用于求解TSP问题的遗传算法比较研究

针对基本遗传算法收敛速度慢、易早熟的现象,提出了基于贪心交叉算子的改进型遗传算法,利用贪心思想引导交叉操作,加快寻优速度。利用新算法进行了30城规模的TSP问题求解,并且与基于部分匹配交叉算子和顺序交叉算子的遗传算法进行了比较研究。通过在不同种群大小、迭代次数、交叉及变异概率、代沟等参数设置下对三种算子的性能影响进行深入分析。结果表明:基于贪心交叉算子的改进型遗传算法具有收敛速度快、寻优效率高的特点。     

遗传算法理论及其应用

本文通过对遗传算法理论的综述,介绍了遗传算法的基本工作原理,讨论了遗传算法理论存在的问题及改进方法,最后提出了遗传算法在控制中的研究及其应用。     

基于遗传算法的交通信号控制多目标优化

针对城市交通信号控制面临的多目标优化问题,提出了利用遗传算法实现多目标优化的方法.分析了城市交通信号控制多目标优化的本质及特点,采用基于遗传算法的多目标优化方法,提出了信号控制多层模糊控制模型,以平均延误和停车次数作为优化目标,采用遗传算法中的随机权重方法来进行该模型的多目标综合优化,给出了各模型参数的计算方法和优化步骤,最后进行了仿真试验.仿真结果表明,给出的多目标优化方法优于传统的多目标固定权重方法,可以获得更好的交通信号控制效果.     

编码方式在遗传算法求一些函数极值上的性能比较

在Matlab中应用英国Sheffield大学开发的遗传算法工具箱,给出应用二进制编码和实数编码作为编码方式,应用遗传算法求若干常用测试函数极值,并对极值的精度及迭代次数上的性能进行比较.     

传送带计算机视觉检测系统的研究

介绍了单阈值和多阈值OTSU法,并对遗传算法在图像的区域分割中的应用做了详细论述,采用面向对象的方法给出了遗传算法类的定义.通过对传送带接头及非接头图像进行必要的处理和识别,应用OTSU改进的遗传算法对原传送带图像进行多阈值处理.实现了皮带传送带的视觉检测.图3,参6.     

基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题，并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例，给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤，并通过龙羊峡．李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明，与遗传算法相比，改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时，减少了机组的启停次数，并且使所有机组连续高效运行，从而降低了机组的维护费用，并增加了梯级的经济效益．     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

基于遗传算法的超声速二维进气道优化设计

首先介绍了基本遗传算法,并由基本遗传算法演化出小生境遗传算法.应用简单的测试函数对两种遗传算法进行测试,对两种遗传算法进行比较.然后应用小生境遗传算法对二维超声速进气道进行优化设计.在单目标优化设计中,以最大总压恢复系数为优化目标,在多目标优化设计中分别顾及到总压回复系数要求最大和增压比也要很高.在对进气道的优化设计之后,对单目标优化和多目标优化的结果进行比较.     

自适应遗传算法在某拱坝渗流参数反演中的应用

利用水头实测资料,以渗透系数为待反演参数,在采用基本遗传算法进行参数反演研究的基础上,针对简单遗传算法难以确定交叉率和变异率的最佳值及计算量较大、易早熟等缺点,提出以自适应遗传算法来解决工程中的这类反演问题;为力求使改进的遗传算法计算量更小,收敛性更强,同时结合二维稳定渗流有限元工程实例进行了反演计算.结果表明,自适应遗传算法在保持简单遗传算法优点的同时,有效地提高了算法的收敛性,并在一定程度上克服了简单遗传算法的早熟问题.     

适于物流配送车辆导航路径规划的遗传算法研究

本文主要针对物流配送车辆导航本身的特点,分别对遗传算法的初始种群产生方法,交叉方法,变异方法进行了改进,并实现了遗传算法中参数的自适应调整,提出相应的改进型遗传算法。实验结果表明,本文提出的自适应遗传算法能快速有效地解决物流配送中的点到点型路径规划,能满足物流配送车辆导航实时性的要求,是适于物流配送的有效算法。