基于关系代数的遗传算法模型及其应用

运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算 ,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述 ,建立了遗传算法的关系代数模型 ,给出了遗传算法的数学解释 .然后 ,给出建立遗传算法关系代数模型的意义 ,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性 .最后 ,用该模型描述了 2个常见用遗传算法解决的问题 ,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题 ,结果表明该模型的可行性 .     

基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型

协同交互式进化计算由于缺乏通用模型而限制了其应用范围。针对该问题，结合多智能体系统结构的灵活性和异构特点，提出基于多智能体系统的协同交互式进化计算模型。模型由交互式进化计算单元和协同单元构成，并给出了每个部分的详细功能描述。采用面向智能体的程序设计方法，提取不同功能组件，给出相应组件的语义描述及派生关系。以网络环境下的服装设计系统为例，给出系统结构及组件派生实例。结果表明该模型的合理性，为协同交互式进化计算的广泛应用奠定了基础。     

基于分组的并行程序多路径覆盖测试数据进化生成

尽管并行软件测试已经得到软件工程界的广泛关注,但是,如何高效生成覆盖并行软件多条路径的测试数据,相关的研究还比较少。本文研究消息传递并行程序多路径覆盖测试数据生成问题,并提出基于分组的测试数据进化生成方法。首先根据并行程序包含的进程数、可用的计算资源以及路径相似度,将目标路径分成若干组,并基于每组目标路径,建立多路径覆盖测试数据生成问题的数学模型;然后采用多种群并行遗传算法求解上述模型,使得一次运行遗传算法,生成覆盖所有目标路径的测试数据。性能分析表明,所提出的目标路径分组方法不但能够保证不同组包含的目标路径相差很少,而且同一组的目标路径之间具有很大的相似度。将所提方法应用于4个基准程序的测试中,并与已有方法比较,结果表明,所提方法在保证路径覆盖率的前提下,可大大缩减个体评价次数和耗时。     

求解随机阻塞批量流水线调度问题的改进人工蜂群算法

针对含有随机加工时间的阻塞批量流水线调度问题,利用蒙特卡洛采样方法,将不确定加工时间的阻塞批量流水线调度问题转化为确定加工时间的阻塞批量调度问题。采用改进的人工蜂群算法,对上述转化后的调度问题进行求解。算法中加入了和声搜索和基于插入操作的局部搜索算子,以改进全局探索和局部开发能力,并将改进的算法应用到阻塞批量调度的24个算例中。仿真实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够降低调度中的不确定因素带来的影响,产生高质量的解。     

基于关系代数的遗传算法模型及其应用

运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算，给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述，建立了遗传算法的关系代数模型，给出了遗传算法的数学解释．然后，给出建立遗传算法关系代数模型的意义，说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性．最后，用该模型描述了2个常见用遗传算法解决的问题，即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题，结果表明该模型的可行性．     

动态环境下基于SVR-PSO的多机器人气味源定位方法简

研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题,提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。以当前时刻机器人的位置为输入,以机器人所测的气味浓度值为输出,利用支持向量回归,建立机器人所在位置气味浓度的预测模型;采用改进微粒群优化方法定位气味源时,以气味浓度最大的机器人所在的观测窗内,基于预测模型得到的气味浓度最大值的所在位置作为微粒的全局极值,以当前机器人的位置作为微粒的个体极值,完成微粒的更新;根据机器人所测的气味浓度值,定位气味源。将所提方法应用于2个气味源定位场景,实验结果表明所提方法能够在短时间内成功定位气味源。     

不确定多项目选址问题的微粒群优化算法

针对项目收益具有不确定性、为区间数的多项目选址问题,首先,定义约束的满足测度和处理策略,把含区间参数多目标优化模型转化为确定型单目标优化命题;接着,利用微粒群算法优化该模型,给出离散变量连续化,微粒位置归一化、微粒位置解码等关键问题的解决方法.最后,优化8项目10位置选址实例,验证了所建模型的可行性及算法的有效性.     

基于改进模拟退火算法的机器人全局路径规划

针对全局静态移动机器人路径规划问题,给出了一种简单易行的改进模拟退火算法.算法通过引入脱障算子和一致寻优算子,提出了一种新的状态产生方法.前者采用维值定向扰动策略,使碰撞路段的两个端点以一定步长跳离障碍物,这既保证了路径的无碰性,又加快了寻优效率；后者对随机选取的若干个路径点进行变步长地调整,使产生的候选解可以遍布整个解空间,提高了算法的全局寻优能力.最后,通过对一般环境和“陷阱”环境路径规划问题的仿真,验证了该方法的有效性.     

基于模糊模式识别的选煤厂工序失控原因诊断系统

考虑了模糊特征分量对识别模糊模式的重要程度 ,给出了一种新的模糊模式识别方法 .针对选煤厂的洗选工序 ,利用 CIMS的系统集成环境和其他功能模块 ,得到了工序失控原因特征向量 ,基于模糊模式识别给出了工序失控原因诊断方法 ,并给出了系统实现的数据流程图.     

连续线性时不变系统的网络滑模控制

研究具有网络诱导时延的网络控制系统滑模控制器设计及稳定性分析问题。针对一类具有网络诱导时延的连续线性时不变被控对象模型,设计其网络滑模控制器,建立基于网络滑模控制器的闭环控制系统模型。Lyapunov方法证明,所得最大允许时延能够保证闭环网络控制系统稳定。仿真结果表明控制器设计的合理性,所得最大允许时延上界保守性更弱。