双学科(气动/电磁)优化中的遗传算法研究

遗传算法(GA)是一种非传统性, 模仿生物的自然选择与进化而形成的一种概率搜索和总体优化的方法. 讨论了此算法的要点和关键参数. 为应用于多目标和多学科优化的问题, 提出了一种综合考虑多目标和多约束的要求, 并引入归一化系数和约束函数的罚系数的适应函数.     

基于遗传算法的Cu-Cr-Zr合金形变热处理工艺优化

形变热处理工艺是提高铜合金引线框架性能的有效方法. 利用神经网络和遗传算法优化Cu-Cr-Zr合金的形变热处理工艺参数. 神经网络的输入参数为轧制变形量、时效温度和时效时间, 输出参数是导电率和硬度. 在神经网络训练的基础上, 采用遗传算法优化ANN的输入参数. 神经网络和遗传算法的组合建模获得了良好的泛化性能和优化结果.     

三维单纯形划分的遗传算法

提出了一个新的三维三角划分算法，称之为三维遗传三角划分算法，ＧＴＭＧＡ基于遗传算法的基本原理搜索全局最优三角划分，由于使用了多目标适应值函数， 以进行多个目标的优化从而满足不同的要求，ＧＴＭＧＡ采用了新的交叉与变异算子－－多面体交叉与多面体变异。通过实验结果可以看出，ＧＴＭＧＡ的性能要优于Ｄｅｌａｕｎａｙ三角划分和基于局部变换的三角划分算法。     

遗传算法的模式欺骗性分析

讨论了遗传算法的模式欺骗性和欺骗问题. 描述了模式包含、竞争与关联等概念,给出了基于主竞争关系的模式欺骗性与GA欺骗问题的严格定义,包括完全欺骗问题、一致欺骗问题、序列欺骗问题和基本欺骗问题. 分析了完全欺骗吸引子的特征,给出了形成完全欺骗问题的吸引子应满足的条件. 然后,讨论了GA欺骗性与隐含并行性、收敛性之间的关系. 结合计算实例说明了模式欺骗性对GA搜索行为的影响.     

基于遗传算法的列车运行调度指挥系统满意优化模型的求解

由于遗传算法为满意优化模型提供了有效的寻优算法,本文对简单遗传算法进行了改进,并应用于列车运行调度指挥系统满意优化模型,对主要步骤及主要参数进行了描述和设定。     

遗传算法求解随机用户平衡模型

分析了随机用户平衡分配的算法还有很大的改进余地。用遗传算法求解Akamatsu建立的随机用户平衡模型,为随机用户平衡分配的求解提供新的途径。在一个小型测试网络上对遗传算法的求解进行了说明。     

基于改进遗传算法的云计算任务调度研究

针对云计算服务集群任务调度算法的效果,提出一种基于改进遗传算法的任务调度算法。该算法采用检测种群个体多样性生成初始种群,遗留优秀个体,检测个体相似度增加交叉操作的有效性等策略实现任务调度的改进。实验表明,该算法在云计算任务调度中是一种有效的算法,缩短了任务的执行时间并节约系统资源。     

遗传算法过早收敛现象的特征分析及其预防

通过引入种群早熟集和种群多样度的概念，分析了遗传算法中过早收敛现象的起因与特征。阐明了杂交过程的成熟化效应是引起遗传算法过早收敛的主因，而遗传算法过早收敛的过程特征表现为种群序列多样度的单调减少及种群分量为零的个体适应比的偏差渐趋于１／２。依据所作的理论分析，提出了一种可以预防和克服过早收敛的新型遗传算法，并从理论上证明了该算法依概率收敛到全局最优动态。     

基于遗传算法的模拟退火罚函数方法求解地下水管理模型

提出一种新的基于遗传算法的模拟退火罚函数方法求解地下水管理模型。遗传算法及建立在自然遗传学和自然选择机理上的全局随机搜索和进化的过程。与传统的基于梯度寻优方法相比,遗传算法寻优不须优化问题连续可导,同时通过模拟退火罚函数方法来处理约束条件,可以保证算法逐渐收敛于可行的最优解,克服一般遗传算法中罚因子选取的困难。     

翼型和机翼的多目标优化设计研究

为使已有的单目标优化方法推广用于多目标/多学科优化中去, 构造一个合适的综合目标函数(确定性算法)或适应函数(遗传算法)是十分重要的. 提出了一种适用于具有约束优化问题的目标函数组合法(OFCM), 讨论了采用确定性算法和遗传算法进行高性能翼型和机翼的双目标和双学科优化的问题. 二维(翼型)和三维(机翼)算例表明本文的方法可用于优化不同流体条件下、不同类型的翼型和机翼.     

IIC总线控制器IP核设计

本文详述了一种基于AMBA总线接口的IIC总线控制器IP核设计,给出了该IP核的系统结构以及各个子模块的详细设计方法,并对该IP核进行了功能仿真、FPGA原型验证,可测性设计以及综合。最后给出了采用Fujitsu提供的CE66工艺库的综合结果以及性能参数。     

混合量子遗传算法在软硬件协同综合中的应用研究

针对多处理器嵌入式系统,结合拟 Newton算法,提出了混合量子遗传算法(MQGA)在系统设计中的解决方案,并引入了模拟退火技术.实验结果表明,MQGA能有效解决软硬件划分问题,提高了求解质量和算法的收敛速度,降低了计算代价,保证了算法的自适应性和全局最优性     

基于粒子群寻优机制的图像分割方法

利用粒子群优化（eso）算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值（FCM）图像分割算法提出一种新算法,用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。实验结果表明,与FCM相比该算法聚类更准确,效率更高,具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力。     

基于分层法的通风网络图绘制算法

在对已有的算法研究之后,提出了一种新的通风网络图绘制算法,采用分层法作为绘制算法的主框架,同时将最长路径法和遗传算法嵌入到分层法中,实现通风网络图的优化绘制,减少分支交叉数,并进行了开发实现和测试.     

Genetic and photoperiodic control of an avian reproductive cycle

European blackcaps,Sylvia atricapilla, with one breeding season per year, have a single-peaked annual testes cycle. However, African conspecifics from the Cape Verde Islands with two breeding seasons per annum demonstrate a two-peaked cycle. Both population-specific cycles reflect differences in the respective endogenous circannual rhythms. Experimental hybridization of birds of the two populations resulted in an intermediate pattern of testes cycle, thus demonstrating that there are genetic components for some temporal aspects in an avian reproductive cycle. Another characteristic of the African birds, their extremely rapid juvenile development and early sexual maturity (at an age of 5–6 months) proved largely to be a photoperiodic (short-day) effect in birds hatched in autumn. The same effect could also be induced in European conspecifics exposed to correspondingly short day-lengths.     

改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测问题研究

为提高传统非线性预测模型的预测精度,提出一种基于改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的预测方法,将果蝇群体分两部分分别进行迭代寻优,从而改进了果蝇优化算法的寻优性能,进而避免了在寻优过程中陷入局部最优。该方法利用改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络的径向基函数扩展参数,然后用训练好的广义回归神经网络预测模型进行预测,最后通过订单预测算例进行实证研究。实证研究结果显示,该方法在解决订单预测问题中与未改进的果蝇优化算法优化广义回归神经网络和传统的广义回归神经网络方法对比,具有更高的预测精度和更好的非线性拟合能力。     

自动化立体仓库固定货架货位的优化研究

通过对自动化立体仓库总体工作过程和存储模式的分析,提出了一种基于作业时间的固定货架的货位优化设计思想,并应用遗传算法进行了实验验证,证明优化后的货位设计确实提高了仓储作业效率。     

黑腹果蝇品系纯合体杂交后代翅型变异的遗传分析

目的探究实验室条件下果蝇杂交后代所表现出的基因连锁、互换与自由组合效应,计算白眼、卷刚毛、小翅基因座位间的距离,并探索可能的基因互作。方法将三隐性（白眼、卷刚毛、小翅）与残翅两种品系的果蝇进行杂交,并使F1代互交,对正反交的F2代进行表型数据统计分析。结果发现F2代出现新性状小皱翅,将其分为3种情况进行讨论,计算出了3个基因座位闻的距离。结论果蝇小翅和残翅基因互作产生了新性状小皱翅;在统计上它是一种“例外”新性状,而不是小翅或残翅范畴里的特情。     

融合块结构的等周算法及其在CT图像分割中的应用

等周分割是一种基于图谱理论的分割算法,能有效提高图像分割质量且有较高的效率及稳定性.本文提出了一种融合块结构的等周分割算法.该算法采用块结构来减少图中节点数.并根据CT图像特征,将该算法应用到CT图像分割中.实验结果表明,融合块结构的等周分割算法在CT图像分割中取得较好的分割效果,并大大提高了分割效率.