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小生境遗传算法的改进

在解决非单调函数或多峰函数的优化问题时,常采用小生境遗传算法(NGA).该算法是在遗传算法中借鉴了生物中小生境概念.与其它常用的优化方法相比,它的搜索效率高,并可以在一次搜索中得到目标函数的多个极值点,但局部搜索能力有待提高,而且小生境参数的确定也没有一定的准则.目参数的确定方面,例如,隔离小生境技术、动态调整距离参数等[1~10].而对于提高算法的局部搜索能力方面研究较少,本文作者主要针对算法的这种缺陷,改进了交叉概率算子和变异概率算子,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.对Shubert函数全局最小值的搜索结果显示,该改进算法能有效改善小生境遗传算法的局部寻优能力,并明显提高搜索效率.1 小生境遗传算法小生境方法的基本思想来源于生物在进化过程中总是与自己相同的物种生活在一起,反映到遗传算法中就是使遗传算法中的个体在一个特定的生存环境中进化.小生境遗传算法可以避免在进化后期,适应值高的个体大量繁殖,充满整个群体.常用的小生境遗...  (本文共4页) 阅读全文>>

天津大学
天津大学

仿生算法及其在专家分配问题中的应用

遗传算法和蚁群优化算法是两种最流行的仿生算法,前者以自然选择和遗传变异理论为基础,后者则是对蚂蚁觅食行为进行模拟而提出的一种仿生算法。本文对这两种算法进行了深入的研究,针对它们收敛速度慢、多样性差、容易早熟等不足,提出了几种改进的方法。此外,本文还将这两种算法成功应用到一个新的领域——专家分配问题。取得的成果和创新点如下:提出了两种改进多峰值搜索能力的遗传算法。一种是改进局部搜索能力的小生境遗传算法。该算法在进化后期进行小生境境内的交叉与变异操作来取代其在整个解空间内的交叉变异,进行有针对性的局部搜索。它具有更高的求解精度,更快的收敛速度,是一种寻优能力、效率和可靠性更高的优化算法。另一种方法将小生境遗传算法和Hopfield神经网络有机的结合在一起,首先进行小生境遗传算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,得到的聚类中心作为Hopfield网络的初始搜索点,最后利用Hopfield网络逐个寻优。该方法综合了Hopf...  (本文共123页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东理工大学
华东理工大学

基于XNOR/OR的FPRM极性优化研究

功耗和面积优化是当前集成电路逻辑层综合设计和优化的一项重要内容。之前的相关研究大都针对Boolean逻辑电路展开,事实上,与之对应的,以XNOR/OR门或XOR/AND门为基本单元的Reed-Muller(RM)逻辑电路在功耗、面积、速度以及可测试性等方面具有巨大的优势。n变量的固定极性RM (FPRM)逻辑函数有2n个繁简不同的逻辑表达式,对应2n个固定极性。可见,极性决定RM逻辑函数的繁简,并进一步影响电路的功耗、面积以及速度,因此有必要深入研究具体目标下RM逻辑电路的最佳极性搜索(亦即极性优化)技术。当前RM逻辑的综合优化主要集中在XOR/AND电路,而对XNOR/OR电路的研究相对较少。鉴此,本文从XNOR/OR电路功耗和面积优化入手,针对当前FPRM逻辑电路极性优化中存在的共性和关键问题进行系统研究,主要研究内容如下:1)极性优化问题的数学模型:针对当前FPRM电路极性优化中的极性评估方法的不足,整理和细化了电路面积和...  (本文共122页) 本文目录 | 阅读全文>>

湘潭大学
湘潭大学

基于FPGA的遗传算法的硬件实技术研究与应用

在科学技术飞速发展的今天,遗传算法在越来越多的领域得到了应用。但这些发展同时也对遗传算法提出了更高的要求。为了使遗传算能够在更大的范围,更多的领域得到应用,很有必要对遗传算法的实现方式以及性能的改进进行更加深入的研究。目前对于遗传算法的研究更多是集中在软件方面,关于遗传算法硬件实现方面的研究国内外所发表的成果都不是很多。而遗传算法本质是并行的,用软件实现会受到串行计算的制约而影响计算速度,硬件则能够实现算法的并行计算。本文主要介绍了遗传算法的基本原理和各个遗传算子的具体实现方法和步骤,列举了各个遗传算子的几种实现方式并分析比较了其中最为常用的几种。介绍了当前遗传算法硬件实现的基本情况,并分析了它们的优缺点,指出了它们未解决的一些问题和需要进一步改进的地方。接着介绍了遗传算法实现的硬件平台,包括实现的器件,编程语言和开发以及仿真的软件等。在此基础上,设计了硬件的总体结构,用两路并行运算来实现算法。对于遗传算法的各个步骤及算子,采用...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北大学
东北大学

基于改进小生境遗传算法的配网无功优化研究

电力系统无功优化一直是人们研究的热点问题,并已提出了许多无功优化方法。虽然传统的数值优化方法取得了较好的效果,但仍存在两个问题:首先,随着现代电力系统规模越来越大,系统变量越来越多,最优解空间难以求取,且这些方法能否实现全局最优和初始解的选取有很大的关系。因此,传统的数值方法可能收敛于局部最优解而非全局最优解;其次,无功优化问题是既含有连续变量又含有离散变量的混合优化问题,变压器的变比调节分接头、补偿电容器组投切的组合都是可调节的。传统数值方法一般要求优化问题模型是可微的或者可局部线性化的,进而用于离散无功优化可能会产生较大误差。因而,人们尝试将人工智能的方法应用于无功优化问题。与传统优化方法相比,遗传算法具有以下特点:1)从多个初始点开始,沿多条线路搜索,能以较大的概率找到所优化问题的全局最优解;2)遗传算法直接以目标函数值作为寻优方向,不要求目标函数连续、可导等约束条件;3)可方便地用于处理传统优化方法难以解决的离散且复杂的...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨理工大学
哈尔滨理工大学

小生境遗传算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用

通过对国内外高效三相异步电动机的发展趋势以及电动机用电量在工业用电总量中所占的较高比重的现状的分析,可以得出电机的节能已经成为一项关系民生的系统工程。针对于此,本文研究出了一种应用电机优化理论来提高中型高压电机效率的有效途径,为高效电机的发展提供了一些技术参考。本文首先介绍了遗传算法的起源、发展历程、主要研究方向、基本原理以及应用特点,解释了遗传算法的运行机理和寻优策略,同时介绍了基本遗传算法的数学理论基础。针对YKK系列电机的特殊结构和特殊的设计要求,本文引入了小生境遗传算法进行电机的优化设计。由提高优化效率和寻找最优方案两个角度出发,就约束要求等几个方面分别进行了讨论。并且针对中型高压电机定子成型线圈的结构以及电机系列优化导致的三圆尺寸相对固定的实际情况,对小生境遗传算法进行相应的改进,有效地避免了优化算法易于局部收敛的问题。最后应用本文所建立的电机优化设计模型和改进的算法对YKK系列电机进行了优化计算,分别列出了初始所设计...  (本文共57页) 本文目录 | 阅读全文>>