基于遗传算法的改进及在非线性方程组的应用研究

随着数学研究领域的不断拓展,现实中越来越多的问题需要通过建立数学模型来求解.由于各学科间交叉形成的数学模型中非线性方程问题日益增多,因此人们越来越重视对这个问题的研究.本文就非线性方程组的特性和相关理论,提出了对遗传算法进行改进,并根据仿真实验,论证了改进后的遗传算法在求解非线性方程组的优势.     

背包问题的遗传算法求解

探讨利用遗传算法解决背包问题并设计新型的遗传算法，给出了背包问题的数学模型，建立了有效的约束条件。在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上，提出了面向背包问题的遗传算法和一种构造染色体的新方法，提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算法，给出了一个例子说明算法的收敛性和收敛效率，仿真说明了算法的有效性。     

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。     

航空发动机非线性数学模型的遗传算法

针对发动机非线性数学模型数值解法的收敛性问题应用了浮点数编码遗传算法，提出了将遗传算法与Broyden法相结合的方法。数值仿真结果表明，单独使用遗传算法时运算效率不高，而将遗传算法与Broyden法结合使用可有效的克服各自的不足，使得模型在保持原有运算效率的情形下扩大了收敛范围。     

遗传算法在多目标规划中的应用

利用遗传算法对项目群优选数学模型的求解进行了新的探索，并在单目标遗传算法程序的基础上，拓宽为多目标遗传算法。计算结果表明遗传算法是求解工程优化问题的一种有效方法。     

灾变遗传算法在配电系统最优时变重构中应用

提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.     

遗传优化的属性聚类在入侵检测中的应用

分析了入侵检测的问题，借助全局搜索能力强的遗传算法来解决聚类问题，并在标准遗传算法基础上进行了改进。提出了用遗传算法来优化属性聚类，将该算法运用于入侵检测系统的数据聚类，同时验证了算法的有效性。     

多机协同空战目标分配算法

通过对多机协同空战中目标分配的分析，建立了目标优化分配的数学模型，并用标准遗传算法来求解该问题，模拟结果表明该算法能有效解决分配问题的有效性，最后通过应用“好，，基因遗传算子对遗传算法进行改进。仿真结果表明，“好”基因遗传算子的搜索效率较改进前提高了近60％，这一优势在目标数量较大时尤为明显。     

遗传算法在自动组卷系统中的应用

介绍了自动组卷算法的数学模型和主体思想，提出了一种基于遗传算法的试题抽取方案，重点阐述了组卷问题的染色体编码方法、适应度函数和遗传算法的设计与实现．实验表明，所设计的组卷方法性能好、效率高。是一种实用、有效的组卷方法．     

一维下料方案的遗传算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上，提出了一种基于遗传算法的求解方法。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案，并视作组合优化问题来求解。在求解过程中，给出了应用遗传算法求解关键问题的编码、解码方法、遗传算子及适应离函数的定义，并根据这算法开发出一维下料方案的优化系统。实际应用表明，采用该方法求解一维下料方案，可提高材料的利用率，而且还可以提供多个优化方案。