考虑交叉影响的直觉不确定语言多属性群决策方法

针对隶属度或非隶属度为零的直觉不确定语言数,已定义的直觉不确定语言基本运算存在不合理性,导致信息集结结果出现较大偏差.考虑直觉不确定语言数的隶属度与非隶属度之间可能存在的交叉影响,定义新的加法、数乘、乘法及幂乘运算,在此基础上给出直觉不确定语言加权交叉算术平均算子、有序算术平均算子及混合交叉算术平均算子,同时给出直觉不确定语言加权交叉几何平均算子、有序几何平均算子及混合几何平均算子.根据算子本身的特点给出考虑交叉影响的直觉不确定语言多属性群决策方法,并通过算例验证所给决策方法的有效性与可行性.     

基于特殊选择的抽象进化算法的收敛性

首先定义了抽象选择算子和抽象进化算子，基于这两种算子给出了一般抽象进化算法的定义．特别讨论了一种基于特殊选择的抽象进化算法，根据状态空间的分类，分析了这种特殊选择进化算法种群的一步转移概率矩阵的性质，最后证明了这种算法的Markov链存在极限概率分布．     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用

提出了基于进化高斯混合模型(EGMM)的说话人辨认系统建模方法.EGMM在进化算法的框架下,为改善模型的泛化性能对GMM模型的结构与参数共同进行了优化.同时,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度.根据GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合GA与EP提出了一种新的混合进化算法.初步实验结果表明,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力.在说话人辨认实验中,较之传统的GMM方法,基于EGMM的系统的正识率提高了近3%,并且模型具有更小的平均尺寸.     

自适应遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

交叉算子与变异算子是遗传算法中产生新个体的主要手段。针对简单遗传算法中交叉概率与变异概率随进化过程恒定不变的缺点，采用自适应的交叉、变异概率研究了针对离散变量结构优化设计的遗传算法。以在应力约束条件下的静定桁架与超静定桁架结构为算例，比较了改进交叉、变异算子前后的优化结果，并将计算结果与满应力设计方法所得结果进行了比较。结果表明，自适应遗传算法对离散变量结构优化是有效的、可行的。     

改进遗传算法及其在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差评定的特点,提出了一种新颖的基于实数编码的改进遗传算法.该算法采用基于代沟最小的代选择模型,选用BLX-α混合交叉算子,算法简单、鲁棒性强,优化效率高.同时给出遗传算法评定平面度误差时目标函数数学模型的建立方法.最后,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解,而且具有较快的收敛速度.     

差分进化算法的参数研究

简要介绍了差分进化算法,对影响算法性能的主要参数种群规模,缩放因子和交叉因子进行了系统的实验,分析了各个参数对算法性能的影响及其最优选取问题,并给出了一些有益的结论,对运用差分进化算法时的参数选取有参考价值.     

动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法

为了有效地处理动态优化问题,提出一种短时记忆与长时记忆相结合的混合记忆策略. 被记忆的信息由最优个体与种群概率向量组成. 短时记忆作用于进化过程中的每一代,对记忆中的信息进行提取并构建下一代的种群;长时记忆仅在环境发生变化时产生作用,取新环境中最优的一组信息对短时记忆进行赋值. 该文首先构建了动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法,然后在非周期、周期和带噪声周期动态环境下进行算法的性能验证. 实验结果表明,新算法处理动态优化问题的能力优于同类算法.     

选矿月综合生产指标多目标优化方法

目前的选矿月综合生产指标优化模型中,其约束条件的参数是不变化的,为了提高现场数据的有效性,考虑到实际情况,模型中约束条件的变化会导致优化问题变为一个动态多目标优化的问题。因此,提出了一种基于移民策略的混合进化的算法用于新模型求解,最后通过现场数据实验验证算法的有效性。     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

信息技术促进跨越式发展

当今信息技术的飞速发展,向人们揭示了跨越式的可持续发展之路.处于社会主义初级阶段的中国,应当不失时机地谋划跨越式的发展战略,提高信息技术向现实生产力的转化,营造良好的科技创新环境,通过信息技术来促进中国的跨越式发展.     

近场条件下的MIMO雷达阵列优化

在近场条件下运用遗传算法对MIMO雷达阵列进行优化. 构造优化MIMO阵列近场方向图旁瓣的适应度函数,提出一种基于FFT的快速算法用以高效评估适应度,采用“成对交叉策略”保证遗传算法进化过程中阵列稀疏率恒定. 对有无对称约束两种情况下的阵列优化结果进行比较,分析表明,若在MIMO阵列优化中加入对称
约束,则优化针对的聚焦点所在距离上所有角度均小于该点的目标,用优化所得之阵列扫描它们时可保持性能.     

基于网络流量自适应的OBS突发装配技术

研究了目前已经提出的各种突发装配策略,对不同的突发装配策略进行分类比较,针对固定门限值装配策略出现的问题和弊端,提出了一种基于自适应突发装配长度和周期的允许不同CoS混装的组合式装配方案.该方案可以根据网络的流量高低情况自适应地调整装配长度和周期,使得装配过程中网络核心节点的电控单元的处理负担大大减轻,有效地提高了节点的吞吐量.     

熔融ZnCl2玻璃转变动力学减慢的分子动力学模拟

采用Buckingham势函数,利用分子动力学（MD）模拟的方法对熔融ZnCl2玻璃转变动力学性质进行研究．模拟温度范围由2000K降到600K,发现锌和氯离子在1200K时笼子效应较明显;从扩散与温度关系中,得出锌和氯离子的扩散系数在温度达到1200K时扩散系数呈现被冻结的状态．即1200K是熔融ZnCl2的玻璃转变温度．     

狭义遗传算法的遗传机理分析

根据狭义遗传算法(RGA)在区域搜索中的特点，讨论了RGA在同一搜索区域上遗传选择操作的封闭性，同时讨论了RGA在邻接区域和非邻接区域上遗传交叉算子的一些重要性质。这些性质确保新群体中个体之间的距离水断缩小，并使分布在不同搜索区域上的个体逐步聚集到某一个目标搜索区域上。     

一种基于差分进化的批量流水线调度算法

提出了一种解决批量流水线调度问题的差分进化算法.该算法采用基于浮点的编码方式,通过最大位置值规则将浮点数矢量转换为工件的调度序列.为了提高调度算法的优化性能,利用最优目标个体的重组产生变异个体,并通过变异个体与目标个体的交叉产生试验个体.仿真试验表明了所得算法的可行性和有效性.