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多级退火遗传算法及其在ULSP优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一般遗传算法(CGA)在解优化问题中存在的问题和缺陷,提出一种改进的多级退火遗传算法(MLAGA)、基于Boltzmann生存机制的群体更新策略,以及在多级退火的初始阶段引入移民策略有效解决了“群体多样性”和“快速收敛”之间的矛盾。通过和CGA在ULSP问题优化中的比较,验证了改进算法的有效性。 相似文献
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探索机械智能CAD系统的可拓决策方法 总被引:6,自引:0,他引:6
研究基于可拓知识模型和决策模型的机械智能CAD方法,它不仅能够表示和处理设计中的信息转化关系,而且能够利用物元变换理论进行复杂的辩证和求异推理,转化约束问题中的矛盾因素,从而为解决定量计算与辩证分析决策共存系统的优化设计,形成基于可拓决策的智能CAD理论与方法。文中探索了可拓智能CAD系统的研究内容与方法,并给出机械产品方案设计中可拓智能CAD系统的结构模式。 相似文献
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本文根据离散系统数字仿真原理,在分析通信网协议并定义其性能指标基础上,论述了通信网性能评价仿真系统。该系统作为DCCS工程师站软件,主要用于DCCS通信网动态性能预测和评价,为设计和优化DCCS提供科学依据 相似文献
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本文研究了空-空导弹攻击在综合火力/飞行控制(IFFC)中的火力控制算法问题。提出利用导弹发射包线(MLE)数据来计算瞄准偏差和通过反向插值方法求解允许发射误差(ASE)的新方法。该算法实现了导弹攻击在飞行过程中的动态优化,并解决了正向计算ASE的困难。最后,将以上火力控制算法联入整个IFFC系统中进行了数字仿真。仿真结果表明,该火力控制算法可满足IFFC系统的需要。 相似文献
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形状优化设计的分级耦合方法 总被引:3,自引:0,他引:3
工程结构的形状优化设计需要处理两类设计变量:尺寸和节点位置。由于两者量级不同,若同时考虑,计算量太大且收敛很慢。本文提出了分级耦合方法,将尺寸和节点位置分开处理,但在节点位置寻优过程中,必须考虑有利于下一轮的尺寸优化。 相似文献
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改进的快速遗传算法及其性能研究 总被引:25,自引:1,他引:24
高玮 《系统工程与电子技术》2003,25(11):1427-1430
遗传算法作为一种有效的全局随机优化方法,在工程界已得到了广泛应用。为了克服工程应用中遗传算法所表现出的计算费时、稳定性差等缺点,提出了一种快速收敛的遗传算法,从初始群体生成及遗传算子操作等几个方面作了改进。通过几个复杂函数的优化仿真实验,证明该算法能大大提高遗传算法的收敛速度,明显改善算法的计算稳定性。 相似文献
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CAD技术在国内外己有长足的发展。近几年来,CAD土建设计也逐渐兴旺起来。目前,国内各建筑、设计部门相当重视CAD的应用。本文首先讨论了CAD技术的发展及核心内容,然后介绍了我们开发的公路轴线布置CAD系统,并对CAD土建设计系统的开发作了深入的讨论。 相似文献
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一种新型复合神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先详细地阐述了BP神经网络和CMAC神经网络各自的结构,原理以及算法。提出了一种BP神经网络与CMAC神经网络组合起来的新型复合神经网络模型,并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明,这种复合神经网络在保留了BP和CMAC各自特长的基础上,同时具有学习速度快,泛化能力强等特点 相似文献
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求解非线性最小二乘全局解基于最速下降法和遗传算法的混合算法 总被引:5,自引:0,他引:5
赵明旺 《系统工程与电子技术》1997,(8)
本文通过在遗传算法中嵌入一个最速下降算子,并定义适应度函数、选择算子和数据结构,从而得到可结合遗传算法和最速下降法两者长处,既有较快收敛性,又能以较大概率求得非线性最小二乘问题全局解的混合算法.数值计算表明该方法显著优于遗传算法和最速下降法. 相似文献
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遗传算法在神经网络控制中的应用与实现 总被引:33,自引:2,他引:31
比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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基于非线性最小二乘(NLLS)法和遗传算法(GA)思想,通过定义NLLS算子、适应度以及混合数据结构,得到非线性回归模型非线性参数的混合计算智能辨识算法,该算法结合GA和NLLS法两者长处,即有较快收敛性,又能以较大概率求得全局(一致收敛)估计。计算结果表明该方法显著优于GA和NLLS法。 相似文献
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全渠道零售模式下需求的大样本、差异性、相关性特征将改变传统供应链的网络结构,文章构建离散拉丁超方抽样的免疫遗传算法进行全渠道供应链网络优化.先通过离散拉丁超方抽样对需求数据进行处理,保留样本特征的基础上减少样本容量,然后通过免疫遗传算法进行供应链网络多目标多机制优化,在保证较快收敛的同时避免局部极值,以此解决全渠道零售模式下供应链网络优化问题.实例证明该模型与算法的有效性以及在实践中的可行性. 相似文献
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基于遗传算法的施工导流建筑物优化 总被引:5,自引:0,他引:5
施工导流建筑物优化是一个复杂的非线性多目标优化问题 .针对传统优化方法的局限性 ,提出了基于遗传算法的施工导流建筑物优化方法 .通过分析施工导流建筑物优化的递阶层次结构 ,采用改进层次分析法 ( IAHP)确定各目标对应的权重 ,再根据多目标决策理论 ,把其转化为单目标优化问题 ;针对导流建筑物单目标优化模型 ,设计了此模型的遗传算法 ;最后通过实例验证了本文提出方法的可行性 . 相似文献
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一类过程控制对象的神经网络建模及仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题,提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式,并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果,它不仅学习速度快而且稳定性好,可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。 相似文献
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应用免疫算法进行电网规划研究 总被引:26,自引:1,他引:25
高洁 《系统工程理论与实践》2001,21(5):119-123
将一种新的随机优化方法——免疫算法应用于电网规划 ,利用 IEEE-6节点系统作为样本网络进行分析计算 .并将该方法跟基于遗传算法的电网规划方法进行比较 ,结果表明免疫算法在全局寻优的性能方面要优越于遗传算法 .本文还将基于免疫算法的电网规划方法应用于我国某实际电力网络 ,取得很好的规划结果. 相似文献
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基于遗传算法的进化神经网络 总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network,GMFNN),用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度,改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,有效地提高多层前向神经网络的收敛精度,并可获得更为简洁的网络结构。 相似文献