曾明华
- 作品数：5 被引量：9H指数：1
- 供职机构：南昌工程学院信息工程学院信息工程系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 布局优化子问题的改进遗传神经网络算法被引量：1
- 2005年
- 带性能约束的航天舱布局问题可分解为有限多个子问题,每个子问题克服了关于优化变量的时断时续性。本文针对子问题(关于同构布局等价类),首先构造了用于产生与已知布局方案同构的布局方案的优化算法,然后在给出组合变异策略的基础上,设计了连续空间上基于实数编码的改进遗传神经网络算法。将该算法应用于二维布局优化子问题,数值实验表明该遗传神经网络进行布局逼近是有效的。这种方法是对布局问题求解的有效探索。
- 曾明华冯恩民
- 关键词：子问题遗传神经网络
- 求解组合优化问题的双群体结构遗传算法
- 2006年
- 提出基于督导群体和进化群体的双群体遗传算法。区别于一般的遗传算法,双群体遗传算法充分利用了督导群体的监督导向作用和问题的先验知识;同时,算法设计考虑加入了邻域函数产生一定数量相异性较大的新个体,从而大大提高了算法的全局搜索性能。以(MR)TSP为例,大量数值实验表明,该算法能迅速收敛到问题的最优解。
- 曾明华肖瑜冯恩民
- 基于改进遗传算法的布局优化子问题被引量：6
- 2005年
- 本文针对子问题,构造了布局子问题(关于同构布局等价类)的改进遗传算法。将该算法应用于二维布局优化子问题,数值实验表明该算法能够在很好地保持图元的邻接关系的前提下找到子问题的最优解。由于布局优化问题可分解为有限个子问题,所以利用该算法可以找到整个布局优化问题的全局最优解。
- 曾明华冯恩民
- 关键词：运筹学改进遗传算法
- 基于改进遗传算法的前向神经网络被引量：1
- 2004年
- 针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .
- 曾明华宫昭华周凤麒
- 关键词：遗传算法前向神经网络交叉算子计算方法
- 遗传算法和神经网络在布局子问题中的应用
- 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和遗传机制的自适应全局优化随机搜索算法.遗传算法直接对结构对象进行操作,不存在函数可微性和连续性的限定,具有全局性,鲁棒性和隐并行性等优越性.神经网络是对人脑的信息处理方式进行模拟的产物....
- 曾明华
- 关键词：遗传算法神经网络
- 文献传递
