国家自然科学基金(5027150)
- 作品数：5 被引量：43H指数：5
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- 基于遗传算法的混合蚁群算法被引量：12
- 2008年
- 提出了一种新的求连续空间最优值的蚁群算法。结合遗传算法和蚁群算法各自的优点以及两种算法融合基础,提出了遗传算法融入到蚁群算法融合中的两种新策略,第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力,在大范围内寻找一组解,然后以此为基础,用蚁群算法快速寻找最优解X*best;另一种策略是利用遗传算法交叉操作产生蚁群算法中的新旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力。用上述策略构造两个基于遗传算法的混合遗传算法。用测试函数Rosenbrock和测试函数Shubert验证了混合蚁群算法的正确性。
- 肖宏峰谭冠政
- 关键词：遗传算法混合蚁群算法连续空间优化
- 遗传算法在蚁群算法中的融合研究被引量：15
- 2009年
- 提出一种新的求连续空间最优值的蚁群算法.结合遗传算法和蚁群算法的各自优点以及两种算法融合的基础,提出遗传算法融入到蚁群算法的两种新策略:第一种策略是先利用遗传算法具有比较强的全局搜索能力,在大范围内寻找一组解,然后以此为基础,用蚁群算法快速寻找最优解X*best;另一种策略是利用遗传算法的交叉操作产生蚁群算法的新的旅行路径,以此提高蚁群算法的全局搜索能力.用上述两种策略构造了两个基于遗传算法的混合蚁群算法.文中用测试函数Rosenbrock和Shubert从收敛速度、命中率、计算精度等方面验证了混合蚁群算法的正确性.
- 肖宏峰谭冠政
- 关键词：遗传算法混合蚁群算法连续空间优化
- 基于单纯形的小生境混合遗传算法被引量：5
- 2008年
- 总结单纯形搜索算法的核心思想.然后提出单纯形交叉方向算子和最优小生境、次差小生境与最差小生境3个概念.在最优小生境中采用单纯形搜索算法得到局部极值,在最优小生境与次差小生境之间用单纯形交叉方向算子产生优秀个体,而在最差小生境中采用受限单纯形搜索产生优秀个体,从而构成基于单纯形的小生境混合遗传算法SimplexNich-HGA.最后用Sim-plexNiche-HGA、单纯形混合遗传算法Simplex-HGA+以及基本遗传算法SGA求函数Rosenbrock的极值,并进一步用Sim-plexNiche-HGA和Simplex-HGA+求多峰值函数Shubert的极值,验证算法的正确性和求多峰值函数的极值的效率.
- 肖宏峰谭冠政
- 关键词：混合遗传算法小生境遗传算法
- 单纯形搜索在遗传算法中的融合研究被引量：6
- 2008年
- 构造了单纯形混合遗传算法SM-HGA+。分析单纯形搜索算法,提出了单纯形交叉算子和K步随机单纯形搜索算子,并将单纯形搜索算法和这两个算子分别融入到最优微群体μPB(t)、最差微群体μPW(t)和普通群体PC(t),形成SM-HGA+。最优微群体中的单纯搜索算法提高算法的精度;最差微群体中的单纯形交叉算子加速最差个体向优秀个体进化;普通群体中K步随机单纯性搜索提高全局搜索速度,同时在普通群体采用大交叉概率的标准遗传算法,提高全局搜索能力。遗传算法测试函数验证算法SM-HGA+的正确性、效率。
- 肖宏峰谭冠政
- 关键词：单纯形算法混合遗传算法
- 并行遗传算法的FPGA硬件实现研究被引量：5
- 2008年
- 提出基于FPGA的并行遗传算法的硬件实现系统,从硬件实现角度提高遗传算法的收敛速度.硬件系统划分4个子系统,每个子系统同步而单独地运行一个群体大小为M的简单遗传算法,在简单遗传算法每代结束时,总控制器从4个子系统中选取1个最佳个体,然后复制到与其物理相邻的2个子系统中,实现子系统之间的信息交换.每个子系统采用5段流水线处理技术,即将子系统划分为解码操作、适应度计算、预选操作、随机地址比例选择操作以及交叉-变异操作5个单元.为了解决各段速度瓶颈,适应度计算采用4个具有加速模块的Nios处理器,预选操作采用M个取整电路,交叉-变异操作采用1个交叉部件和1个变异部件,解码操作采用2个解码部件的内部并行处理方式.用遗传算法标准测试函数测试该硬件系统,实验数据表明,由FPGA硬件实现的并行遗传算法同由软件实现的遗传算法相比,收敛速度大幅度提高,约2个数量级.
- 肖宏峰谭冠政
- 关键词：并行遗传算法并行处理FPGA器件
