一种改进的遗传算法及其在布局优化中的应用-软件学报.PDF

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法_潘勇.pdf 28 9 Vol. 28 No． 9 第卷第期计算机应用与软件 20 11 9 Computer Applications and Software Sep． 20 11 年月一种基于

2015-09-24 约2.3万字 3页立即下载

改进的遗传算法及其在模具优化设计中的应用的任务书.docx 改进的遗传算法及其在模具优化设计中的应用的任务书任务名称：改进的遗传算法及其在模具优化设计中的应用 任务背景：随着现代制造业的快速发展，模具制造在其中起着至关重要的作用，它关系到整个制造业的质量和效率。但是，由于模具零部件的复杂性，直接使用传统的设计方法难以满足设计要求，会造成设计周期长、成本高等问题。因此，开发一种优化的设计方法变得非常必要。 遗传算法是一种借鉴生物进化过程的随机搜索算法，具有全局搜索能力和自适应性。它能够在高维非线性优化问题中，优化求解问题并寻找最优解。因此，结合遗传算法来进行模具优化设计，可以大大缩短设计周期和降低成本，提高模具设计的质量和效率。现有遗传算法存在的问

2024-02-10 约小于1千字 2页立即下载

一种改进的遗传算法及其性能分析-外文翻译.docx 天津大学学报2003年 9卷 2期一种新的改进遗传算法及其性能分析罗批，李锵，郭继昌，腾建辅（天津大学电子信息工程系，天津300072）摘要：虽然遗传算法以其全局搜索、并行计算、更好的健壮性以及在进化过程中不需要求导而著称，但是它仍然有一定的缺陷，比如收敛速度慢。本文根据几个基本定理，提出了一种使用变异染色体长度和交叉变异概率的改进遗传算法，它的主要思想是：在进化的开始阶段，我们使用短一些的变异染色体长度和高一些的交叉变异概率来解决，在全局最优解附近，使用长一些的变异染色体长度和低一些的交叉变异概率。最后，一些关键功能的测试表明，我们的解决方案可以显著提高遗传算法的收敛速度，其综合性能优于只保

2017-01-01 约1.4万字 13页立即下载

遗传算法的改进及在调度优化中的应用研究的中期报告.docx 遗传算法的改进及在调度优化中的应用研究的中期报告摘要： 遗传算法是一种模拟自然界生物进化规律的计算方法，具有强大的全局搜索、优化能力，被广泛应用于调度优化中。本文旨在从遗传算法的改进方法和其在调度优化中的应用角度，对相关研究进行分析和总结。首先，对遗传算法的改进方法进行了梳理和总结，包括基本遗传算法的优化、参数的优化、移动算子的优化和多种算法的组合。其中，改进参数的优化方法在实际应用中具有较为广泛的适用性，可以通过试验和分析来确定合适的参数，提高算法的效率和搜索精度。其次，介绍了遗传算法在调度优化中的应用。调度优化问题是在多种资源限制下把任务分配给机器或人员的问题，具有复杂性和实用性。利

2023-08-27 约小于1千字 1页立即下载

2025-03-08 约2.86万字 42页立即下载

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遗传算法的一些改进及其应用的开题报告.docx 遗传算法的一些改进及其应用的开题报告一、研究背景和意义 遗传算法是经典的进化算法之一，其基本思想是将自然界中的演化规律引入到计算机算法中，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，以达到优化的目标。在目标函数复杂、优化问题难以求解时，遗传算法可以得到良好的效果。但是，传统遗传算法存在一些问题，例如运算速度慢、易陷入局部最优等缺点，因此对遗传算法的改进和创新是必要的。二、研究内容和方法本文将探究遗传算法的改进和应用。具体研究内容包括： 1.改进算法：涉及遗传算法的选择、交叉、变异等方面，通过引入新的技术和算法来提高遗传算法的效率和性能，例如改进选择策略、设计新的编码方式等。 2.多目标优化问题：

2023-11-29 约小于1千字 2页立即下载

遗传算法的改进及其应用的中期报告.docx 遗传算法的改进及其应用的中期报告 1.引言 遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法，在许多问题的求解中都有着广泛的应用。遗传算法的主要思想是通过描绘问题空间中的个体（在优化问题中通常是一组参数）并利用适应度函数对个体进行评价，从而引导搜索算法沿着较优方向进行搜索。然而，传统的遗传算法存在着一些缺点和局限性：解决问题的速度较慢、搜索效果不佳等。为了克服这些问题，人们对遗传算法进行了许多研究和改进。本篇报告将介绍遗传算法的改进及其应用的中期研究进展。 2.遗传算法的改进 2.1个体编码 在遗传算法中，个体编码的形式对算法的搜索效果有决定性的影响。常见的个体编码方式有二进制编码、浮点数编码和排列编码

2024-04-25 约1.3千字 3页立即下载

《 改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》范文.docx 《改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》篇一一、引言 遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，广泛应用于优化问题。在众多领域中，旅行商问题（TravelingSalesmanProblem，TSP）尤为引人关注。TSP是一个经典的组合优化问题，旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文旨在探讨改进遗传算法及其在TSP问题中的应用，以提高求解效率和准确性。二、遗传算法的基本原理 遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，其基本思想是通过模拟自然选择和遗传机制，对解空间进行高效搜索。该算法通过种群中个体的交叉、变异等操作，逐步进化出

2024-10-04 约1.14千字 3页立即下载

一种改进遗传算法在绩效考核中应用.doc 一种改进遗传算法在绩效考核中应用摘要为了弥补标准遗传算法的不足，本文提出了一种改进算法。通过对标准的遗传算法的遗传算子进行改进和扩展研究后，算法的运算效率以及基于改进遗传算法的模糊聚类分析法的准确性均得到提高。然后将其应用于人力资源管理系统以对员工绩效进行科学、合理的考核。结果表明这种改进是有效的。关键词 遗传算法；模糊聚类分析；人力资源管理；绩效考核中图分类号F27 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）77-0189-02 0 引言随着企业的发展，信息系统数据库的数据积累越来越多。不过，面对庞大而复杂的数据，人力资源管理者该选择从数据库里获取哪样的有

2017-09-04 约2.53千字 5页立即下载

遗传算法及其应用 (2).ppt *9.3.3自适应遗传算法2.自适应遗传算法的步骤（1）编码/解码设计。（2）初始种群产生：N（N是偶数）个候选解，组成初始解集。（3）定义适应度函数为，计算适应度。（4）按轮盘赌规则选择N个个体，计算。（5）将群体中的各个个体随机搭配成对，共组成N/2对，对每一对个体，按照自适应公式计算自适应交叉概率，随机产生R(0,1)，如果则对该对染色体进行交叉操作。第63页，共91页，星期日，2025年，2月5日*2.自适应遗传算法的步骤（续）（6）对于群体中的所有个体，共N个，按照自适应变异公式计算自适应变异概率，随机产生R(0,1)，如果则对该染色体进行交叉操作。（7）计算由交叉和变异生成新个体的

2025-03-05 约1.05万字 10页立即下载

云遗传算法及其应用_0.doc 云遗传算法及其应用 维普资讯第７期　２ｏ年７月０７　电　子　学　报　Ｖ１３　Ｎｏ７ｏ．５．　ＡＣｒＥＣｒＡ　ＬＥｒＲ０ＮＩＡ　ＩＣＣＳＮＩＡ　Ｊｌ　２０　ｕｙ０７云遗传算法及其应用　戴朝华　朱云芳　陈维荣　林建辉　，，，（．１西南交通大学电气工程学院，四川成都６０３；２西南交通大学峨眉校区计算机系，１０１．四川峨眉６４０；１２２　３西南交通大学牵引动力国家重点实验室。．四川成都６０３）１０１　摘要：传统遗传算法搜

2017-07-11 约2.13万字 58页立即下载

第6章遗传算法及其应用.ppt 进化算法领域学术刊物重要国际期刊 Journal of Heuristics, Springer (/journal/10732) IF: 1.471 Natural Computing, Springer (/journal/11047) IF: 0.683 Swarm Intelligence, Springer (/journal/11721) IF: 0.64 Computational Intelligence (/journal/10.1111/(ISSN)1467-8640) IF: 1.0 进化算法领域学术会议 IEEE World Congress on Computa

2017-06-02 约9.44千字 97页立即下载