针对基本遗传算法GA有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题,采用将极值优化EO算法与传统遗传算法相结合的方式,对基本遗传算法进行改进,提出了一种新的算法:GA-
对遗传算法编码策略、遗传算子、参数确定、收敛性、欺骗问题等理论在国内外的研究现状进行了系统的研究,并对遗传算法在国内外的研究进展和新的应用领域进行了讨论；最后,通过对近几年研究文献的统计分析,探讨了遗
反距离权重法的退火遗传算法TSP类问题的求解,冯东海,王志勇,针对巡回旅行商问题(TSP)的一般遗传算法搜索速度慢、解质量不佳的问题,提出了一种基于反距离权重法的模拟退火遗传算法。首先基
背包问题是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给
针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并提出了矩阵解码方法。对距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。结果表明,该算法是有效的,适用
针对标准遗传算法的未成熟收敛问题和局部收敛能力不佳等情况,提出一种基于复合形法的聚类遗传算法。通过使用复合形法结合聚类小生境技术对传统的遗传算法进行改进,得到基于复合形法的自适应聚类遗传算法(NCGA
为了改善单一聚类算法的聚类性能, 提出一种基于量子遗传算法的XML文档聚类集成解决方法。该方法首先利用KNN分类算法将XML文档划分成k个差异性的聚类成员; 其次根据聚类成员的关系获得内联相似度矩阵,
遗传算法(Genetic Algorithm—GA),是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的.遗传算法作
遗传算法在组合优化问题中的应用,王晓楠,,组合优化问题是工程技术中常见的一类问题,本文首先介绍了组合优化问题,指出有一类组合优化问题可转化为经典的TSP问题,可借助常
提出结合自适应邻域法与遗传算法来求解TSP问题。在自适应邻域法中,从某个城市出发,下一城市不一定是其最近城市,而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取。在求解TSP时,采用自适应邻域法对种群初
