已閱讀1頁，還剩59頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權，請進行舉報或認領
文檔簡介
1、研究能在搜索過程中自動獲取和積累有關搜索空間的知識，并自適應的控制搜索過程，從而得到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解的通用搜索算法一直是令人矚目的課題。遺傳算法就是這種特別有效的算法。 遺傳算法(Genetic Algorithm——GA)，是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，它是由美國Michigan大學的J.Holland教授于1975年首先提出的。遺傳算法主要的特點在于：簡單、通用、魯棒性強。經(jīng)過三十多年的發(fā)展，
2、遺傳算法已經(jīng)在旅行商問題、生產(chǎn)調(diào)度、函數(shù)優(yōu)化、機器學習等領域得到成功的應用。 本文研究內(nèi)容包括兩個方面：一個是基于基因庫和多重搜索策略求解TSP的遺傳算法，算法將已有的“基因庫”的思想和多重搜索策略結合起來，對交叉算子進行改造，并就幾個典型的TSP問題進行了測試。另一個是小生境自適應混合遺傳算法，該算法引入小生境技術，提出了兩個多樣性評價指標，并結合自適應技術和模擬退火算法的思想對遺傳算法進行改進，最后就TSP問題進行了重復對比
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 解旅行推銷商問題（TSP）的智能優(yōu)化算法.pdf
- 遺傳算法及其在旅行商問題中的應用.pdf
- 改進遺傳算法及其應用.pdf
- 遺傳算法的改進及其若干應用.pdf
- 改進遺傳算法及其在波束形成中的應用.pdf
- 遺傳算法的改進及其在結構優(yōu)化中應用.pdf
- 改進的元胞遺傳算法及其應用.pdf
- 遺傳算法的混合改進研究及其應用.pdf
- 改進的遺傳算法及其在工程優(yōu)化中的應用.pdf
- 關于旅行商問題的改進遺傳算法.pdf
- 遺傳算法的改進及其在組合優(yōu)化中的應用.pdf
- 改進的遺傳算法及其在模具優(yōu)化設計中的應用.pdf
- 螞蟻遺傳算法研究及其在旅行商問題中的應用.pdf
- 遺傳算法的改進研究及其在工程優(yōu)化中的應用.pdf
- 改進的遺傳算法及其在電網(wǎng)無功優(yōu)化中的應用.pdf
- 改進的多生境遺傳算法及其應用.pdf
- 改進遺傳算法及其在降雨徑流模型中的應用.pdf
- 改進遺傳算法在調(diào)度領域中的應用.pdf
- 遺傳算法及其改進.pdf
- 遺傳算法的一些改進及其應用.pdf
評論
0/150
提交評論