遗传算法在试题库自动组卷中的应用

采用基于矩阵编码的遗传算法求组卷问题，提出了该算法的交叉算子和变异算子。实验证明，该算法可以很好地解决自动组卷问题。     

遗传算法矩阵编码的研究

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异等生物进化机制的全局优化搜索算法。文章对矩阵编码的机制进行了研究，讨论了矩阵编码的算法框架及特点，对矩阵编码中的选择、交叉和变异算子进行了比较全面的形式化描述，并介绍了其未来研究方向。     

实数编码遗传算法能解性

通过分析一类标准的实数编码遗传算法算子作用机制及其交叉算子的局部搜索特性,提出了变异的方向性的概念,指出变异算子向各个方向变异并非均匀,而是以坐标轴方向分布最多.同时定义并分析了变量可分离函数优化问题.数值试验结果表明,实数编码遗传算法比较合适求解变量可分离的函数优化问题.     

自适应遗传算法在飞机调度问题中的应用

基于自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，算法以所有飞机的排列次序做为个体编码，解码时用移动方法确定飞机的降落时间，适应度函数的构造综合考虑了飞机的提前和延迟带来的损失，选择算子采用期望值方法，交叉算子用顺序交叉，变异算子用倒位变异，为提高算法的执行效率并避免早熟收敛，对交叉和变异概率均采用自适应策略，仿真结果表明了自适应遗传算法用于飞机调度问题的有效性。     

基因算法在求解非光滑优化问题中的应用 (三峡地区资源环境生态研究)

本文考虑了基因算法在求解非光滑优化问题中的应用。非光滑优化方法致力于求解目标函数为连续不可微函数的数学规划问题。因为目标函数的不可微性,传统的以梯度为基础的确定性算法在求解非光滑问题时会遇到障碍,所以运用不需要梯度信息而只需要目标函数值信息的遗传算法来求解非光滑问题是一个不错的选择。遗传算法是基于自然界生物遗传变异过程而设计的一种优化算法,它首先对问题的可行解进行编码,编码方法有0-1编码,格雷编码和实数编码,然后运用交叉算子,变异算子和选择算子产生下一代种群。当种群迭代达到一定的次数后,种群中的最优染色体就会收敛到原问题的最优解。本文设计的基因算法基于实数编码,算子分别采用算术交叉算子,非一致变异算子,最佳选择算子。     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

基于改进遗传算法多体模型的汽车悬架参数优化

针对遗传算法普遍存在的概率参数主观选取问题、早熟问题以及汽车悬架优化模型采用集中质量模型问题,提出了改进遗传算法,采用交叉算子和变异算子分别独立作用于父代个体,使父代所有个体都进行交叉和变异来避免概率参数的选取问题;然后按父子混合杰出者选择策略产生子代个体;使用局部多次搜索算子和替换策略来加快遗传算法的收敛速度;建立遗传算法和ADAMS软件的接口,使用专业软件ADAMS来处理复杂目标函数和适应度的求解问题,实现复杂多体模型的遗传算法优化。通过对33自由度的汽车悬架多体模型进行优化分析并和传统优化方法、标准遗传算法和小生境遗传算法进行对比,结果表明该方法明显优于其它方法。     

电梯乘客O-D矩阵推算问题的遗传算法

根据电梯交通实测数据,依据极大熵原理,建立了乘客O-D矩阵推算模型.为了求解此模型,提出了一种有效的遗传算法.结合该问题的特定领域知识,设计了乘客O-D矩阵推算问题的矩阵编码方法,根据该编码的初始化方法能保证初始种群的可行性.针对矩阵编码提出了特殊交叉算子和变异算子,以保证生成有效的新个体.通过计算实例验证了该求解算法的有效性.     

面向智能制造的作业车间调度算法研究

为提升企业快速响应单件、小批量、个性化定制等市场需求的能力,该文提出了1种面向智能制造的作业车间调度优化的改进遗传算法。在多工件加工工艺约束条件下,对工序和机器分别进行矩阵编码。设计了与编码方式相对应的选择、交叉和变异操作,并增加保留算子,保留每一代种群中的最优个体。在求得全局近似最优解后,采用插入式贪婪解码算法对染色体进行解码。可动态优化基于加工时间最短或提前/拖期惩罚代价最小的多工件作业规划和机器分配方案。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于多父辈交叉的次序编码遗传算法及其性能

介绍6种应用于次序编码遗传算法的多父辈交叉(MPX)算子.利用3个典型的旅行商问题(TSP),测试和比较各个算子和不同的父辈数对于遗传算法优化性能的影响,测试结果显示出不同于基于多父辈交叉的二值编码和实数编码遗传算法的结论.对于3个测试问题,交叉算子父辈数的增加不一定能引起算法优化性能的改善;同时,也并没有一个交叉算子表现出明显优于其他算子的性能优势.     

关于积Domain上的Scott拓扑和连续函数Way-below关系的一点讨论

对任意一族具有小元的dcpo{Li}i∈I，证明了若每个σ(Li)是连续格，则ⅡLi上的Scott拓扑恰是诸Scott拓扑σ(Li)的积拓扑，得到了关于连续函数way-below关系的一些结果。     

遗传算法在智能组卷系统中的应用研究

为更好地解决遗传算法在智能组卷过程中出现的早收敛问题,以及组卷质量和组卷速度呈负相关的问题,提出一种基于分段整数编码、多点交叉的遗传算法.通过大量实验,有针对性地对该算法中的编码结构、选择算子、交叉算子和变异算子进行优化设计;对相关控制参数进行合理调整,实验结果表明,该算法不仅有效地提高了组卷质量和组卷速度,而且具有很好的收敛性.     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

一种基于遗传算法的机器人加工路径规划方法

针对传统机器人加工路径规划采用示教再现方法很难适应复杂变化任务的问题 ,提出了基于遗传算法的路径规划方法 ,研究了遗传算法中的编码方式、交叉算子和变异算子的改进方法 .仿真实验表明 ,采用遗传算法进行机器人加工路径规划是可行的和有效的 .     

混沌理论在遗传算法中的应用研究

为了提高遗传算法的搜索能力和效率,将混沌理论引入到遗传算法中。利用Logistic方程构造混沌算子,形成混沌遗传算法。通过实验对混沌算子和杂交算子、变异算子的性能进行了比较,实验数据表明混沌算子具有良好的遍历性。将混沌遗传算法应用在旅行商问题中进行性能检验,结果表明:和标准遗传算法相比,该算法的性能和稳定性都有较大提高。     

改进的自适应遗传算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用改进的自适应遗传算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.采用浮点数编码遗传算法,引入自适应交叉率和变异率、非均匀变异算子,以TDOA方式进行最佳坐标搜索.仿真结果表明,在保证种群数量的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其他算法精度更高.     

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.     

基于因子图的Turbo码译码

Turbo码和LDPC码都可以实现接近Shannon理论极限的性能，Turbo码由于成员RSC码所固有的移位寄存器特性使得其编码较为容易实现，而对于接近Shannon容量的LDPC码，则需要大量的矩阵乘法运算才能完成信息的编码，电路实现较为复杂，另一方面，采用和积算法的LDPC码的译码过程则比采用BCJR算法（及其简化形式）的Turbo译码更加容易实现，且计算复杂度更低，将Turbo编码与LDPC码的译码相结合，对Turbo采用基于其因子图表示的和积译码算法进行译码，可以在很大程度上降低Turbo码的译码复杂度，并对交织器的设计及成员码的选择有一定的指导作用，仿真结果证明了该方案的有效性。     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.