期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于梯度信息指导交叉的遗传算法
被引量：
4
1
作者
梁昔明
肖伟
+1 位作者
龙文
秦浩宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第10期2582-2584,2609,共4页
针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内...
针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效地保证了交叉操作的目的性和可行性。四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度。
展开更多
关键词
遗传算法
梯度信息
指导交叉
最速下降法
最优解
下载PDF
职称材料
基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解
被引量：
1
2
作者
谢黎明
余丰人
丘海明
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期45-48,共4页
研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法。遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解。遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问...
研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法。遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解。遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问题的求解。此外,遗传算法的并行分布式处理实现简单,因而用遗传算法解决约束组播路由问题十分有效。并通过计算分析,表明本算法能够快速有效的构造出所要求的满足延时、延时抖动约束的最优组播树。
展开更多
关键词
组播路由
多约束
延时抖动
并行
混合遗传算法
分布式处理
组播树
求解
最优解
最优算法
下载PDF
职称材料
题名
基于梯度信息指导交叉的遗传算法
被引量：
4
1
作者
梁昔明
肖伟
龙文
秦浩宇
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第10期2582-2584,2609,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60874070)
高等学校博士点基金资助项目(20070533131)
+1 种基金
湖南省研究生科研创新项目(CX2009B038)
中南大学研究生学位论文创新基金资助项目(2009ssxt189)
文摘
针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效地保证了交叉操作的目的性和可行性。四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度。
关键词
遗传算法
梯度信息
指导交叉
最速下降法
最优解
Keywords
Genetic
Algorithm
（GA）
gradient
infonnation
instructed
crossover
steepest
descent
method
optimum
value
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解
被引量：
1
2
作者
谢黎明
余丰人
丘海明
机构
广东轻工职业技术学院
中山大学电子与通信工程系
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期45-48,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60472010)
文摘
研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法。遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解。遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问题的求解。此外,遗传算法的并行分布式处理实现简单,因而用遗传算法解决约束组播路由问题十分有效。并通过计算分析,表明本算法能够快速有效的构造出所要求的满足延时、延时抖动约束的最优组播树。
关键词
组播路由
多约束
延时抖动
并行
混合遗传算法
分布式处理
组播树
求解
最优解
最优算法
Keywords
hybrid
genetic
algorithm(HGA)
multicast
QoS
simulated
annealing
algorithm(SA)
instruct
ional
preliminary
colony
building
heuristic
crossover
operation
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度信息指导交叉的遗传算法
梁昔明
肖伟
龙文
秦浩宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
4
下载PDF
职称材料
2
基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解
谢黎明
余丰人
丘海明
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
