检索结果

Select

1. 基于均匀设计抽样的改进遗传算法在回归模型中的应用

施明华周本达陈明华

计算机应用 2012, 32 (11): 3050-3053. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03050

摘要（848）

PDF （548KB）（369）

通过对佳点集遗传算法优缺点进行分析，利用均匀设计抽样（UDS）的理论和方法，对遗传算法中的交叉操作进行重新设计，提出一种改进的遗传算法。新算法将变量选择和变换选择并行实施，并结合统计信息准则处理回归模型选择问题。仿真实验表明新算法在求解精度、解的稳定性等方面有较大的提高。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于拉丁超立方体抽样和免疫机制的改进遗传算法

周本达姚宏亮陈明华

计算机应用 2011, 31 (04): 1103-1106. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01103

摘要（1658）

PDF （621KB）（396）

针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟以及求解成功率低等缺点，依据拉丁超立方体抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计；结合免疫机制定义染色体浓度、提供选择依据，提出了一种新遗传算法。利用旅行商问题以及最大子团问题为实例对新算法进行了验证，实验结果表明新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均好于经典遗传算法和佳点集遗传算法，说明了新算法的优越性与可行性。

相关文章 | 多维度评价

Select

3. 均匀设计抽样混合遗传算法求解图的二划分问题

周本达陈明华任哲

计算机应用

摘要（1776）

PDF （612KB）（1206）

遗传算法(GA)的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术，其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础，利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计，并在分析图二划分问题特点的基础上，结合局部搜索策略，给出了一个求解图二划分问题的新遗传算法，称之为基于均匀设计抽样的混合遗传算法。最后将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新算法不但提高了算法的求解速度和精度,而且避免了常有的早期收敛现象。