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软件定义网络系统中面向流的调度算法 被引量:17
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作者 宛考 罗雪峰 +1 位作者 江勇 徐恪 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1208-1223,共16页
软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)由于其控制和转发分离的特性,在学术研究和工程上广泛应用于数据中心等领域.SDN体系结构中没有规定特定转发机制,而是通过更改控制模块或者开发具体的控制器App来实现.NOX是斯坦福大学在2... 软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)由于其控制和转发分离的特性,在学术研究和工程上广泛应用于数据中心等领域.SDN体系结构中没有规定特定转发机制,而是通过更改控制模块或者开发具体的控制器App来实现.NOX是斯坦福大学在2008年提出的第1种OpenFlow控制器,它基于OpenFlow协议提出了类似传统路由器OSPF协议的最短路径转发算法,即NOX路由模块(NOX routing module).该算法通过SDN系统控制链路收集全局交换机静态参数,并没有利用SDN系统的优势来获得交换机运行时的状态信息来提高转发性能.该文根据SDN集中控制以及控制器计算能力可扩展等特性,设计SDN结点、路径和流的评价体系,将各体系分支的评价指标作为交换机运行时的状态信息参数,在此基础上提出均衡算法.该Online算法具有自适应性和启发性,有效地提高了SDN在转发过程中(特别是针对大数据量)的运行效率. 展开更多
关键词 软件定义网络 自适应启发式算法 集中控制 流分析 下一代互联网
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基于混沌映射和莱维飞行扰动的蛇形优化算法
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作者 程彦琳 李书琴 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2658-2668,共11页
为解决蛇形优化算法收敛速度慢和寻优能力差的问题,提出一种基于改进的Tent混沌映射和莱维飞行扰动的先进蛇形优化算法(ASO)。引入改进Tent混沌映射,提高初始种群的多样性;在蛇群勘探和开发过程中引入自适应概率阈值,平衡算法全局搜索... 为解决蛇形优化算法收敛速度慢和寻优能力差的问题,提出一种基于改进的Tent混沌映射和莱维飞行扰动的先进蛇形优化算法(ASO)。引入改进Tent混沌映射,提高初始种群的多样性;在蛇群勘探和开发过程中引入自适应概率阈值,平衡算法全局搜索和局部开发的能力;为保证种群进化方向,将莱维飞行扰动和贪心算法相结合,对劣势蛇个体生成更大扰动。通过在9个复杂测试函数上与其它4种元启发式算法进行对比,实验结果表明,先进蛇形优化算法在收敛速度、求解精度以及稳定性方面有较大提高,通过Wilcoxon秩和检验证明ASO与其它算法有明显不同。将ASO算法用于求解弹簧设计优化问题。 展开更多
关键词 蛇形优化算法 混沌映射 自适应阈值 莱维飞行 贪心算法 变异扰动 元启发式算法
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基于自适应混合启发算法求解一类JSP问题 被引量:5
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作者 段亚南 何霆 褚滨生 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第7期1206-1207,1217,共3页
为解决一类Job Shop问题,提出了一种具有自适应机制的新的混合算法。该算法在分析和比较模拟退火算法和遗传算法的基础上,针对它们都缺乏全局指导机制的共同问题,引入具有自适应能力的全局指导策略,建立起个体与种群之间的反馈机制,混... 为解决一类Job Shop问题,提出了一种具有自适应机制的新的混合算法。该算法在分析和比较模拟退火算法和遗传算法的基础上,针对它们都缺乏全局指导机制的共同问题,引入具有自适应能力的全局指导策略,建立起个体与种群之间的反馈机制,混合后的算法还综合了两种启发算法的各自优点。通过具体的算例验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应 模拟退火 遗传算法 混合启发算法 JSP问题
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改进的蚁群算法求解置换流水车间调度问题 被引量:3
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作者 张丽萍 《微型机与应用》 2014年第12期66-68,72,共4页
针对蚂蚁算法在求解置换流水车间调度问题时易陷入局部最优以及计算时间较长的缺点,对最大最小蚂蚁系统(MMAS)进行了改进。在该算法中,采用NEH启发式算法提高初始解质量,并通过自适应的调节策略进一步提高蚁群算法的搜索能力。运用提出... 针对蚂蚁算法在求解置换流水车间调度问题时易陷入局部最优以及计算时间较长的缺点,对最大最小蚂蚁系统(MMAS)进行了改进。在该算法中,采用NEH启发式算法提高初始解质量,并通过自适应的调节策略进一步提高蚁群算法的搜索能力。运用提出的混合算法求解Taillard基准测试集,并将测试结果与其他算法进行比较,验证了该调度算法的有效性。 展开更多
关键词 置换流水车间调度问题 自适应 NEH启发式算法
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启发式算法的孔群加工路线模糊多目标优化 被引量:3
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作者 曾议 孙莉 +3 位作者 孙友文 刘凤垒 薛辉 司福祺 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2016年第4期44-50,151,共8页
研究一类在加工中广泛存在的孔群加工(Hole Group Machining,HGM)优化问题。孔群加工是多孔类零件加工中重要的工艺过程,研究其加工路线优化方法对于提高多孔类零件的加工效率、降低加工成本有重要意义。与传统的多孔加工点位优化不同,... 研究一类在加工中广泛存在的孔群加工(Hole Group Machining,HGM)优化问题。孔群加工是多孔类零件加工中重要的工艺过程,研究其加工路线优化方法对于提高多孔类零件的加工效率、降低加工成本有重要意义。与传统的多孔加工点位优化不同,综合考虑了刀具选择、加工参数、加工次序及刀具路径的影响,以加工效率和成本为目标,建立优化问题数学模型。采用改进启发式算法克服了传统算法早熟、爬山能力弱,以及收敛性能不理想等缺点,并引入交互式多优先级控制,对加工工艺进行模糊多目标优化,提高了算法实用性。最后通过实例计算证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 孔群加工 模糊多目标优化 优先级控制 自适应启发式算法 计算机辅助工艺规划
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一种改进的灰狼优化算法 被引量:1
6
作者 陈贞 闫明晗 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第3期250-254,共5页
为了克服标准灰狼优化(GWO)算法寻优精度不高,难以在收敛速度和避免陷入局部最优之间取得平衡等问题,提出了一种改进的灰狼优化(IGWO)算法.该算法采用非线性收敛因子策略和自适应调整策略来提高寻优精度和加快收敛速度.选取10个基准函数... 为了克服标准灰狼优化(GWO)算法寻优精度不高,难以在收敛速度和避免陷入局部最优之间取得平衡等问题,提出了一种改进的灰狼优化(IGWO)算法.该算法采用非线性收敛因子策略和自适应调整策略来提高寻优精度和加快收敛速度.选取10个基准函数对IGWO算法进行验证表明,IGWO算法的优化精度和收敛速度显著优于标准GWO算法和其他元启发式算法,因此本文提出的IGWO算法在求解最优参数方面具有良好的应用价值. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 线性收敛因子 自适应调整策略 元启发式算法
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一种新的自适应覆盖多播路由协议 被引量:2
7
作者 金杉 刘林峰 吴家皋 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期374-379,共6页
对有度和延时约束的覆盖多播路由问题展开研究,提出了一种新的自适应覆盖多播路由协议——AOMRP.该协议采用分布式策略,在构建多播树时针对可能出现的情况自适应地采用2种不同的启发式局部优化算法:当多播树局部存在可能父节点时,通过... 对有度和延时约束的覆盖多播路由问题展开研究,提出了一种新的自适应覆盖多播路由协议——AOMRP.该协议采用分布式策略,在构建多播树时针对可能出现的情况自适应地采用2种不同的启发式局部优化算法:当多播树局部存在可能父节点时,通过调节某一启发因子,新节点可以在最小延时优先策略和减少局部端系统资源耗费策略之间进行折衷并执行加入动作;当多播树局部不存在可能父节点时,通过调节另一启发因子,新节点可以选择某一分支继续向树的叶节点方向作探测.仿真实验结果表明,通过选择适当的启发参数,AOMRP能够获得较低的节点拒绝率. 展开更多
关键词 覆盖多播 路由协议 自适应 启发式算法
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空间光波前畸变校正中的元启发式SPGD算法
8
作者 赵辉 吕典楷 +3 位作者 安静 邝凯达 余孟洁 张天骐 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期424-434,共11页
为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD,MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与... 为了改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,提出了一种元启发式随机并行梯度下降(Meta-Heuristic SPGD,MHSPGD)算法。该算法将SPGD算法和元启发式算法的开发与探索两步结合,首先利用SPGD算法的梯度下降搜索得到局部最优解,然后进行邻域搜索得到局部最优区域以外的可能最优解,通过所有解性能指标的比较来确定新的迭代起点。随着搜索范围的自适应扩展,该算法能够避免陷入局部极值并趋向收敛于全局最优。同时,为了避免重复搜索,建立了记忆表来记录迭代过程中产生的次最优解。搭建了无波前探测器自适应光学系统模型,运用所提算法对不同湍流强度下的波前畸变进行了仿真校正,并针对不同Zernike阶数的像差进行了仿真实验。在三种湍流强度下,MHSPGD算法所能达到的斯特列尔比(Strehl Ratio,SR)分别为0.7621、0.6554、0.3749,相比于SPGD算法分别提升了0.1%、2%和18.6%。此外,当畸变中含有较多高阶成分时,文中所提优化算法相比传统的SPGD算法,SR收敛到0.6所需的迭代次数减少了约47%,且SR收敛极限值也提升了约9.4%。结果表明:与三种主流优化算法相比,MHSPGD在保持较快收敛速度的同时,能够在各种湍流强度下达到更高的收敛极限,有效地解决了算法的局部收敛问题。 展开更多
关键词 自适应光学 波前畸变校正 随机并行梯度下降算法 元启发式算法
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基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波 被引量:1
9
作者 吴俊峰 徐嵩 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2019年第2期79-85,共7页
针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题:一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启... 针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题:一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。 展开更多
关键词 自适应Kalman滤波 变分贝叶斯方法 双尺度估计 启发式算法
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多射频多信道自适应波束天线自组网最小化能量组播启发式算法 被引量:1
10
作者 降爱莲 杨兴彤 WU Weili 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第6期1499-1502,共4页
为解决能量约束的无线自组网最小化能量组播问题,建立了多射频多信道自适应波束天线方式(MR-MCAAs)实现的多波束天线通信模型,进而给出MR-MCAAs多波束天线自组网最小化能量组播问题的形式化定义,然后提出解决该NP-难问题的一个启发式算... 为解决能量约束的无线自组网最小化能量组播问题,建立了多射频多信道自适应波束天线方式(MR-MCAAs)实现的多波束天线通信模型,进而给出MR-MCAAs多波束天线自组网最小化能量组播问题的形式化定义,然后提出解决该NP-难问题的一个启发式算法。该算法提出两种可能的波束重新分配策略以优化每个节点的波束分配和波束发射方案,并构建基于MR-MCAAs多波束天线的最小化能量组播树。该算法的时间复杂度是O(n3log n),其中n表示网络中的节点数。仿真结果表明:与单波束定向天线相比,2-波束天线最小化组播总能耗减少了59%~72%。 展开更多
关键词 多射频多信道 自适应波束天线 最小化能量组播 NP-难问题 启发式算法 无线自组网
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一种自适应优化松弛量的装箱算法 被引量:1
11
作者 杨婷 罗飞 +1 位作者 丁炜超 卢海峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期211-216,共6页
装箱问题是物流系统和生产系统中的一个经典而重要的数学优化问题。装箱指把一系列物品按照一定顺序放进具有固定容量的箱子中,并最小化所使用的箱子数量,以最大限度地获取装箱问题的近似最优解。然而,现有的装箱算法存在明显的缺陷。... 装箱问题是物流系统和生产系统中的一个经典而重要的数学优化问题。装箱指把一系列物品按照一定顺序放进具有固定容量的箱子中,并最小化所使用的箱子数量,以最大限度地获取装箱问题的近似最优解。然而,现有的装箱算法存在明显的缺陷。遗传算法计算量过大,甚至无法求出所需解,启发式算法无法处理极端值问题,而现有的改进算法即使在引入松弛量的情况下,也极易陷入局部最小值。文中提出的Adaptive-MBS算法采用自适应权重来改进原有方法,即允许方法有一定的松弛量,并具有捕捉物体样本空间随时间变化的直觉,以使用更好的松弛量策略来装箱。Adaptive-MBS算法首先以当前箱子为中心,使用Adaptive_Search搜索算法迭代找到适合箱子容量的集合中所有物体的子集,Adaptive_Search搜索算法不要求完全装满箱子,而是允许箱子具有一定的松弛量,在训练过程中根据当前状态的变化,实现自动地调整松弛量,在找到完全填满箱子的子集后迭代至下轮搜索直至遍历完成。该方法不易陷入局部最优,具有较强的发现全局最优解的能力。文中使用装箱问题中经典的BINDATA和SCH_WAE数据集进行实验,结果表明,数据集中多达991例问题可以通过Adaptive-MBS算法得到最优解。在没有求解出最优解的实例上,所提算法也在所有对比算法上具有最低的相对偏移量百分比。数值实验结果表明,相较于其他经典的装箱算法,Adaptive-MBS算法有更好的效果,其收敛速度也显著优于其他算法。 展开更多
关键词 装箱问题 自适应权重 启发式算法 松弛量 全局最优解
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基于ELM-BP的强化学习在倒立摆控制中的研究
12
作者 王婷婷 《电子设计工程》 2019年第6期55-58,63,共5页
解决拥有连续状态空间以及模型未知的倒立摆系统长久以来是个难题。文章将强化学习(Reinforcement Learning)与神经网络(ELM力,采用Actor-Critic架构,提出基于ELM-BP动作网络,根据输入的状态映射出要执行的动作,ELM数值,输出评价。同时... 解决拥有连续状态空间以及模型未知的倒立摆系统长久以来是个难题。文章将强化学习(Reinforcement Learning)与神经网络(ELM力,采用Actor-Critic架构,提出基于ELM-BP动作网络,根据输入的状态映射出要执行的动作,ELM数值,输出评价。同时为了降低样本空间大小提高收敛速度,引入滚动时间窗机制和适合度轨迹。经过训练和学习,能够有效解决具有连续状态空间的倒立摆系统的问题。通过Matlab软件仿真模拟倒立摆的环境进行实验,运用提出的新方法进行控制,在衡量倒立摆算法的几个指标上(尝试次数,所需时间,角度最大绝对值,位移最大绝对值等)均得到了良好的效果。 展开更多
关键词 强化学习 倒立摆 自适应启发式算法 BP ELM神经网络 连续空间
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多星成像调度问题基于分解的优化算法 被引量:15
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作者 李菊芳 白保存 +1 位作者 陈英武 贺仁杰 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期134-143,共10页
提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自... 提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果,可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案.大规模测试算例验证了算法的效率. 展开更多
关键词 成像卫星 分解优化 自适应蚁群算法 启发式算法 快速模拟退火
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矩形件优化排样的自适应遗传模拟退火算法 被引量:11
14
作者 董德威 颜云辉 +1 位作者 张尧 李骏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第18期2499-2504,共6页
针对理论上属于NP完全问题的矩形件优化排样问题,提出了一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法。研究了将矩形件在板材上的排列方式转换为特定编码的方法,利用遗传模拟退火算法进行全局优化概率搜索,考虑到算法中交叉概率和变异... 针对理论上属于NP完全问题的矩形件优化排样问题,提出了一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法。研究了将矩形件在板材上的排列方式转换为特定编码的方法,利用遗传模拟退火算法进行全局优化概率搜索,考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,并通过小生境技术对子辈个体是否替换父辈个体加以控制,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,采用最低水平线策略的启发式排样算法实现自动排样。排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。 展开更多
关键词 矩形件优化排样 自适应遗传模拟退火算法 小生境技术 启发式算法
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二维矩形件排样问题的自适应多岛遗传算法优化 被引量:7
15
作者 曾晓亮 吴琼 袁旭华 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期53-58,共6页
为了提高二维矩形件排样问题的板材利用率、降低生产成本,提出了基于自适应多岛遗传算法的排样优化方法。使用六元数组对矩形件进行表征,以板材利用率最大为优化目标,建立了排样问题的带约束优化模型。以多岛遗传算法为基础,引入了交叉... 为了提高二维矩形件排样问题的板材利用率、降低生产成本,提出了基于自适应多岛遗传算法的排样优化方法。使用六元数组对矩形件进行表征,以板材利用率最大为优化目标,建立了排样问题的带约束优化模型。以多岛遗传算法为基础,引入了交叉概率和变异概率的自适应调整方法,从而提出了自适应多岛遗传算法;针对排样问题的特殊性,对遗传算子进行适应性设计,提出了环形交叉方法和交换变异策略,保证了执行遗传算子前、后的矩形规模不变;提出了最低水平线启发式算法的基因解码方法。使用规模为30和59的两组矩形件排样实验进行验证,结果表明:与分布估计排样方法相比,自适应多岛遗传算法的排样结果的板材利用率更高,且排样方法的稳定性也优于分布估计排样方法。 展开更多
关键词 矩形件排样 自适应多岛遗传算法 启发式算法 基因解码 板材利用率
原文传递
自适应和声搜索算法及在粗糙集属性约简中的应用 被引量:5
16
作者 孔芝 高利群 王立谦 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1580-1584,共5页
针对改进和声搜索算法(IHS)存在的不足,提出了自适应和声搜索算法(AHS).该算法利用和声库中变量函数的最大差值来调节PAR和bw,从而提高了对多维问题的搜索效率.利用5个标准测试函数对AHS算法进行测试,并应用于粗糙集的属性约简中.仿真... 针对改进和声搜索算法(IHS)存在的不足,提出了自适应和声搜索算法(AHS).该算法利用和声库中变量函数的最大差值来调节PAR和bw,从而提高了对多维问题的搜索效率.利用5个标准测试函数对AHS算法进行测试,并应用于粗糙集的属性约简中.仿真结果表明了该算法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 粗糙集 自适应和声算法 属性约简 属性重要度 启发式算法
原文传递
基于启发式失效率函数的主动队列管理 被引量:1
17
作者 范训礼 王颉 +2 位作者 赵健 高黎 GUAN Lin 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期110-112,151,共4页
研究主动队列管理技术的RED和REM的丢包率和队长稳定性关系;基于启发式丢包处理方法,提出一种采用启发式失效率函数计算丢弃概率函数以减小丢包率的拥塞控制算法(HFA)。在轻量级负载情况下,该算法性能和自适应随机早期检测与随机指数标... 研究主动队列管理技术的RED和REM的丢包率和队长稳定性关系;基于启发式丢包处理方法,提出一种采用启发式失效率函数计算丢弃概率函数以减小丢包率的拥塞控制算法(HFA)。在轻量级负载情况下,该算法性能和自适应随机早期检测与随机指数标记相当;而在重量级负载情况下,不仅丢包率的均值和方差小,而且瞬时队长在设定的目标范围,可以明显地减小队列长度的波动性。在NS-2上进行的大量实验结果表明,所提算法具有瞬时队长控制在预期范围、抖动性小、丢包率及丢包率方差小等优点。 展开更多
关键词 主动队列管理 自适应随机早期检测 随机指数标记 失效函数 启发式算法
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改进自适应蚁群算法求解集装箱装载瓦楞纸板问题
18
作者 高林 姜旭辉 朱庆港 《工业仪表与自动化装置》 2021年第1期117-122,共6页
集装箱装载瓦楞纸板问题是一个复杂组合优化问题,针对该问题,在满足基本的装载要求和约束条件下,充分利用自适应蚁群算法的强搜索能力和启发式算法对具体问题的针对性,将自适应蚁群算法和启发式算法结合,提出一种改进的自适应蚁群算法,... 集装箱装载瓦楞纸板问题是一个复杂组合优化问题,针对该问题,在满足基本的装载要求和约束条件下,充分利用自适应蚁群算法的强搜索能力和启发式算法对具体问题的针对性,将自适应蚁群算法和启发式算法结合,提出一种改进的自适应蚁群算法,求解出了最优装载方案。对纸板装载问题建立模型,提出目标函数并给出约束条件;根据实际情况提出启发式规则,将其与自适应蚁群算法进行结合;使用实例进行仿真验证。将仿真结果与实际情况进行对比,装载体积率明显提高,证明了该算法能够提高瓦楞纸板装载空间利用率,节省了人力,大大提高了工作效率。 展开更多
关键词 瓦楞纸板 集装箱装载 组合优化 自适应蚁群算法 启发式算法
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一种用于矩形排样优化的改进遗传算法 被引量:17
19
作者 蒋兴波 吕肖庆 刘成城 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第22期244-248,共5页
矩形排样优化属于NPC问题,在工业界有着广泛的应用,如布料切割、金属下料和新闻组版等。提出了一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法和IBL启发式布局算法相结合,有效地解决了矩形排样优化问题... 矩形排样优化属于NPC问题,在工业界有着广泛的应用,如布料切割、金属下料和新闻组版等。提出了一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法和IBL启发式布局算法相结合,有效地解决了矩形排样优化问题。对比实验结果表明,环形交叉算子和环形变异算子对遗传算法是有效的,所提出的改进混合自适应遗传算法能够在一个较短的时间内找到满意解。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 矩形排样优化 启发式布局算法 环形交叉算子 环形变异算子
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Design for a Novel Framework of Hyper-Heuristic Algorithm 被引量:1
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作者 郭为安 汪镭 +2 位作者 陈明 刘晋飞 吴启迪 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2014年第2期109-112,共4页
A novel framework of hyper-heuristic algorithm was proposed to improve the adaption of evolutionary algorithms( EAs)in optimization. The algorithm could be changed during the evolutionary progress according to their p... A novel framework of hyper-heuristic algorithm was proposed to improve the adaption of evolutionary algorithms( EAs)in optimization. The algorithm could be changed during the evolutionary progress according to their performances. In addition,a large number of elite individuals were employed in the algorithm and the elite individuals helped algorithm achieve a better performance,while such number of elite individuals stagnated the global convergence in conventional single algorithm. The time complexity was analyzed to demonstrate the novel framework did not increase the time complexity. The simulation results indicate that the proposed framework outperforms any single algorithm that composes the framework. 展开更多
关键词 hyper-heuristic algorithm adaptION ELITE individuals EVOLUTIONARY algorithm time COMPLEXITY
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