引入模拟退火机制的新型遗传算法

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引入模拟退火机制的新型遗传算法

张晖, 吴斌, 余张国

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张晖, 吴斌, 余张国. 引入模拟退火机制的新型遗传算法[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 39-42.

引用本文:

张晖, 吴斌, 余张国. 引入模拟退火机制的新型遗传算法[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 39-42.

Zhang Hui, Wu Bin, Yu Zhangguo. Research of New Genetic Algorithms Involving Mechanism of Simulated Annealing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 39-42.

Citation:

Zhang Hui, Wu Bin, Yu Zhangguo. Research of New Genetic Algorithms Involving Mechanism of Simulated Annealing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 39-42.

引入模拟退火机制的新型遗传算法

1.
西南科技大学计算机学院四川绵阳 621002

作者简介:
张晖男 30岁硕士讲师主要从事图像处理和人工智能方面的研究

中图分类号: TP301.6

Research of New Genetic Algorithms Involving Mechanism of Simulated Annealing

1.
School of Computer Science,Southwest University of Science and Technology Sichuan Mianyang 621002

摘要: 提出了一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的新搜索算法。该算法以遗传算法运算流程作为主体流程,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体。在进化过程中使用了保留策略,以保存适应度较好的个体。在模拟退火算法的跳变操作过程中使用类似遗传算法变异来实现,先作置反操作,再作前后等长交换操作,以防止陷入局部最优。实验表明,该算法与传统遗传算法相比,提高了进化速度和全局寻优能力。
- 遗传算法 /
- 模拟退火算法 /
- 进化速度 /
- 全局搜索
Abstract: The new global search algorithms result from the combination of the genetic algorithms and simulated annealing algorithms. The genetic algorithms are served as the main flow of the new algorithms which involve the mechanism of simulated annealing to adjust the optimization population. Reservation strategy is used in evolution process to reserve the individuals which have good fitness. To avoid trapping in local optimum, two steps similar to mutation including inverse operation and exchanging operation were adopted during the flipping operation of simulated annealing. The experiments indicate that the new algorithms can improve the evolution speed and the abilities of seeking the global excellent result.
- genetic algorithms /
- simulated annealing /
- evolution speed /
- global search

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引入模拟退火机制的新型遗传算法

1. 西南科技大学计算机学院四川绵阳 621002

作者简介:
张晖男 30岁硕士讲师主要从事图像处理和人工智能方面的研究

收稿日期: 2002-08-28
刊出日期: 2003-02-15

中图分类号: TP301.6

关键词:

摘要: 提出了一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的新搜索算法。该算法以遗传算法运算流程作为主体流程,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体。在进化过程中使用了保留策略,以保存适应度较好的个体。在模拟退火算法的跳变操作过程中使用类似遗传算法变异来实现,先作置反操作,再作前后等长交换操作,以防止陷入局部最优。实验表明,该算法与传统遗传算法相比,提高了进化速度和全局寻优能力。

English Abstract

张晖, 吴斌, 余张国. 引入模拟退火机制的新型遗传算法[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 39-42.

引用本文:

张晖, 吴斌, 余张国. 引入模拟退火机制的新型遗传算法[J]. 电子科技大学学报, 2003, 32(1): 39-42.

Zhang Hui, Wu Bin, Yu Zhangguo. Research of New Genetic Algorithms Involving Mechanism of Simulated Annealing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 39-42.

Citation:

Zhang Hui, Wu Bin, Yu Zhangguo. Research of New Genetic Algorithms Involving Mechanism of Simulated Annealing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2003, 32(1): 39-42.

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