导读:本文包含了改进单亲遗传算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多旅行商问题,单亲遗传算法,寻址,繁殖机制
改进单亲遗传算法论文文献综述
胡士娟,鲁海燕,黄洋,许凯波[1]（2019）在《求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法》一文中研究指出为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
陈晓桐[2]（2018）在《基于改进单亲遗传算法的车辆路径优化问题研究》一文中研究指出单亲遗传算法随着种群的进化,单亲遗传算法的突变、逆序、变异使得算法在局部搜索的能力逐步减弱。为了克服该缺点,文中提出了一种基于贪心思想的重组算子。在进化过程中它不断地对父代和子代的染色体进行筛选,保留最优,加快了整体的收敛速度。(本文来源于《山东工业技术》期刊2018年19期）
王菲菲,赵金成[3]（2018）在《基于改进的单亲遗传算法的枝状集输管网优化》一文中研究指出集输管网规模庞大,枝状管网结构复杂,以往多采用分级优化算法进行优化。全局优化算法多集中于拓扑结构简单的星状管网、小规模枝状管网、站场或参数优化。为解决大规模枝状管网的全局优化问题,建立了枝状集输管网全局优化模型,提出一种生成管网初步连接图的方法,对传统单亲遗传算法的编码方式、遗传算子及遗传操作手段进行了改进,并对我国某油田的集输管网进行了全局优化。通过实例计算证明,改进后的单亲遗传算法的优化速度及效果都显着提高,真正实现了对大规模枝状集输管网的全局优化,达到了费用最省的目的。(本文来源于《天然气与石油》期刊2018年01期）
陈龙,刘晓晨[4]（2015）在《细胞增殖改进型单亲遗传算法分析》一文中研究指出分析了单亲遗传算法(PGA)的优劣点,基于细胞增殖理念对单亲遗传算法进行改进和优化,提出了细胞增值改进型单亲遗传算法(CPGA),并对CPGA定义了一些不同于PGA的专业术语,CPGA加快了单亲遗传算法的寻优速度,增强了单亲遗传算法运行过程中的个体多样性。(本文来源于《信息系统工程》期刊2015年09期）
彭丽,洪亮[5]（2015）在《“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真》一文中研究指出在中国机器人大赛"机器人游中国"比赛项目的路径规划基础上,为克服遗传算法在有约束组合优化问题中计算效率不高的问题,提出了改进的单亲遗传算法.该算法在传统单亲遗传算法的计算步骤中,引入了交换算子、提前算子和修复算子,较大程度地提高了单亲遗传算法的搜索效率.Matlab仿真试验表明,改进的单亲遗传算法计算效率和路径规划能力得到大幅度提高.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
郑晨曦[6]（2015）在《基于改进单亲遗传算法的桥梁监测传感器优化布置研究》一文中研究指出大型桥梁工程投资大、设计周期和使用年限长、工作环境恶劣,因此有必要对其进行实时健康监测及状态评估,以避免或减小在运营期间由于各种原因出现损伤、破坏而造成的损失。其中,传感器优化布置作为桥梁健康监测系统的关键问题之一,对结构信息的采集起着至关重要的作用。在保证所获取的桥梁健康状况信息可靠且全面的基础上,如何通过布置尽可能少的传感器数量是传感器优化布置的难点所在。本文首先简要概括了国内、外桥梁健康监测研究的发展现况以及传感器优化布置的常用准则与方法；再从已有单亲遗传算法出发,引入自适应遗传算子和多目标函数的概念对其进行改进,同时使用MATLAB编写改进单亲遗传算法的运行程序；最后以杭州市跨造桥港桥为背景,利用改进单亲遗传算法对桥梁传感器进行优化布置。通过上述研究,得到以下主要成果：1)单亲遗传算法由于取消了传统遗传算法中的交叉算子,使得所有的遗传操作都只在单个个体上进行,可以确保传感器数目随着进化历程保持不变,通过具体的旅行商问题算例,证明了单亲遗传算法的可行性与高效性。2)引入自适应遗传算子和多目标函数的概念对单亲遗传算法进行改进,不仅可以提高算法本身的运算性能,防止其过早局部收敛,而且还可以对不同的目标函数进行优化计算,相较于改进前的单亲遗传算法,能更好地满足桥梁传感器优化布置的需求。3)基于Fisher信息矩阵与引入逐步累积思想后的模态置信度准则,可以实现对目标模态的选取以及传感器最优数目的预估,避免了以往传感器优化布置研究中目标模态与传感器数量的选取主要依靠研究者的经验判断这一现象。4)利用改进单亲遗传算法分别对杭州市跨造桥港桥主梁的竖向位移、纵向应变及索塔的纵向倾角传感器进行了优化布置分析,结果表明,改进单亲遗传算法可以很好地满足传感器系统对于经济性和功能性的要求,具有一定的实用价值。(本文来源于《浙江大学》期刊2015-04-01）
陈青艳,刘小宁,刘桂花,付娟娟,陈淑玲[7]（2014）在《改进单目标自适应遗传算法的车削优化》一文中研究指出提出了一种改进单目标自适应遗传算法(MSAGA)。针对自适应搜索遗传算法(ASNSGA)遗传代数设置不合理与单目标非支配排序自适应遗传算法(SONSAGA)因非均匀种群而引起拟合新误差的缺陷,MSAGA算法通过临界遗传代数与变量取值区间的自适应调整,同时提高了计算精度与计算速度。将MSAGA算法应用于车削优化,实例结果显示不仅优于标准遗传算法(GA)与SONSAGA算法的优选值,而且计算速度比SONSAGA算法提高了75.9669%。结果证明MSAGA算法用于车削用量参数的优化是有效的。MSAGA算法能快速自适应获得满足给定精度的变量优选值,为车削优化提出了新思路。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2014年06期）
王金龙,黄炜斌,马光文[8]（2014）在《基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化》一文中研究指出为有效地解决梯级水电站群多目标联合优化问题,充分发挥水电的容量效益,建立兼顾梯级最小出力最大化的总发电量最大模型,提出了一种基于非均匀变异算子的改进单亲遗传算法。新算法采用实数编码,不在染色体间进行交叉操作,利用非均匀变异算子运行前期的充分全局搜索和后期的精细局部开发特性在单条染色体上进行进化寻优,且仅有3个控制参数,不要求初始种群中的个体具有多样性。与其他相关方法的实例计算结果对比表明,新方法不仅收敛性能优越,而且遗传操作简单,易于控制。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2014年S2期）
王闯,刘青,李庆益,王彬,谢飞鸣[9]（2013）在《基于改进单亲遗传算法的炼钢最优炉次计划模型(英文)》一文中研究指出炉次计划在炼钢生产计划的编制过程中扮演着重要角包,优化的炉次计划对炼钢厂的高效、稳定运行产生深远影响.基于已有文献,并根据小方坯连铸过程的特点,考虑了钢种、断面、交货期等因素,建立了新的炉次计划模型,以期通过优化生产合同的组合而降低生产费用.炉次计划问题是复杂的组合优化问题,不可能在列举所有可能的求解结果.因而、采用了改进的单亲遗传算法寻求问题的最优/近优解在求解过程中,通过分析比较,得到了合理的算法参数.最后,通过采用遗传算法、单亲遗传算法和改进的单亲遗传算法对模型求解结果的比较.验证了改进后单亲遗传算法的优越性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2013年06期）
周荣敏,雷延峰[10]（2012）在《基于改进单亲遗传算法的树状管网布置优化》一文中研究指出改进单亲遗传算法采用Kruskal算法和Dijkstra算法进行群体初始化代替随机群体初始化过程;采用赌轮盘选择和单亲换位算子作为主要遗传算子,取消选择率、换位率和单亲逆转算子,使算法结构更加简洁明了;增设单一化的最优群体,并自动更新最优群体适应度值的下限。研究表明,通过一系列改进,在同样能获得最优解的前提下,程序运行时间由70s缩短到5s,最大遗传代数由500代以上缩短到100代以下,改进单亲遗传算法(ISPGA)的性能提高显着。(本文来源于《水利学报》期刊2012年10期）
改进单亲遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
单亲遗传算法随着种群的进化,单亲遗传算法的突变、逆序、变异使得算法在局部搜索的能力逐步减弱。为了克服该缺点,文中提出了一种基于贪心思想的重组算子。在进化过程中它不断地对父代和子代的染色体进行筛选,保留最优,加快了整体的收敛速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
改进单亲遗传算法论文参考文献
[1].胡士娟,鲁海燕,黄洋,许凯波.求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[2].陈晓桐.基于改进单亲遗传算法的车辆路径优化问题研究[J].山东工业技术.2018
[3].王菲菲,赵金成.基于改进的单亲遗传算法的枝状集输管网优化[J].天然气与石油.2018
[4].陈龙,刘晓晨.细胞增殖改进型单亲遗传算法分析[J].信息系统工程.2015
[5].彭丽,洪亮.“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真[J].吉首大学学报(自然科学版).2015
[6].郑晨曦.基于改进单亲遗传算法的桥梁监测传感器优化布置研究[D].浙江大学.2015
[7].陈青艳,刘小宁,刘桂花,付娟娟,陈淑玲.改进单目标自适应遗传算法的车削优化[J].机械设计与研究.2014
[8].王金龙,黄炜斌,马光文.基于改进单亲遗传算法的梯级水电站群多目标优化[J].四川大学学报(工程科学版).2014
[9].王闯,刘青,李庆益,王彬,谢飞鸣.基于改进单亲遗传算法的炼钢最优炉次计划模型(英文)[J].控制理论与应用.2013
[10].周荣敏,雷延峰.基于改进单亲遗传算法的树状管网布置优化[J].水利学报.2012