一种基于随机化均匀设计点集的遗传算法用于求解MVCP

作     者：任哲 周本达 陈明华 REN Zhe;ZHOU Ben-Da;CHEN Ming-Hua

作者机构：合肥学院数理系合肥230022 皖西学院数理系六安237012 皖西学院计算机科学与技术系六安237012 

基　　金：安徽省高校省级自然科学研究项目(No.KJ2007B152) 安徽省教育厅自然科学研究项目(No.2006KJ046B) 安徽省高校青年教师计划项目(No.2007jql180)资助 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2010年第23卷第2期

页      码：284-288页

摘      要：基于理想浓度模型的机理分析,利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,并在分析图最小顶点覆盖问题特点的基础上,结合扫描-修正和局部改进策略,给出一个解决图最小顶点覆盖问题的遗传算法,称之为基于随机化均匀设计点集的遗传算法.通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图最小顶点覆盖问题的仿真模拟比较,可看出该算法提高求解的质量、速度和精度.

主 题 词：最小顶点覆盖问题(MVCP) 遗传算法(GA) 随机化均匀设计(RUD) 随机化均匀设计遗传算法(RGA) 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6059.2010.02.023

馆 藏 号：203756907...