导读:本文包含了适应值共享论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:小生境遗传算法,适应值共享,优化问题
适应值共享论文文献综述
赵越,茹婷婷[1]（2014）在《适应值共享小生境遗传算法实现与性能比较分析》一文中研究指出小生境遗传算法是近年来智能计算领域的研究热点之一,基于适应值共享的小生境遗传算法在解决多种优化问题时收到了很好的效果.该文对基于适应值共享小生境遗传算法的多种实现机制进行探索,并对不同类型算法各自的性能、适应情形和优缺点进行比较分析.(本文来源于《通化师范学院学报》期刊2014年08期）
涂井先,刘伟[2]（2011）在《基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法》一文中研究指出提出了一种基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法,将局部搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.爬山算子以黄金分割法为基础,依次对个体每一维进行优化.数值实验证明,改进后的新算法优于当前一些较好的遗传算法.新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.(本文来源于《广东工业大学学报》期刊2011年01期）
谭艳艳,许峰[3]（2009）在《基于适应值共享的多生境排挤遗传算法》一文中研究指出针对优化多模函数时单纯使用共享和排挤机制的遗传算法所存在的缺陷,提出了基于适应值共享的多生境排挤遗传算法。基本思想是:按照共享的思想在对个体的适应值进行调整的同时,将排挤选择和相似个体中适应度最差个体被替换的策略分别应用于选择算子和群体的进化中。理论分析和数值实验表明,该算法很好地维持了种群多样性,对于各类多峰函数具有较强的搜索能力。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年05期）
解学通,郁文贤,郭丽青,方裕[4]（2008）在《动态聚类适应值共享遗传算法在散射计风矢量反演中的应用》一文中研究指出风矢量反演是散射计数据处理的核心内容,传统风矢量反演算法的设计过多依赖于目标函数的具体分布形态。以SeaWinds散射计为例,根据风矢量反演的多解问题和模糊解特性,设计了一种基于动态小生境遗传算法的风矢量反演算法。利用部分L2A和相应L2B数据对该算法进行了验证。结果表明该算法在无需任何目标函数先验知识的条件下能够取得较好的反演结果。(本文来源于《计算机应用》期刊2008年01期）
刘利强,戴运桃,袁赣南[5]（2006）在《基于适应值共享GA及MPGA的多路径规划研究》一文中研究指出借鉴多峰函数优化理论,对适应值共享GA和MPGA进行了描述,利用适应值共享GA擅长于获得种群多样性和MPGA擅长于同时获得若干最优与次最优解的特性,提出了对适应值共享GA与MPGA进行改进,同时将它们结合,从而实现多路径规划。文中最后给出了多路径规划算法及仿真结果,验证了算法的正确性和有效性。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2006年03期）
商允伟,裘聿皇[6]（2003）在《适应值共享对遗传算法选择概率的影响分析》一文中研究指出研究了采用遗传算法进行多峰函数优化时引入适应值共享机制对选择概率的影响。引入种群共享因子这一参数,描述个体选择概率、小生境中多个个体的选择概率之和在适应值比例选择策略下的变化情况。分析和仿真实验表明,适应值共享可在一定程度上保持种群多样性,适应值函数的取值范围将对优化结果产生较大的影响。(本文来源于《控制与决策》期刊2003年06期）
于歆杰,王赞基[7]（2002）在《自适应调整峰半径的适应值共享遗传算法》一文中研究指出适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径 ,这对于某些问题来说是有困难的 .针对这类问题 ,提出将峰的半径作为决策变量 ,对其进行编码并放入染色体中参与演化过程 ,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调整 .用所提出的方法对多个标准测试问题的优化结果表明 ,采用自适应峰半径调整方法的适应值共享遗传算法有很强的多峰搜索能力(本文来源于《自动化学报》期刊2002年05期）
于歆杰,王赞基[8]（2002）在《应用自适应指数比例变换的适应值共享遗传算法》一文中研究指出适应值共享遗传算法是用来解决多峰函数优化的常用手段 .本文提出了可以用来提高适应值共享遗传算法搜索能力的自适应比例变换方法 .针对复杂欺骗性问题 ,本文采用不同的指数比例变换方法进行了优化 .结果表明 ,本文提出的自适应指数比例变换方法能够迅速、稳定地找到全部全局峰 .该方法尤其适用于峰半径难以精确判定的情况(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2002年02期）
于歆杰,王赞基[9]（2001）在《适应值共享拥挤遗传算法》一文中研究指出保持遗传算法在演化过程中的种群多样性 ,是将遗传算法成功应用于解决多峰优化问题和多目标优化问题的关键。适应值共享遗传算法和拥挤遗传算法分别从不同角度改善了遗传算法的搜索能力 ,是寻找多个最优解的常用算法。将这两种算法的优点加以结合 ,提出适应值共享拥挤遗传算法。数值测试结果表明 ,该算法比标准适应值共享遗传算法和确定性拥挤遗传算法具有更强的搜索能力(本文来源于《控制与决策》期刊2001年06期）
于歆杰,王赞基[10]（2001）在《对适应值共享遗传算法的分类及评价》一文中研究指出针对多峰函数优化问题先后出现了一系列适应值共享类的遗传算法这些算法。这些都需要事先提供某种信息本文基于事先提供信息的区别提出了一种新的适应值共享类遗传算法的分类方法,并通过一个复杂的标准测试问题对这些算法进行了比较和评价,结果表明在各种算法中,清除算法、动态小生境共享算法和新聚类适应值共享算法具有较高的搜索能力和优化速度。本文的工作对于这些适应值共享类遗传算法的应用和进一步改进具有指导意义。(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2001年01期）
适应值共享论文开题报告
（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：
提出了一种基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法,将局部搜索算法与遗传算法有效结合,增强了遗传算法的搜索能力.爬山算子以黄金分割法为基础,依次对个体每一维进行优化.数值实验证明,改进后的新算法优于当前一些较好的遗传算法.新算法既有较快的收敛速度,又能以较大概率搜索到优化问题的全局最优解.
（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。
适应值共享论文参考文献
[1].赵越,茹婷婷.适应值共享小生境遗传算法实现与性能比较分析[J].通化师范学院学报.2014
[2].涂井先,刘伟.基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法[J].广东工业大学学报.2011
[3].谭艳艳,许峰.基于适应值共享的多生境排挤遗传算法[J].计算机工程与应用.2009
[4].解学通,郁文贤,郭丽青,方裕.动态聚类适应值共享遗传算法在散射计风矢量反演中的应用[J].计算机应用.2008
[5].刘利强,戴运桃,袁赣南.基于适应值共享GA及MPGA的多路径规划研究[J].弹箭与制导学报.2006
[6].商允伟,裘聿皇.适应值共享对遗传算法选择概率的影响分析[J].控制与决策.2003
[7].于歆杰,王赞基.自适应调整峰半径的适应值共享遗传算法[J].自动化学报.2002
[8].于歆杰,王赞基.应用自适应指数比例变换的适应值共享遗传算法[J].系统工程理论与实践.2002
[9].于歆杰,王赞基.适应值共享拥挤遗传算法[J].控制与决策.2001
[10].于歆杰,王赞基.对适应值共享遗传算法的分类及评价[J].模式识别与人工智能.2001