排序方式: 共有31条查询结果,搜索用时 984 毫秒
1.
基于可进化性的快速遗传算法 总被引:6,自引:5,他引:6
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 相似文献
2.
3.
改进的遗传算法在优化设计中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
针对实际机械优化设计中大量的非线性规划问题,提出一种改进的遗传算法.在对单纯形搜索与算术交叉思想进行分析的基础上,将二者相结合,提出了改进的交叉算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向极值点引导,实现算法的快速寻优.同时,为了更好地引导非可行个体趋近可行域,改善解的可行性,将惩罚策略与修复策略相结合提出修复算子,对不可行解进行修复操作,加快个体趋近可行域的速度,提高算法搜索效率以及对非线性约束的处理能力,从而达到改善算法整体性能的目的.实际机械工程优化设计问题的应用研究验证了这种方法的有效性. 相似文献
4.
针对水压试验机故障诊断专家系统的知识获取问题,将减聚类算法与人机交互方法相结合,提出了一种基于减聚类的"变焦"知识获取方法.通过将知识获取问题近似为水压试验机AMESim仿真模型增压侧压力的数据分析,引入减聚类算法,并将聚类结果与专家进行交流,实现人机交互.分析了减聚类主要参数对聚类结果的影响,建立参数修改规则,根据专家评价结果不断调整减聚类参数,获得符合要求的结果.通过"变焦"方法针对某一类结果进行深入研究,从而实现知识获取.实验结果验证了方法的有效性. 相似文献
5.
6.
针对打靶法中打靶点寻找困难的问题,提出了一种改进的粒子群算法.该方法将粒子适应度定义为终点状态的目标优化函数,并通过人工神经网络建立微分方程组的初始状态与终点状态的映射来提高运行速度.针对打靶点要求精度低,但不得陷入局部极值点的特点,在一次搜索结束后,逐步提高搜索水平,并重新调整粒子搜索能力来进行二次搜索,从而提高了得到全局最优值的命中率.最后通过一个实例验证了该方法的有效性. 相似文献
7.
基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度,减少了训练实际,同时又通过参数的调整,得到更好的决策函数,提高支持向量机的性能.模型的训练与验证数据都是取自实际的实验过程——诺西肽发酵.结果表明采用遗传算法进行优化的支持向量机软测量模型对生物量质量浓度具有好的预估性能. 相似文献
8.
针对钢管水压试验机在水压试验过程中可能出现各类复杂故障,并且短时间内很难找到故障发生的地点和原因的现象,提出了一种改进的灰度聚类方法,该方法通过提取反映真实打压过程的数据对生产过程中的打压曲线进行聚类分析,并对聚类结果应用专家系统进行推理分析,找出相应的故障结论.为了验证该方法的有效性和可靠性,将该方法在某钢厂3号线水压试验机上实现,实际结果表明该方法可靠有效地实现了对各种故障的划分和诊断. 相似文献
9.
10.