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基于遗传算法的排课系统 被引量：94
1
作者 唐勇 唐雪飞 王玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2002年第10期93-94,97,共3页
排课系统在教务管理系统中是比较常见的一个模块 ,但在多约束条件情况下 ,要排出一张高质量的课表并不容易。通过使用遗传算法 ,对初始课表进行优化 ,并用Matlab进行编程 ,试验结果表明 ,遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。
关键词 遗传算法 排课系统 适应度 适应度函数 人工智能 教务管理系统
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实数遗传算法交叉策略的改进 被引量：52
2
作者 陈小平 于盛林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期71-74,共4页
本文介绍了实数遗传算法交叉策略的一种改进方法 ,采用新的交叉策略决定遗传算法中子代个体的位置 ,可以使子代快速地向更高适应度的区域移动 .实验结果说明使用这种改进的实数遗传算法可以极大地提高算法获得最优解的速度 .
关键词 遗传算法 交叉策略 适应度 改进方法 子代 实数
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基于基因表达式编程的抗噪声数据的函数挖掘方法 被引量：39
3
作者 段磊 唐常杰 +3 位作者 左劼 陈宇 钟义啸 元昌安 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1684-1689,共6页
用传统基因表达式编程 (GEP)适应度机制挖掘函数关系容易受到噪声干扰 ,导致结果失真 为此做了如下探索 :①借鉴生物具有的“趋利避害”天性 ,提出了GEP的“弱适应模型” ,以实现在含噪声的数据集上挖掘函数关系 ;②提出新概念“带内... 用传统基因表达式编程 (GEP)适应度机制挖掘函数关系容易受到噪声干扰 ,导致结果失真 为此做了如下探索 :①借鉴生物具有的“趋利避害”天性 ,提出了GEP的“弱适应模型” ,以实现在含噪声的数据集上挖掘函数关系 ;②提出新概念“带内集”、“带外集”并用于划分训练数据集 ;③设计了在弱适应模型下基于相对误差计算适应度的算法RE FA ;④用详尽的实验验证了REFA的有效性 ,当测量数据的噪声率为 3 33%时 ,与传统方法相比 ,REFA方法的成功率提高了 3倍 ,产生结果的平均相对误差从 7 899%降低到 2 32 0 % 展开更多
关键词 基因表达式编程 噪声数据 适应度 函数挖掘 弱适应模型
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基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法 被引量：42
4
作者 赵明旺 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1997年第7期59-64,共6页
在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。
关键词 遗传算法 最速下降法 函数优化 适应度
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基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法 被引量：55
5
作者 曹道友 程家兴 《计算机技术与发展》 2010年第2期44-47,51,共5页
为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率... 为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。 展开更多
关键词 遗传算法 选择算子 交叉算子 适应度 相似度
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列车运行图动态性能及其指标体系的研究 被引量：36
6
作者 杨肇夏 胡安洲 +2 位作者 李菊 胡克 董中英 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1993年第4期46-56,共11页
从分析影响列车晚点传播的主要因素入手,提出从晚点传播模拟实验出发探讨评价列车运行图动态性能的基本原则,建立了相应的动态指标体系并给出有关计算公式,在我国首次对列车运行图动态性能及其适应度测试理论与方法进行了研究。
关键词 动态性能 适应度 列车运行图
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一种多尺度协同变异的粒子群优化算法 被引量：48
7
作者 陶新民 刘福荣 +1 位作者 刘玉 童智靖 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1805-1815,共11页
为了改善粒子群算法易早熟收敛、精度低等缺点,提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优... 为了改善粒子群算法易早熟收敛、精度低等缺点,提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优解空间的快速定位;随着适应值的提升,变异尺度随之降低;最终在算法后期阶段,利用小尺度变异算子完成局部精确解空间的搜索.将算法应用6个典型复杂函数优化问题,并同其他带变异操作的PSO算法比较,结果表明,该算法在收敛速度及稳定性上有显著提高. 展开更多
关键词 粒子群算法 早熟收敛 多尺度 协同变异 适应度
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自适应混沌果蝇优化算法 被引量：46
8
作者 韩俊英 刘成忠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第5期1313-1316,1333,共5页
针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化,提出自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)。在算法处于收敛状态时,应用混沌算法进行全局寻优,从而跳出局部极值而继续优化。对... 针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,融入混沌算法对果蝇优化算法的进化机制进行优化,提出自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)。在算法处于收敛状态时,应用混沌算法进行全局寻优,从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明,ACFOA具有更好的全局搜索能力,在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA有较大的提高。 展开更多
关键词 自适应 混沌 果蝇优化算法 适应度
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具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法 被引量：45
9
作者 张前图 房立清 赵玉龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1348-1352,共5页
针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA)。在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心... 针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA)。在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心的较差子群和以当代最优个体为中心的较优子群;较差子群在最优个体指导下进行全局搜索,较优子群则围绕最优个体做Levy飞行进行局部搜索,这样既平衡了种群的全局和局部搜索能力,同时又可以利用Levy飞行偶尔的长跳跃来跳出局部最优;两个子群的信息通过最优个体的改变和子群的重组进行交换。对6个典型测试函数的仿真实验表明,LFOA具有全局收敛的能力,相比FOA具有更好的收敛精度、收敛速度和收敛可靠性。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 Levy飞行 子群 全局收敛 适应度
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政府参与模式下出行者出行方式选择行为的演化博弈分析 被引量：40
10
作者 肖海燕 王先甲 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2010年第2期115-118,共4页
随着城市经济的发展,一些城市交通拥堵、群众出行不便等问题日益突出,其主要原因是机动车辆特别是私家车增加过快,我国城市公共交通发展总体上滞后,难以满足人民日益增长的交通出行需求。本文运用演化博弈理论对在政府参与下出行者出行... 随着城市经济的发展,一些城市交通拥堵、群众出行不便等问题日益突出,其主要原因是机动车辆特别是私家车增加过快,我国城市公共交通发展总体上滞后,难以满足人民日益增长的交通出行需求。本文运用演化博弈理论对在政府参与下出行者出行方式选择行为进行了分析,建立了政府参与下出行者出行方式选择行为的演化模型,并分析了一些主要参数对选择行为的影响,结果表明,政府对公交车的激励效应以及对私家车管制效应对出行者出行方式选择行为的演化起着至关重要的作用。在讨论过程中,对各种情况做了详细地分析和解释,可以为政府决策部门提供相应的参考。 展开更多
关键词 交通拥堵 演化博弈 哈丁模型 适应度
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基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法 被引量：34
11
作者 李季 孙秀霞 +1 位作者 李士波 李睿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期181-183,共3页
提出一种基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法,通过自适应变化惯性权重来改善算法的收敛性能,借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体粒子的优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。对几个典型的测试... 提出一种基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法,通过自适应变化惯性权重来改善算法的收敛性能,借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体粒子的优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。对几个典型的测试函数进行仿真表明,该算法较标准粒子群优化算法(PSO)提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 交叉因子 演化计算 适应度 遗传算法
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基于改进粒子群算法的BP算法的研究 被引量：39
12
作者 张丹 韩胜菊 +1 位作者 李建 聂尚宇 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第2期147-150,共4页
针对BP算法的缺陷以及标准粒子群算法优化BP网络权值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP网络算法。算法根据适应度值的改变情况来调整惯性权重,使惯性权重的改变不依赖于最大迭代次... 针对BP算法的缺陷以及标准粒子群算法优化BP网络权值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP网络算法。算法根据适应度值的改变情况来调整惯性权重,使惯性权重的改变不依赖于最大迭代次数和当代迭代次数,从而使整个网络具有较快的收敛速度和较小的误差。将算法应用于海参疾病的诊断中。实验发现,基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP算法比基本粒子群算法的BP算法收敛速度快,算法的准确率也比较高,同时改进算法训练的BP网络也比基本粒子群算法训练的BP网络稳定。仿真证明,自适应动态调整惯性权重的粒子群算法对BP算法的优化优于基本粒子群算法。 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 适应度
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基于改进遗传算法的配电网故障定位方法 被引量：36
13
作者 谢涛 蒯圣宇 +1 位作者 朱晓虎 高传海 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第2期126-131,共6页
针对传统遗传算法在分布式电源的不同投切情况下需要改变适应度函数和开关函数,导致故障定位稳定性和精度降低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法.该算法使用改进变异和交叉算子在提高收敛速度的同时... 针对传统遗传算法在分布式电源的不同投切情况下需要改变适应度函数和开关函数,导致故障定位稳定性和精度降低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法.该算法使用改进变异和交叉算子在提高收敛速度的同时能避免陷入局部最优解;使用改进的适应度函数和开关函数,以更好地适应分布式电源的不同投切情况;引入分级处理思想以加快大规模电网故障定位的计算速度.仿真实验结果表明,该算法能有效地定位含分布式电源配电网的多重故障问题,相比于传统的遗传算法具有更优的稳定性与定位精度. 展开更多
关键词 分布式电源 故障定位 遗传算法 分级处理 适应度 变异 交叉 配电网
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遗传算法综述 被引量：10
14
作者 陈文清 《洛阳工业高等专科学校学报》 2003年第1期1-2,58,共3页
回顾了遗传算法的发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述；进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施；讨论了遗传算法在实际中的应用。
关键词 机器学习 适应度 函数 参数 编码 遗传算法 综述
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基于改进遗传算法的多目标FJSP问题研究 被引量：31
15
作者 刘胜 于海强 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第6期816-822,共7页
针对机器随机故障下的柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling,FJSP),提出了一种兼顾调度鲁棒性与稳定性指标的改进两阶段多种群遗传算法。算法采用基于工序和机器的双层编码方式,并根据机器故障概率插入空闲时间构成染色体... 针对机器随机故障下的柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling,FJSP),提出了一种兼顾调度鲁棒性与稳定性指标的改进两阶段多种群遗传算法。算法采用基于工序和机器的双层编码方式,并根据机器故障概率插入空闲时间构成染色体;设计了基于非线性排序的轮盘赌法选择算子、改进的RPOX交叉算子和工序码机器码双变异的互换变异算子;在算法的第二阶段采用融合了进化代数、最大适应度和平均适应度信息的多种群自适应遗传算法,实现针对子目标和综合目标的分别进化,提高了算法的搜索效率保证了算法的收敛性。最后的仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自适应遗传算法 双层编码 RPOX交叉算子 适应度
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改进的BP神经网络算法及其应用 被引量：30
16
作者 冯立颖 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第12期172-175,共4页
研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法。算... 研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法。算法通过引入泛函分析中的压缩映射原理,不但解决了BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺陷,加快了BP网络的收敛速度,而且还弥补了BP神经网络在学习过程中与网络连接权值初值选择密切相关的不足。与传统的BP算法相比,训练步数减少了17.4387%,训练时间节省了8.2774%。实验结果表明改进的方法取得了良好的效果,可应用于实践中。 展开更多
关键词 神经网络 反向传播算法 压缩映射 优化 适应度
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注入水水质对储层适应程度评价方法研究 被引量：22
17
作者 唐海 赵金洲 +1 位作者 李军 张洪军 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 2003年第6期33-35,共3页
选取与注水水质有关的4类(14个)地质因素和3类(15个)水质因素,依据模糊综合评判原理和现行水质标准(SY/T5329-94),提出并建立了储层及注入水水质综合物性评价指标体系、评价标准,提出了以储层综合物性评价结果建立注入水水质标准的基本... 选取与注水水质有关的4类(14个)地质因素和3类(15个)水质因素,依据模糊综合评判原理和现行水质标准(SY/T5329-94),提出并建立了储层及注入水水质综合物性评价指标体系、评价标准,提出了以储层综合物性评价结果建立注入水水质标准的基本思想,并通过模糊综合评判结果建立了确定注入水水质对储层适应程度的“模糊综合评判法”。该方法能够较准确地确定注入水水质对储层的适应程度,可用于不同类型油藏的注入水水质对储层适应度评价,具有广泛的适应性。 展开更多
关键词 注入水水质 储层 适应度 综合评判
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交互式遗传算法基于NN的个体适应度分阶段估计 被引量：22
18
作者 周勇 巩敦卫 +2 位作者 郝国生 郭一楠 孙晓燕 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期234-236,240,共4页
针对交互式遗传算法中人的疲劳问题,提出一种基于神经网络(NN)的个体适应度分阶段估计方法,给出了神经网络估计进化个体适应度与人的评价之间的转换策略以及神经网络学习效果的评价指标,并分析了算法的复杂性.实例结果验证了该方法的有... 针对交互式遗传算法中人的疲劳问题,提出一种基于神经网络(NN)的个体适应度分阶段估计方法,给出了神经网络估计进化个体适应度与人的评价之间的转换策略以及神经网络学习效果的评价指标,并分析了算法的复杂性.实例结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 交互式遗传算法 神经网络 适应度
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基于进化策略方法求任意函数的数值积分 被引量：22
19
作者 周永权 张明 赵斌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期196-206,共11页
提出了两种基于进化策略求任意函数数值积分的新方法,其中方法一是基于混合基函数进化策略的数值积分算法;方法二是基于不等距点分割的进化策略数值积分算法.两种算法都采用适用于高维优化问题的单基因突变进化策略,使得该算法不但能计... 提出了两种基于进化策略求任意函数数值积分的新方法,其中方法一是基于混合基函数进化策略的数值积分算法;方法二是基于不等距点分割的进化策略数值积分算法.两种算法都采用适用于高维优化问题的单基因突变进化策略,使得该算法不但能计算通常意义下任意函数的定积分,而且能计算奇异函数积分和振荡函数积分.最后给出几个数值积分算例,并与传统数值积分方法作了比较,仿真结果分析表明,两种算法十分有效,能够快速有效地获得任意函数的数值积分值. 展开更多
关键词 混合基函数 不等距点分割 适应度 进化策略 单基因突变 数值积分
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一种新的改进粒子群优化算法 被引量：23
20
作者 沈学利 张红岩 张纪锁 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第3期246-249,339,共5页
研究神经网络优化问题,为了进一步解决粒子群优化算法本身存在的早熟和局部收敛的问题,提高神经网络训练精度,提出了一种区域选择粒子群算法(Regional Selection Particle Swarm Optimization,RSPSO)。算法根据每个粒子所在区域不同,在... 研究神经网络优化问题,为了进一步解决粒子群优化算法本身存在的早熟和局部收敛的问题,提高神经网络训练精度,提出了一种区域选择粒子群算法(Regional Selection Particle Swarm Optimization,RSPSO)。算法根据每个粒子所在区域不同,在每个粒子所在区域内,当适应值小于最佳适应值时,依据所在区域,重新进行初始化,从而使算法具有更强的全局收敛性和动态的自适应性。通过对几种典型的测试函数进行仿真结果表明改进算法具有更好的收敛精度,改善了优化性能,并且能够更有效避免早熟收敛问题,寻找到全局最优解。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 进化计算 区域选择 适应度
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