基于相似性排挤与适应值分层计算的可持续Pareto遗传算法

来源 :中国机械工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:danan1414
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在研究并实现计算复杂度仅为O(Nlog2N’)的基于相似性排挤的小生境技术(NTSC)、快速适应值分层算法(FHFS)的基础上,提出了基于相似性排挤与适应值分层计算的可持续Pareto遗传算法(SPGA)。SPGA采用了进化操作种群与外部种群两个种群。外部种群用于存储当前最优解集,利用基于模糊推理机制提出的NTSC来维持种群多样度,使外部种群中存储的Pareto非劣解集均匀地逼近问题的理论最优面;采用将个体按其所处层次来精确标识个体适应能力的FHFS来辨识个体适应值,避免适应值特别高的个体抑制适应值比它低
其他文献
港育129携带主效抗稻瘟病基因Pi65(t),以港育129为父本,辽星1号为母本,F1代与辽星1号回交,用连锁标记InDel-1对BC1F2代进行筛选,从中选取农艺性状与辽星1号相似且携带纯合Pi65(t
利用径向基函数(RBF)神经网络逼近能力较优和收敛速度较快的特点将运动学逆解过程转换为神经网络权值的训练过程。在训练RBF网络时,采用正交最小二乘(OLS)算法来确定网络中心,并将
针对某型空调客车,应用κ-ε紊流模型及贴体坐标,采用SIMPLE算法计算了室内气固耦合传热问题,采用Monte Carlo法分析计算了太阳透射辐射在车室内固体表面引起的附加热流变化,对空