导读:本文包含了遗传局部搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遗传算法,加权最近邻法,K-近邻法,Lin-Kernighan算法
遗传局部搜索论文文献综述
宗德才,王康康[1]（2015）在《一种混合局部搜索算法的遗传算法求解旅行商问题》一文中研究指出针对遗传算法容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差的缺点,提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法首先用加权最近邻法产生初始种群,对种群中相同的个体,用K-近邻法产生新的个体代替相同的个体,然后淘汰适应性较差的个体,用交叉操作产生新的个体,最后,对部分个体进行3-opt优化变异,对种群中优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。对TSPLIB中部分实例的仿真结果表明,所提出的混合局部搜索算法的改进遗传算法在求解TSP问题时可以高效地获得高质量的解。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2015年03期）
马国岭[2]（2014）在《基于遗传算法和局部搜索算法相结合的求解结构可靠度指标的方法》一文中研究指出本文以民用建筑结构为研究对象,讨论了现有求解可靠度指标β的比较成熟的方法及需进一步完善的地方,然后从可靠度指标β的几何意义出发,建立了基于最优化理论的求解结构可靠度指标的模型,利用现在应用比较广泛的最优化方法——遗传算法——来求解可靠度指标,并且针对基本遗传算法"早熟"的缺点提出了把基本遗传算法和局部搜索算法相结合的思想:先用遗传算法对问题进行初步搜索,由于遗传算法的全局搜索特性,往往通过进化较少的代数就可以搜索到包括最优解的比较小的区域,然后把遗传算法的最终搜索结果作为局部搜索算法的初始值再进行局部搜索。算例表明,这种方法是一种十分有效的方法。(本文来源于《第十四届全国现代结构工程学术研讨会论文集》期刊2014-07-18）
夏凯,戴文战[3]（2014）在《基于局部搜索机制快速求解TSP问题的自适应遗传算法》一文中研究指出提出了一种基于局部搜索机制快速求解TSP的遗传算法。基于局部搜索机制,自适应地将标准遗传算法与局部启发式算法结合,使得局部启发式算法只在有效改善种群个体质量的情况下才允许执行,有效地避免了因局部搜索次数过多而引起的陷入局部最优和计算负担过重现象的发生。仿真结果表明,该算法具有较强的全局优化能力及较快的收敛速度,在求解TSP问题时有较高效率。(本文来源于《浙江理工大学学报》期刊2014年05期）
袁尧,刘超[4]（2013）在《基于SQP局部搜索遗传算法的泵站优化运行》一文中研究指出提出了利用遗传算法求解泵站优化运行问题的方法。同时,引入SQP局部搜索应用于遗传算法中,对随机生成的初始解集进行搜索改进,提高了算法的稳定性。对优化变量采用整数编码,相比常用的二进制编码,缩短了编码长度,加快了算法收敛速度。经过实例计算并与同等离散情况下的动态规划法的计算结果比较,基于SQP局部搜索和整数编码的遗传算法计算结果较优,计算用时较短。这表明该方法在泵站优化运行以及相近领域有较高的实用价值。(本文来源于《农机化研究》期刊2013年09期）
李娜,仁庆道尔吉[5]（2013）在《一种基于局部搜索算子的遗传算法》一文中研究指出为了提高遗传算法的收敛速度及局部搜索能力,设计了一种基于优良模式的局部搜索算子.同时对传统免疫算法中基于浓度的选择算子进行了改进,设计了一种基于适应度值和浓度的混合选择算子,从而有效的阻止了算法出现"早熟"现象.进一步给出了算法的步骤,并利用有限马尔可夫链证明了该算法的收敛性,最后通过对四个经典测试算法性能的函数的数字仿真,说明该算法对多峰值函数优化问题明显优于基本遗传算法.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2013年11期）
靳飞,单锐[6]（2013）在《基于局部搜索技术的混合遗传算法》一文中研究指出针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
金弟,刘杰,杨博,何东晓,刘大有[7]（2011）在《局部搜索与遗传算法结合的大规模复杂网络社区探测》一文中研究指出基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search,LGA).在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试,并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较,实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.(本文来源于《自动化学报》期刊2011年07期）
韩晓路[8]（2011）在《基于局部搜索遗传算法的仓库车辆调度优化研究》一文中研究指出针对仓库装卸搬运系统实际运行时设备资源冲突和搬运车辆任务分配问题,建立了具有多个复杂约束条件的车辆调度优化问题数学模型。提出了一种求解仓库车辆调度优化问题的局部搜索遗传算法,解决了局部搜索中寻找高效邻域结构的技术难题,并用实例进行了验证。(本文来源于《物流技术》期刊2011年07期）
谭跃,谭冠政,叶勇,伍雪冬[9]（2011）在《具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法》一文中研究指出为提高遗传算法的局部和全局搜索能力,提出了一种具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法(CLS-DPGA)。CLSDPGA中,一个作为探测种群,另一个作为开发种群。两个种群按照不同交叉概率和变异概率进行进化,每个种群每进化一代后就对其最优解进行混沌局部搜索。若搜索到更优的解,则取代原最优解直至搜索到预设的混沌次数,同时两个种群之间每10代进行一次移民操作。六个Benchmark函数的实验结果证明,CLS-DPGA比另一种自适应局部搜索策略的遗传算法(a-hGA2)具有更好的寻优能力。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年02期）
梁敬东,郭建军,梁海洪,郭凤仪[10]（2010）在《基于混沌局部搜索的多目标遗传算法》一文中研究指出针对多目标遗传算法存在的局部搜索能力弱和易早熟的问题,采取理论分析方法,提出了一种新的基于混沌局部搜索的多目标遗传算法(MOGA-CLS)。对按支配关系形成的第1、2层Pareto解进行混沌搜索获得更优解,并采用基于聚集度的聚类方法保持种群和Pareto解集的多样性和分布性。仿真实验结果表明:该算法能有效地提高搜索效率。(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
遗传局部搜索论文开题报告
（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：
本文以民用建筑结构为研究对象,讨论了现有求解可靠度指标β的比较成熟的方法及需进一步完善的地方,然后从可靠度指标β的几何意义出发,建立了基于最优化理论的求解结构可靠度指标的模型,利用现在应用比较广泛的最优化方法——遗传算法——来求解可靠度指标,并且针对基本遗传算法"早熟"的缺点提出了把基本遗传算法和局部搜索算法相结合的思想:先用遗传算法对问题进行初步搜索,由于遗传算法的全局搜索特性,往往通过进化较少的代数就可以搜索到包括最优解的比较小的区域,然后把遗传算法的最终搜索结果作为局部搜索算法的初始值再进行局部搜索。算例表明,这种方法是一种十分有效的方法。
（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。
遗传局部搜索论文参考文献
[1].宗德才,王康康.一种混合局部搜索算法的遗传算法求解旅行商问题[J].计算机应用与软件.2015
[2].马国岭.基于遗传算法和局部搜索算法相结合的求解结构可靠度指标的方法[C].第十四届全国现代结构工程学术研讨会论文集.2014
[3].夏凯,戴文战.基于局部搜索机制快速求解TSP问题的自适应遗传算法[J].浙江理工大学学报.2014
[4].袁尧,刘超.基于SQP局部搜索遗传算法的泵站优化运行[J].农机化研究.2013
[5].李娜,仁庆道尔吉.一种基于局部搜索算子的遗传算法[J].数学的实践与认识.2013
[6].靳飞,单锐.基于局部搜索技术的混合遗传算法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2013
[7].金弟,刘杰,杨博,何东晓,刘大有.局部搜索与遗传算法结合的大规模复杂网络社区探测[J].自动化学报.2011
[8].韩晓路.基于局部搜索遗传算法的仓库车辆调度优化研究[J].物流技术.2011
[9].谭跃,谭冠政,叶勇,伍雪冬.具有混沌局部搜索策略的双种群遗传算法[J].计算机应用研究.2011
[10].梁敬东,郭建军,梁海洪,郭凤仪.基于混沌局部搜索的多目标遗传算法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2010
标签：遗传算法; 加权最近邻法; K-近邻法; Lin-Kernighan算法;