广西壮族自治区科学研究与技术开发计划(0992023-5)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- 自适应遗传算法在求解0-1背包问题的探讨被引量：1
- 2012年
- 针对传统遗传算法求解背包问题的不足,采用精英保留策略,可使算法加快收敛,同时,陷入局部最优的可能性加大,为克服此不足,分别设计一种动态改变杂交概率和变异概率的方式,提出一种自适应遗传算法,在迭代初期,杂交概率和变异概率较大,有利于算法跳出局部最优,而在搜索后期,概率变小,使搜索转向精细寻优。为确保解的可行性,采用贪心修正,仿真结果表明,改进的算法在进化效率、收敛性及求解精度上的可行性和有效性。
- 梁德赛
- 关键词：自适应遗传算法背包问题精英策略收敛速度
- 基于自适应蚁群算法的JSP问题仿真研究被引量：3
- 2012年
- 研究车间作业调度优化问题,以实现资源优化配置。针对提高生产效率,缩短周期,降低成本,传统蚁群算法应用于JSP(车间作业调度问题)易出现停滞和陷入局部最优,以致作业调度效率低。为改善传统蚁群算法在车间作业调度的状况,提高车间作业调度效率,提出一种基于自适应蚁群(AACA)优化的车间作业调度算法模型。算法在基本蚁群算法中引入一种新的自适应机制,用于车间作业调度中。AACA在迭代初期快速搜索,可对后期精细寻优,克服了传统调度算法搜索JSP最优解时出现的收敛速度慢、精度不高的缺陷,对照实例进行仿真。仿真结果表明,采用的AACA调度算法在迭代100次以内能找到最优解或满意解,收敛速度快,精度高,优于传统的调度方法 GA、SA和SB,提高了作业调度效率,验证了AA-CA在实际生产中的有效性和实用性。
- 梁德赛
- 关键词：作业车间调度蚁群优化收敛速度最优解
- 求解旅行商问题的自适应蚁群算法被引量：5
- 2012年
- 传统蚁群算法求解TSP问题,收敛速度慢,容易陷入局部最优。针对蚁群算法的不足,对算法加以改进,本文提出一种自适蚁群算法,在搜索初期,信息素挥发系数较大,使搜索速度加快;在迭代后期,信息素系数减小到一个恒定值,使算法转向精细寻优。仿真结果表明,改进的算法有较快的收敛速度和较高的精度。
- 梁德赛梁高业韦思庆
- 关键词：旅行商问题自适应蚁群算法搜索收敛速度
