一种连续探索型自适应遗传算法及其应用

对经典遗传算子中的交叉算子和变异算子进行了重新设计，提出了一种连续探索型自适应遗传算法。该算法能够根据种群进化情况，动态地调整遗传算子，维持种群的多样性，克服过早收敛并加快了搜索速度，得到高品质解。将该算法用于最短路径求取中，仿真结果证实是合理的和有效的。     

实数交叉算子的选取和算法改进

在总结分析实数遗传算子的基础上 ,根据算法搜索效果 ,将区域划分与转移思想应用到算法结构改进中。对复杂函数全局解搜索的实验表明 ,新算法在寻找复杂问题的全局解、提高搜索精度方面比基本实数遗传算法有较大改进。文中还将改进的实数遗传算法用于测量数据的估计中 ,得到了较好的线性和非线性参数估计结果。     

机器人系统中环境动力学模型及其参数辨识

根据机器人系统中环境的本质特征，本文提出了环境动力学既有刚体运动力学特性，又有表面开变动力学特性的观点；由此建立了新的环境动力学模型，给出了该动力学模型参数辨识的遗传算法模型，理论分析和实验研究表是该模型及其参数辨识方法是实用的，可行的。     

基于可进化性的快速遗传算法

给出三类可进化性较强的个体的定义,提出充分重视个体的可进化性并对可进化性强的个体加以引导,来提高遗传算法搜索效率的思想·同时考虑算法全局收敛性能而采用一种并行群体进化结构,设计了旨在提高遗传算法寻优效率的基于可进化性的快速遗传算法,仿真结果验证了这种快速遗传算法的良好性能     

非线性电路的ACNGA求解方法研究

在非线性电路的研究中，非线性电路的全解集的求解方法研究是非线性电路理论的重要研究领域之一。遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法，因其稳定性好、不需要计算目标函数的能处理多维数值问题，遗传算法在科学研究和工程技术中得到广泛运用。针对非线性电路的全解集的求解要求，本文提出了一种改进的具有自适应交叉算子的小生境遗传算法，成功地应用于非线性电路的全解集的求解，结果表明了具有自适应交叉算子的小生境遗传算法（ACNGA）对非线性电路求解的有效性和实用性。     

遗传算法应用于二维微波成像研究

微波成像在生物医学等诸多领域中具有独特优势和远大的应用前景。 但在成像反演计算中，描述微波散射的算子方程通常是复杂的非线性方程，求解十分困难，同时面临着病态方程求解、计算耗时过多等诸多难题。作者试用遗传算法完成成像计算中逆问题的求解。对二维微波成像问题的数值计算结果表明，遗传算法能够对介质目标的位置、形状和介电常数进行准确的成像，并具有较高的计算效率。     

遗传算法求解JSP的核心问题

遗传算法（GA）作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并已成为求解车间作业调度问题（JSP）的主要方法，给出了JSP问题的数学模型和遗传算法的框架，提出遗传算法求解JSP问题要解决的两大核心问题；编码问题和处理不是可行调度问题，并探讨了其相应的解决方法。     

遗传算法在流体机械中应用的研究与发展

对遗传算法在流体机械中的应用的研究现状做了较全面的介绍 ,就各种应用进行了总结和评述 ,分析了遗传算法在流体机械中应用的难点 ,并对其发展方向提出了—些新的建议。     

一种基于遗传算法的数据预处理组合方法

在数据挖掘的众多数据预处理方法中，要根据不同的数据背景及特征准确的选用不同的处理方法是非常困难的。为此，提出了一种基于最小二乘法原理和遗传算法的数据预处理组合方法，该方法综合了各种算法的估计结果。实践证明，这种方法大多数情况下通用并且可靠性很高。     

基于遗传算法的轴流通风机通流构件参数优化

效率低、噪声大是国产风机的共有缺点,作者以工业过程普遍应用的轴流风机为研究对象,分析建立了轴流风机效率与噪音模型,以此为基础构建了轴流风机通流构件综合设计的目标函数,提出、界定了轮毂比、叶轮外径、叶片数、叶轮强度等约束条件.针对综合目标函数的强非线性、存在离散变量的特点,提出一种高效遗传算法,对一典型型号轴流通风机的通流构件进行了全局优化.理论分析与实验测试结果均表明,通过全局优化设计后,提高了轴流风机的效率,降低了噪音.