基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

基于免疫进化策略的神经网络优化方法

对神经网络的研究多年来主要集中于网络权值优化或结构优化上,却忽略了神经网络结构与权值之间密不可分的联系.针对上述问题,将免疫系统中的浓度机制和记忆机制引入进化策略,提出了一种基于免疫进化策略的神经进化算法,在优化网络拓扑结构的同时优化网络的连接权值.进一步地,用Cauchy变异算子代替传统的Gauss变异算子,以获得更为理想的全局收敛效果.理论分析和仿真结果表明,免疫进化策略能够很好地保持种群多样性,避免未成熟收敛,采用免疫进化策略设计神经网络具有良好的全局收敛性能和快速学习网络结构和网络权值的能力.     

基于自适应HereBoy算法的电路进化设计实验研究

针对电路进化设计演化后期种群收敛速度放慢等问题,采用自适应Here Boy算法,融入遗传算法的群体概念,研究自适应因子在进化算法中对演化收敛速度的影响。运用类神经网络的电路模型和矩阵编码方法对组合电路进行编码,建立了电路编码到电路功能的映射关系,采用外部进化方式进行电路适应度值评估,引入自适应遗传算子提高算法收敛速度和种群多样性。二位二进制乘法器电路的进化结果表明,该方法较传统Here Boy算法在电路进化设计进程中电路平均演化代数及演化时间明显减小,在进化后期,随着种群演化代数增加适应度值平均涨幅提高。     

利用启发式信息优化多连接查询的遗传算法

结合多连接查询的特点,讨论了在左线性树空间的遗传优化算法,采用有序串编码方法和专门的杂交,变异算子,并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群,来提高遗传算法的收敛速度。我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合,解决传统的遗传法缺乏较强的局部搜索功能的问题。     

基于遗传算法的单件准时化生产计划

设计了一种遗传算法,用来解决以准时生产为目标的单件制造业生产计划问题,提出了基于投产日期的生产计划编码方法,这种编码方法直接把生产计划映射为一个有序的字符串,并针对这种编码设计了专门的交叉算子和变异算子,相似度检验增加了初始种群的多样性;小生境进化技术的运用有效地保持了群体的分布性;种群并行进化策略、变异率自适应调整、与启发式算法相结合等措施提高了遗传算法收敛到最优解的成功率。     

润滑材料智能分析系统中BP神经网络权值的优化

探讨了运用遗传算法对润滑油智能分析系统中神经网络的连接权值的优化.在预先对网络结构进行优化后,对随机产生的网络权值及阈值进行编码,利用多种不同的初始连接权值分别对每个网络进行训练,利用误差函数确定适应度函数,利用交叉、变异等遗传操作算子对群体进行处理,从而得出最佳网络权值和阈值.     

混沌高效遗传算法在水库含沙量预报中的应用

利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.     

一种抑制早熟收敛的改进遗传算法

遗传算法在许多优化问题中都有成功的应用,但其本身也存在一些不足.针对遗传算法的早熟收敛问题,本文在分析基本遗传算法的遗传算子和控制参数的基础之上提出一种改进算法.改进的遗传算法采用了实数编码、算术交叉算子、非均匀变异算子,并对控制参数进行了较合理地选取.改进遗传算法前期能均匀地搜索解空间,后期能对局部进行越来越细微的搜索,并使个体可以进入最优点的吸引域,在一定选择条件的作用下,算法后期可使群体逐渐集中到最优点的吸引域内,从而防止了遗传算法的过早收敛.理论和实例分析均表明,改进后的遗传算法在一些性能上明显优于基本遗传算法,较好地避免了遗传算法的早熟收敛,提高了遗传算法的进化效率,具有良好的有效性和可行性.     

改进遗传算法在压缩机优化设计中的应用

对标准遗传算法进行了有益的改进,使得算法避免了早熟和陷入局部最优·采用混合编码的方法,使算法更适用于工程实际·设计的重组和筛选算子用于初始种群的形成使得初始解分布更加合理,有益于提高算法的计算效率和收敛性,在算法实现中遗传算子的选择采用了适用于二进制编码的单点交叉按位变异和适用于实数编码的算术交叉非均匀变异的混合算子,使得遗传算子能够适用于实数和二进制两种编码方式·并且尝试了将改进的遗传算法用于滑片式压缩机参数的优化,结果表明,经过改进的遗传算法有效可靠,经过优化的压缩机参数合理·     

基于多种群遗传算法的船舶操纵干扰系数推定

将干扰系数γ和WR0的估算归结为带约束的目标优化问题,并将遗传算法引入到该优化问题中.对干扰系数的估算,提出了一种基于实数编码的多种群遗传算法(RMGA),采用自适应遗传算子和最优保留策略,有效提高了RMGA全局搜索能力和局部快速搜索能力.通过假定真值仿真计算的结果作为观测量来辨识参数γ和WR0.辨识结果令人满意.     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

一种求解非线性约束优化问题的新方法

针对标准遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的新型自适应混沌遗传算法,求解复杂非线性约束优化问题.算法根据实数编码的特点,依据概率分布函数构造杂交算子,结合混沌动力学特性和人工神经网络理论,设计了一种自适应混沌变异算子,使算法有效维持群体多样性,防止和克服进化中的“早熟”现象,同时采用不需要惩罚因子的直接比较惩罚函数方法,对约束条件加以处理.通过算例数值实验,验证了算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有明显改善.     

一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。仿真结果表明上述优化策略是有效的。     

基于克隆思维进化算法的机器人足球协作策略

针对足球机器人比赛系统的实时性要求,采用了一种克隆思维进化算法对足球机器人比赛系统的高层策略系统进行优化。克隆思维进化算法集免疫机制与进化机制于一体,在发挥思维进化算法优势的基础上增加了克隆(复制)、克隆重组、克隆变异和克隆选择等算子,既保持了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。足球比赛场上的瞬时信息作为抗原,待选策略作为抗体,二者均采用二进制编码方式。用克隆思维进化算法对抗体群进行优化,实验结果表明,采用该算法能快速找到最佳策略,简化了足球机器人决策系统,提高了决策效率。     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。     

空域精细可扩展编码算法的研究

把精细可扩展编码的基本思想运用到空间域,提出了一种空域精细可扩展编码算法(S-FGS),在不损失压缩码率和重建图像质量的情况下,使压缩码流具备细粒度的空域可扩展性,提供了对网络带宽的灵活适应能力.在此基础上,提出了基于S-FGS算法的编解码系统模型,实现了静态图像的空域可扩展编码.实验证明,S-FGS算法的复杂度主要受扩展粒度影响,在一定粒度设置下算法是可行的.     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

一种改进的模糊调节神经网络及其应用

针对具有相同激励函数的隐层神经元非线性表达能力较差的情况,提出了一种改进的模糊调节神经网络,并利用遗传算法进行训练。该模糊调节神经网络包括模糊神经网络和三层前馈神经网络2部分,通过模糊神经网络间接调整前馈神经网络隐层激励函数参数,并用遗传算法同时对模糊调节神经网络的权值和模糊神经网络参数进行训练,从而增强了网络的表达能力。将模糊调节神经网络用于非线性量化因子模糊控制器参数的整定仿真结果表明,改进的神经网络比传统的神经网络拥有更大的自由度,具有更强的非线性表现能力,从而使非线性量化因子模糊控制系统具有更好的控制性能。     

基于进化神经网络的入侵检测方法

将神经网络与遗传算法结合,提出入侵检测的进化神经网络方法,它是个高效并行非线性动态处理系统,可以满足实时处理要求·首先用遗传算法优化神经网络结构,然后用优化的神经网络进行入侵检测预测、预警·用进化神经网络方法不断演化,寻找最优的网络结构·当进化神经网络学会系统正常工作模式后,能够对偏离系统正常工作的事件做出反应,进而可以发现一些新的攻击模式·实验表明预警率是很高的     

基于遗传算法的医学CT图像数字化处理

应用遗传算法 ,并在遗传操作中采取实数编码来代替二进制串编码技术 ,从而获得人体颌面骨CT图像断层的最佳阈值 ,以作为对该图像进行数字化处理的主要参数 ,并使用Matlab程序予以仿真实现 .在此阈值基础上获得其边界曲线