一种自动目标识别算法参数的优化方法

提出了一种基于试验设计方法学的响应曲面模型方法，用于建立算法的性能模型．将一种小群体自组织的遗传算法用于算法参数的优化．遗传算法的改进，使得结构更加合理简单，收敛速度明显加快．实验结果表明，所提出的方法能够随着场景条件的变化较好地调整算法参数，从而有效地提高了算法性能．     

遗传算法编码策略研究

遗传算法是—类基于自然选择和自然遗传机制的自适应全局优化概率搜索算法,编码策略是设计遗传算法的一个重要步骤,通过研究二进制码和格雷码的编码策略,分析了编码差异、个体差异和适应度差异之间的关系,得到了两种不同编码对遗传算子搜索能力的影响和它们的特性。     

图像分割背景下群体智能优化算法的性能对比

 针对目前研究相对薄弱的群体智能优化算法的性能对比问题,搭建数字图像为生命栖息环境的群体智能优化算法的性能对比平台,提出基于最优个体变化的收敛关联度和收敛面积的新型性能评价指标,并具体进行了遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、细菌觅食算法等多种群体智能优化算法的性能比较与测试.实验结果显示,所提出的评价平台和性能评价指标能够合理有效地对比不同搜索机制下智能群体的寻优能力.     

基于遗传算法的纯电动轿车动力总成参数优化

基于动力传动系部件参数对纯电动轿车性能的影响，利用遗传算法对纯电动轿车动力传动系的主要部件进行了优化；所有部件的模型均基于实际配置的纯电动轿车(QREV)动力传动系台架试验的试验数据．优化结果与传统优化算法结果相比表明，本文提出的算法是有效的，能够提高纯电动轿车的性能．该算法已应用于实车动力传动系的参数设计．     

基于Metropolis准则遗传算法的企业动态联盟生成模型

为了提高动态联盟中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率,提出一种基于Metropolis准则遗传算法的企业动态联盟生成模型.将模拟退火算法中的Metropolis准则与遗传算法相结合,提高企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率.1 000次仿真实验表明,标准遗传算法SGA平均需要166次才能找到最优解,而基于Metropolis准则遗传算法(MGA)平均仅需要149次就可以找到最优解.企业选择联盟伙伴和优化时,基于Metropolis准则遗传算法(MGA)可以使企业高效找到最优联盟伙伴.     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.     

基于遗传算法的网格结构优化方法

为了加快遗传泊进化过程,提出了基于遗传算法和满应力准则进行网格结构优化的杂交算法,杂交算法能大幅度地减少单纯采用遗传算法进行网格结构优化的解空间,其结果表明杂交算法能明显地加快遗传算法的收敛进程。     

一种自动目标识别算法参数的优化方法

提出了一种基于试验设计方法学的响应曲面模型方法，用于建立算法的性能模型，将一种小群体自组织的遗传算法用于算法参数的优化。遗传算法的改进，使得结构更加合理简单，收敛速度明显加快，实验结果表明，所提出的方法能够随着场景条件的变化较好地调整算法参数，从而有效地提高了算法性能。     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

四相差分相移键控的编码

介绍了自然码、循环码的特点及其相互关系,探讨了四进制差分相移键控方式下自然码、循环码的编码,并举例说明     

机动车尾气排放测算行驶周期的自动建立方法

为了建立用于机动车尾气排放测算的行驶周期,利用便携车载尾气采集装置(PEMS)系统和GPS装置进行了大量的机动车尾气排放和驾驶活动数据采集,并对数据进行了预处理,提出了短行程的评价标准,给出了最优短行程自动搜索的2种启发式算法(遗传算法(GA)和离散同步扰动随机逼近(DSPSA)),对建立的行驶周期进行了预测尾气排放总量的有效性验证。结果表明:2种启发式算法均能有效地解决行驶周期自动建立问题,GA算法优化得到的行驶周期更有代表性,该行驶周期能以相对较小的误差预测尾气排放总量。建议将GA算法作为开发其他城市的行驶周期的算法工具。     

基于遗传算法的模糊控制送丝系统

高质量的焊接在很大程度上决定于送丝机构的性能 ,模糊控制相对于传统的 PID控制 ,具有更高的系统鲁棒性和稳定性 .而模糊控制的三个因子对控制器的性能有很大的影响 ,常规的模糊控制都是采用人工的多次现场调试来确定 ,不仅费时 ,而且也不能得到最优的控制性能 .采用遗传算法来寻优整定模糊控制器的参数 ,以送丝系统的跟踪误差为目标函数 ,采用二值编码的遗传寻优整定 ,不仅得到了最优性能的模糊控制送丝系统 ,而且使其设计过程大大简化 .最后通过仿真比较 ,证明了遗传寻优模糊控制送丝系统的性能明显优于常规模糊控制的性能     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型

针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法(GA)设计径向基函数(RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理,实现步骤及网络泛化性能检验,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。     

随机系统的最小熵控制

本文放弃传统的MSE准则,从信息论观点出发,发展了随机系统的一种最小熵(ME)控制方法,并从ME控制的等价性、控制限度、存在性、唯一性及必要条件等方面,研究了ME控制的合理性和实用性。ME方法是一种全局分析法,它不仅包含了MSE和MAP准则,且由于全文在整个推导中并未假定高斯性、线性和非时变等,因而原则上适用于诸如非高斯、非线性、时变等传统方法难以处理的复杂系统;不仅适用于工程系统,将其推广到决策、社会、经济等领域会更为自然和切合实际。     

基于遗传算法的零极点型与头相关传递函数优化逼近

基于与头相关传递函数HRTFs在不同频率区间上频谱特征重要性程度存在着差异的判断,结合空间听觉的研究成果,应用多种群并行进化、参数实数编码等改进措施的遗传算法GA进行了HRTFs的零极点模型逼近.实验结果表明,GA在适合人耳听觉感知特性的对数幅度谱误差准则下,逼近效果较传统的Prony和Yule-W alker方法分别获得了平均39%和46%的改善.     

滚动直线导轨副运动精度分析的遗传算法研究

为了使滚动直线导轨辐运动精度的动态检测结果精度提高，分析了直线度误差评定基准直线的求解过程，从而采用遗传算法对其进行寻优，详细讨论了采用遗传算法求解直线度误差的处理过程，对不同工况时的运动精度分别用首尾连线法，最小二乘法及遗优算法进行了实例计算分析比较，遗传算法评定直线度误差精度高且具有良好的稳定性。     

Application of a multi-field synergy principle in the performance evaluation of convective heat transfer enhancement in a tube

For laminar and turbulent convective heat transfer, the synergy among vectorial physical quantities of a fluid particle is analyzed to reveal the relation between the multi-field synergy mechanism and heat transfer enhancement. Additionally, the efficiency evaluation criterion (EEC) is proposed to evaluate the overall performance of heat transfer enhancement. Meanwhile, using synergy angles α,β,,γ and η, a unified evaluation system and corresponding evaluation indexes for heat transfer enhancement are suggested. A model of a heat-transfer-enhanced tube inserted with poles in a triangular configuration is built, and a corresponding numerical simulation is conducted to verify the proposed evaluation system and criterion. The calculation results show that there is correlation between synergy angles reflecting the direction of heat transfer enhancement and evaluation criterion reflecting the effect of heat transfer enhancement. In the Re number range of 300-1800, the performance evaluation criterion PEC lies in the range of 1.2-2.3, but the efficiency evaluation criterion EEC lies in the range of 0.33-0.45.     

用遗传算法求解GTSP的编码改进

在遗传算法的过程中,变异概率是很低的,相对交叉算子对于影响染色体的多样性更为重要。针对基于广义染色体求解GTSP的遗传算法,提出一种二进制与十进制混合编码,改进了交叉算子,具有更强的搜索能力。测试证明算法改进是有效的。