袁琦钊
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目湖南省自然科学基金更多>>
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- 求解TSP问题的混合遗传算法
- 2009年
- TSP问题是一类经典的NP问题,目前有很多方法对其求解,而用混合遗传算法对其求解取得了很好的成效。常见的混合遗传算法有遗传算法与最速下降法相结合(GACSDM)、遗传算法与模拟退火法相结合(SAGA)。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),并引入隔代爬山法算子(Climb)增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。
- 袁琦钊朱云飞郑金华
- 关键词：旅行商问题遗传算法最速下降法模拟退火法爬山法
- 求解多目标旅行商问题的混合遗传算法被引量：12
- 2011年
- 一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标:所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑:路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。
- 朱云飞蔡自兴袁琦钊郑金华
- 关键词：旅行商问题遗传算法多目标遗传算法爬山法
- 多目标优化的进化环境模型及实现被引量：7
- 2014年
- 传统多目标进化算法主要是模仿生物自身的进化过程,没有考虑环境对进化的作用,缺乏能动的、指导性的搜索.提出一种基于进化环境的多目标进化模型,利用进化环境记录群体进化过程中产生的知识信息,并反过来指导群体搜索,实现环境与群体的共同进化.此外,给出基于进化环境的多目标进化模型的一种算法实现,利用环境域和单元域表示进化环境,设置了一组环境规则,从而实现进化环境对进化群体的约束、促进和导向作用.通过与5个代表性经典多目标进化算法,对12个具有不同特征和不同求解难度的测试函数,在Generational Distance、Hypervolume和Inverted Generational Distance三项性能指标上进行比较实验,验证了文中所提出的算法具有良好的收敛性和综合性能.
- 郑金华申瑞珉李密青邹娟袁琦钊
- 关键词：进化模型多目标优化多目标进化算法
- 网格机制多目标进化算法研究
- 进化算法求解多目标优化问题已经成为多目标优化领域研究的热点之一,现实中的优化问题通常具备两个或两个以上相互冲突的目标。跟单目标优化问题有唯一的最优解不同,多目标优化问题的最优解是一组折中解,通常称为Pareto最优解集。...
- 袁琦钊
- 关键词：多目标优化多目标进化算法自适应网格
- 文献传递
