流,从而保持种群多样性。使用经典测试函数对该算法进行了仿真实验,结果表明,该算法能有效抑制"早熟"现象,其全局搜索能力和搜索效果都有了明显的提高。 展开更多
关键词 标准遗传算法 个体相似度 双种群 海明距离 测试函数
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基于改进双种群遗传算法的含分布式电源配电网重构 被引量:22
7
作者 陈正鹏 黄纯 +1 位作者 张亚萍 康志豪 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期78-83,共6页
针对配电网重构非线性多目标优化问题,建立以配电网的网损、馈线负荷均衡及节点电压质量协调最优为目标的含分布式电源配电网重构模型,并运用双种群遗传算法对其求解。算法采用基于重构环的十进制染色体编码,设定遗传操作策略避免不可... 针对配电网重构非线性多目标优化问题,建立以配电网的网损、馈线负荷均衡及节点电压质量协调最优为目标的含分布式电源配电网重构模型,并运用双种群遗传算法对其求解。算法采用基于重构环的十进制染色体编码,设定遗传操作策略避免不可行解的产生,并采用移民策略和精英保留策略。同时引进基于矢量距浓度的选择率,提出有自适应规则的混沌局部搜索策略以提高全局寻优能力。选取IEEE33节点和IEEE69节点配电网络系统为例,仿真分析分布式电源接入对配电网的影响,并将本文算法与传统遗传算法进行比较,验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 配电网重构 分布式电源 双种群 遗传算法 混沌
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基于双种群遗传算法的公交线路发车间隔优化 被引量:7
8
作者 姚锦宝 姚宝珍 +1 位作者 尹智宏 于滨 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2012年第6期559-564,共6页
提出一个公交线路发车间隔优化模型,以公交系统的社会总效益最大化为目标,兼顾乘客和运营者双方利益,设计公交网络中各条线路的发车间隔.该模型在车辆资源不变的约束下,通过线性加权法衡量乘客和运营者的利益,以达到系统最优目的.为求... 提出一个公交线路发车间隔优化模型,以公交系统的社会总效益最大化为目标,兼顾乘客和运营者双方利益,设计公交网络中各条线路的发车间隔.该模型在车辆资源不变的约束下,通过线性加权法衡量乘客和运营者的利益,以达到系统最优目的.为求解该模型,开发了一个双种群的遗传算法,该算法可有效保持遗传算法进化过程中的多样性,提高优化质量.以大连市主城区公交系统的数据对该模型和算法进行检验,结果表明,若整合大连市公交车辆资源,可改善整个系统的服务水平,且降低系统总成本. 展开更多
关键词 公交线路 发车间隔 双种群 遗传算法 公交调度 系统优化
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基于粒子群优化和遗传算法的协同聚类算法 被引量:12
9
作者 李亚非 曹长虎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期167-169,共3页
为充分发挥粒子群优化算法和遗传算法各自的优势,提出一种新的基于粒子群和遗传算法的协同进化算法,并将其应用于聚类分析。通过构建2个相互竞争的种群,采用相对适应度度量方法,在一个纯自举的过程中产生最优竞争个体。在现实世界数据... 为充分发挥粒子群优化算法和遗传算法各自的优势,提出一种新的基于粒子群和遗传算法的协同进化算法,并将其应用于聚类分析。通过构建2个相互竞争的种群,采用相对适应度度量方法,在一个纯自举的过程中产生最优竞争个体。在现实世界数据集上的仿真实验表明,该算法在收敛精度方面优于基于遗传算法的聚类方法和基本粒子群优化聚类算法。 展开更多
关键词 聚类算法 协同算法 粒子群优化 遗传算法 双种群
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基于压缩时窗的双资源约束作业车间调度策略 被引量:8
10
作者 李兢尧 黄媛 王军强 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2827-2835,共9页
针对双资源约束作业车间调度问题的多重约束特点,提出分支种群遗传算法进行求解,在利用时窗比较策略进行预调度的基础上,通过分析预调度方案成本指标优化不佳、时窗空隙较多等问题,提出基于压缩时窗的再调度策略,针对双调度目标分别论... 针对双资源约束作业车间调度问题的多重约束特点,提出分支种群遗传算法进行求解,在利用时窗比较策略进行预调度的基础上,通过分析预调度方案成本指标优化不佳、时窗空隙较多等问题,提出基于压缩时窗的再调度策略,针对双调度目标分别论证压缩时窗调度条件,通过工序的调度次序调整有效优化双调度目标。通过策略对比与算法性能比较实验证明,压缩时窗调度策略能有效增强算法的局部搜索能力,获得更加逼近Pareto前沿的调度结果。 展开更多
关键词 双资源约束 分支种群 遗传算法 时窗比较 压缩时窗
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带分复用的三维片上网络测试规划研究 被引量:17
11
作者 许川佩 刘洋 莫玮 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2120-2128,共9页
三维片上网络(3D No C)中IP核的测试问题日趋突出,测试规划是提高测试效率的有效方法。基于重用No C作为测试存取机制的并行测试方法,针对IP核测试数据传输带宽与TAM带宽不匹配的问题,提出带分复用方法,对有限带宽的TAM进行动态细分,将... 三维片上网络(3D No C)中IP核的测试问题日趋突出,测试规划是提高测试效率的有效方法。基于重用No C作为测试存取机制的并行测试方法,针对IP核测试数据传输带宽与TAM带宽不匹配的问题,提出带分复用方法,对有限带宽的TAM进行动态细分,将多核的测试数据共享同一物理TAM实施并行传输,并结合3D No C结构设计二维编码,建立带宽分配和测试顺序模型,采用多种群遗传模拟退火算法,在总功耗、层功耗双重约束下对IP核的带宽分配和测试顺序进行双重优化,提高并行测试效率以获得最短测试时间。算法中针对测试顺序优化设计移位互换杂交策略,并运用精英配对方法加快种群寻优速度,设计求精操作进一步优化测试时间,通过比较、淘汰、替换机制加强种群间交流,增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。以ITC'02标准电路作为测试对象,实验结果表明,该方法通过提高带宽利用率,提升了并行测试效率,降低了资源占用,有效地缩短了测试时间。 展开更多
关键词 三维片上网络 带分复用 并行测试 多种群遗传模拟退火算法 双重优化
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基于半径参数周期性缓慢变化的双种群遗传算法 被引量:3
12
作者 刘伟 涂井先 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期43-46,51,共5页
双种群遗传算法引进了主种群和辅助种群,通过控制半径参数的变化来控制辅助种群的变化从而实现种群多样性。但其存在半径参数变化过快导致辅助种群得不到控制的缺陷。针对该缺点,用余弦函数来刻画半径参数的变化,提出了基于半径参数周... 双种群遗传算法引进了主种群和辅助种群,通过控制半径参数的变化来控制辅助种群的变化从而实现种群多样性。但其存在半径参数变化过快导致辅助种群得不到控制的缺陷。针对该缺点,用余弦函数来刻画半径参数的变化,提出了基于半径参数周期性缓慢变化的双种群遗传算法。半径参数的这种变化规律既有利于维持种群多样性,又能增强局部搜索能力。为了估算半径参数的最大取值,给出了把个体与主种群中心的最大距离作为半径参数最大取值的方法。仿真实验表明,新算法优于当前一些较好的遗传算法。 展开更多
关键词 遗传算法 双种群 主种群 辅助种群 交叉繁殖 半径参数
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基于CGA和PSO的双种群混合算法 被引量:5
13
作者 王永贵 林琳 刘宪国 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期148-153,共6页
针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒... 针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制:两子群子代间信息交流以及子代与父代间信息交流,共享最优个体,淘汰最劣个体,实现共同进化,适时对粒子群适应度较差的个体进行云变异操作,该操作是基于云模型的随机性和稳定性,利用全局最优位置和最劣位置实现对部分粒子位置的变异过程。对5个经典测试函数进行测试,并与CGA和PSO算法及其优化算法进行比较,结果表明,CGA-PSO算法具有较高的搜索效率、求解精度和较快的收敛速度,鲁棒性也较强。 展开更多
关键词 云遗传算法 粒子群优化算法 双种群混合算法 自调整惯性权值策略 信息交流机制 云变异操作
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基于改进双种群遗传算法的复合材料层合板铺层优化设计 被引量:11
14
作者 郑国文 谢习华 《玻璃钢/复合材料》 CSCD 北大核心 2017年第6期28-32,共5页
针对复合材料层合板铺层优化设计过程中易出现的算法早熟及收敛慢的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,提出一种引入自适应算子的改进双种群遗传算法。在算法过程中以对称复合材料层合板为例进行验证,通过Patran建立有限元初始模... 针对复合材料层合板铺层优化设计过程中易出现的算法早熟及收敛慢的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,提出一种引入自适应算子的改进双种群遗传算法。在算法过程中以对称复合材料层合板为例进行验证,通过Patran建立有限元初始模型,采用Matlab编写遗传算法主程序及数据传递程序,实现对Nastran的输入输出文件的读写,并在以Tsai-Wu准则为基础确立的适应度函数下,对复合材料层合板的铺层顺序进行优化。对比传统遗传算法,结果表明该改进算法能够明显提高优化效率,并能够有效收敛于全局最优解,对解决复合材料结构优化设计问题有一定的指导意义。 展开更多
关键词 双种群遗传算法 复合材料层合板 铺层顺序
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基于淘汰机制的双种群遗传算法 被引量:6
15
作者 方必和 于蕾蕾 《计算机技术与发展》 2009年第9期101-103,107,共4页
传统的遗传算法虽然经过了多方改进,但是早熟的困扰仍然存在。针对这一缺陷,提出一种基于淘汰机制的遗传算法,模仿自然和社会的进化过程,在双种群遗传算法的基础上,将"战争"模式引入到种群的进化过程中去,建立一种新的淘汰机... 传统的遗传算法虽然经过了多方改进,但是早熟的困扰仍然存在。针对这一缺陷,提出一种基于淘汰机制的遗传算法,模仿自然和社会的进化过程,在双种群遗传算法的基础上,将"战争"模式引入到种群的进化过程中去,建立一种新的淘汰机制来保持种群的多样性,避免算法提前收敛。用测试函数对算法进行测试,并将结果与自适应遗传算法进行对比和分析。实验证明,基于淘汰机制的遗传算法是可行且有效的。 展开更多
关键词 淘汰机制 双种群遗传算法 多样性 测试函数
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双变异算子遗传算法的应用 被引量:7
16
作者 鲁群 周爱武 《计算机技术与发展》 2008年第7期42-44,52,共4页
针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法——双变异算子GA。该算想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群,在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异,然后通过选择、交叉,再一次... 针对简单遗传算法(SGA)所存在的缺点和不足,提出了一种新的改进遗传算法——双变异算子GA。该算想法通过将所有产生的子代个体与父代个体混合作为下一代种群,在种群选择前对适应度值较低的个体进行一次变异,然后通过选择、交叉,再一次变异产生新种群,再利用自适应算法改变交叉和变异率及最优保存策略保护历代最优个体,利用matlab软件编程计算,在TSP中得到了较好的优化结果。实例说明,双变异算子的遗传算法能够最大限度使种群多样性,这样最有可能得到最优解,也易突破局部收敛的局限而达到全局最优。 展开更多
关键词 双变异算子 种群多样性 最优保存策略 遗传算法 自适应
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基于遗传算法的模糊优化控制 被引量:3
17
作者 王琼 马旭洁 +1 位作者 邵克勇 来斌 《自动化技术与应用》 2016年第3期1-4,共4页
针对传统遗传算法有搜索速度慢、容易陷入局部最优的缺点,采用双种群遗传算法,并改进遗传算子,采用分组式的选择算子、不同种群采用不同的交叉算子和变异算子,将改进的算法应用到模糊控制规则的优化上,通过Matlab仿真结果显示,改进的双... 针对传统遗传算法有搜索速度慢、容易陷入局部最优的缺点,采用双种群遗传算法,并改进遗传算子,采用分组式的选择算子、不同种群采用不同的交叉算子和变异算子,将改进的算法应用到模糊控制规则的优化上,通过Matlab仿真结果显示,改进的双种群粒子群遗传算法与普通双种群遗传算相比较,能在比较少的进化代数上收敛,优化后的模糊控制器控制效果更好。 展开更多
关键词 遗传算法 双种群 模糊控制 收敛性
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低压电力线通信的双种群遗传蚁群路由算法 被引量:3
18
作者 徐东明 李育泽 《西安邮电大学学报》 2017年第1期23-27,共5页
针对低压配电网动态变化的拓扑结构,给出一种双种群遗传蚁群算法。利用双种群的快速适应性和独立并行搜索能力,在动态范围内寻找最优解,采用定期交换彼此种群的优良解的方法,扩大全局解搜索空间,降低算法容易陷入局部最优的可能性,最终... 针对低压配电网动态变化的拓扑结构,给出一种双种群遗传蚁群算法。利用双种群的快速适应性和独立并行搜索能力,在动态范围内寻找最优解,采用定期交换彼此种群的优良解的方法,扩大全局解搜索空间,降低算法容易陷入局部最优的可能性,最终找出全局最优。仿真结果表明,所给算法能快速适应动态变化的低压电力线网络,提高全局收敛性与鲁棒性。 展开更多
关键词 动态变化 拓扑结构 双种群遗传蚁群算法 收敛性 鲁棒性
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基于遗传算法的光纤传感器网络优化布置研究 被引量:8
19
作者 莫徽忠 《科技通报》 北大核心 2016年第6期172-176,共5页
考虑到在用于对大型结构和工程机械健康监控的系统中,需要对传感器网络的布置进行优化以提高传感器网络精度、可靠性,降低传感网络的成本等问题。本文主要针对光纤光栅传感器网络布置优化问题进行研究,研究传感器布置角度对监测结果的影... 考虑到在用于对大型结构和工程机械健康监控的系统中,需要对传感器网络的布置进行优化以提高传感器网络精度、可靠性,降低传感网络的成本等问题。本文主要针对光纤光栅传感器网络布置优化问题进行研究,研究传感器布置角度对监测结果的影响,并使用GA算法对传感器布置角度进行优化。常规的GA算法通常存在算法早熟以及局部寻优能力弱等问题。本文提出一种改进型GA算法,通过引入自适应对偶种群、自适应终止规则以及新的生成子代规则来保证种群在迭代过程中的多样性以解决算法早熟问题,并且要提高算法的搜索效率以提高算法对局部寻优的能力。最后通过实验验证本文提出基于改进型GA算法的光纤光栅传感器网布的优化布置方法的有效性。 展开更多
关键词 光纤光栅传感器 遗传算法 自适应对偶种群 传感器网络 优化布置
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基于遗传算法的Web文档聚类算法 被引量:4
20
作者 马艳英 《现代电子技术》 北大核心 2016年第1期148-152,共5页
考虑到传统Web文档聚类算法聚类效果差、速度慢等问题,针对Web文档聚类算法进行深入研究,使用目标优化策略将Web文档聚类认为是最佳划归文档集合的范畴,并通过引入优化算法进行聚类划分。针对使用SVD表示的Web文档向量存在高维稀疏性等... 考虑到传统Web文档聚类算法聚类效果差、速度慢等问题,针对Web文档聚类算法进行深入研究,使用目标优化策略将Web文档聚类认为是最佳划归文档集合的范畴,并通过引入优化算法进行聚类划分。针对使用SVD表示的Web文档向量存在高维稀疏性等问题,使用LDA对Web文档簇的潜在语义子空间进行重构,从而降低Web文档向量空间的维数,最后在低维空间使用遗传算法进行寻优。常规的GA算法通常存在算法早熟以及局部寻优能力弱等问题。故提出一种改进型GA算法,通过引入自适应对偶种群、自适应终止规则以及新的生成子代规则来保证种群在迭代过程中的多样性以解决算法早熟问题,并且要提高算法的搜索效率以提高算法对局部寻优的能力。最后通过实验验证提出的基于改进型GA算法的Web文档聚类算法的聚类有效性。 展开更多
关键词 WEB文档聚类 遗传算法 自适应对偶种群 目标策略
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