1 简介 产品自动排序问题是个NP-hard问题,针对该问题的求解过程中存在容易陷入局部最优、效率不高的不足,提出了双种群遗传算法解决车间调度问题。该算法用两个种群的分工协作来解决上述的不足:一个种群负责探索可能存在最优值的区域;另一种群是在第一种群所探索区域中寻找最优解。通过仿真实验表明该算法是可行的、...
粒子群算法作为一种具有收敛速度快,易于实现和参数调节少等优点的群体智能算法,被广泛应用于函数与组合优化,机器学习等众多领域.在粒子群及其众多修改算法中惯性权重选择对算法性能起到较大的作用.为此,在经典粒子群算法上针对惯性权重提出了改进策略,设计了一种增强型双种群粒子群算法(EDUPSO).当粒子在进化中将较小...
多编码多种群遗传算法通用控件的设计与实现
萤火虫算法在路径规划应用中的种群动态调节策略与实现包括以下步骤: s1、建立路径规划问题的数学模型;s2、设置萤火虫算法的参数并随机生成初始萤火虫种群pinit;s3、评价初始种群中路径的碰撞程度并记作einit(p);s4、计算萤火虫种群内的所有萤火虫的亮度;s5、所有萤火虫两两对比其亮度,亮度低的萤火虫向亮度高的靠近;s6、...
粒子群算法和差分进化算法都属于智能搜索算法,且都具有高效的搜索性能。但是这2种算法在搜索最优波段组合的过程中都存在着一些缺点。粒子群算法靠种群个体逐步向种群中的最优个体靠近完成收敛;差分进化算法采用贪心策略执行选择操作,即只有当变异个体比当前个体的适应度值更优时才被选择参与下一次迭代。这些进化机制虽然...
迭代次数可以多一点，运行时间不算慢！
MP-GWO算法在GWO的基础上引入了多种群策略,通过并行搜索不同区域来增强算法的全局搜索能力,同时保持局部搜索的精度。每个种群独立进化,并通过一定的机制交换信息,从而避免早熟收敛。 在无人机路径规划中的应用: 协同航迹规划:特别适用于多无人机协同作战场景,通过MP-GWO算法为每架无人机规划出既独立又协同的飞行路径...
关于遗传算法,正确的说法有() A、通过(染色体)编码将问题的解空间转换成算法所能处理的搜索空间 B、其变异算子模拟生物进化中的偶然“基因突变”现象以维持种群多样性 C、其选择算子模拟“基因重组”实现不同解之间的信息交换 D、其交叉算子通过适应度以确保能适应环境的个体基因通过交叉传给后代 点击查看答案&解析...
【轴承故障诊断】一种用于轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习(SBL),两种群稀疏学习算法来提取故障脉冲,第一种仅利用故障脉冲的群稀疏性,第二种则利用故障脉冲的额外周期性行为(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 3 人赞同了该文章 目录 收起 1 概述 2 运...
萤火虫算法在路径规划应用中的种群动态调节策略与实现,包括以下步骤:S1,建立路径规划数学模型;S2,设置算法参数并生成初始种群;S3,评价初始种群中路径的碰撞程度;S4,计算萤火虫的亮度;S5,萤火虫对比其亮度并移动;S6,两种不同的种群变化策略确定种群中萤火虫数量;S7,执行具体的萤火虫个体添加或删除操作;S8,继续执行步骤S4...