一种快速实现多峰值函数优化的改进遗传算法

针对基本遗传算法具有的收敛早熟、局部搜索能力差等缺点,提出了一种快速实现多峰值函数优化的改进算法。该算法包含并行小生境技术、可疑峰值点判断、引入局部搜索参数等策略,并采用C语言成功编写了通用程序。数值算例表明：该改进算法能有效防止早熟收敛,明显提高遗传算法的收敛效率,快速搜索到目标函数的所有最优点。该算法对求解多峰值函数优化问题具有普适性。     

基于改进多变异遗传算法的图像匹配

简述图像匹配问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对图像匹配问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决图像匹配问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果.     

多方式进化遗传算法及其优化波纹薄壁管的耐撞性

 通过提出一种多方式进化遗传算法的途径改进了遗传算法,并用于求解汽车新型波纹薄壁管耐撞性优化问题。文中采用响应面法近似建立金字塔形波纹薄壁管的优化模型,在多方式进化遗传算法中采用多种编码方式、选择策略、交叉和变异操作,同时还设计了类似遗传学中染色体结构变异的倒位操作,有效改善了群体多样性。对于函数实例测试的结果显示,该算法克服了遗传算法有时局部收敛的缺陷,提升了收敛速度。在波纹薄壁管耐撞性优化问题上的应用研究表明了本算法在求解此类优化问题上的有效性和方便性。优化后波纹管吸能提高40%以上,显著改进了初始设计,进一步验证了多方式进化遗传算法求解此类优化问题的实用性。     

多子群协同链式智能体遗传算法分析

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)易出现搜索效率不高和早收敛现象,提出了一种多子群协同链式智能体遗传算法(multi-population agent genetic algorithm,MPAGA)。该算法采用多子群并行搜索模式、链式智能体结构,引入动态邻域竞争和正交交叉等策略,有效提高了算法性能。采用3个复杂多峰测试函数对算法进行优化性能测试结果表明,MPAGA比普通智能体遗传算法有较快的收敛速度,能有效防止早收敛现象。     

基于改进遗传算法和内点法的无功优化混合算法

文章针对具有离散变量和连续变量共存的高维大规模无功优化问题,采用非线性内点法和改进遗传算法交替求解的混合算法,在迭代的不同阶段,分别对内点法和改进遗传算法进行收敛条件改进,使二者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合算法的整体寻优效率.IEEE118节点系统的无功优化计算表明,所提混合算法可有效提高单一算法的收敛性能和运算速度.     

改进的多目标遗传算法在无人机机翼结构优化中的应用

现有的多目标遗传算法往往只能求得整个非劣曲线的一部分,同时局部搜索能力差,收敛速度较慢。为了解决这些问题,提出了一种改进算法,该算法将非劣分层遗传算法(NSGA)与向量评估遗传算法(VEGA)的优点结合起来,并且提供了一个利用往代信息构造搜索方向的局部搜索算子,有效扩展了非劣曲线的范围,加快了收敛速度。以某无人机机翼结构的多目标优化问题为例,证明本文改进算法可以较为快速地获得一个分布均匀的非劣解集。     

改进遗传算法在智能组卷中的应用

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题,针对传统算法在组卷方面存在的不足,提出了一种改进遗传算法.此算法不仅克服了未成熟收敛,而且速度和性能都有显著提高.实验结果表明,改进遗传算法提高了组卷效率.     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

多车场多目标开放式物流配送车辆路径问题

针对多车场多目标开放式物流配送车辆路径问题的特点,选取车辆数、行驶距离2个主要优化目标,以完成任务成本最少为目标,建立了多车场多目标组合的开放式物流配送车辆路径优化模型。运用改进的线性加权算法将多目标函数转化为单目标优化模型,结合遗传算法全局搜索能力较强和节约算法局部搜索能力较好的优点,提出了遗传节约综合搜索求解算法,并将所建模型及设计算法应用于实例。研究结果表明,本研究所提出的模型与方法能够有效地解决多车场多目标开放式配送车辆寻求最优路径问题,且较一般遗传算法高效,收敛速度更快。     

面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化

以具有多台自动导引车(AGV)的智能生产车间为对象,以完工时间、AGV数量以及惩罚成本的最小化作为优化目标,构建作业车间多目标调度优化模型.针对多目标调度优化模型的求解需求,提出一种自适应多目标遗传-差分进化算法(AMOGA-DE),采用多段式实数编码的染色体表征调度方案,利用遗传算法获得模型优化解,融合差分进化算法和外部Pareto解集档案构建技术以改进解的质量,引入自适应策略以提高算法的收敛速度,实现多约束条件下AGV系统的多目标调度优化.以一个具有多台AGV的智能制造车间为例进行案例分析,得到调度方案.将AMOGA-DE与NSGA-Ⅱ、SPEA2算法应用于3个不同规模问题,研究结果表明:AMOGA-DE算法具有更快的收敛速度,能得到更好的优化结果,在不同规模的算例上获得了分布均匀且具有较高质量的Pareto解集.     

关于延误问题改进的Emmons条件

Emmons条件在求解单台机器延误问题中起着十分重要的作用,对陶霖(1988)等提出的弱于Emmons条件的所谓改进的Emmons条件再进一步改进简化,算例表明了算法的有效性.     

小型客车整车正面碰撞分析

应用动态非线性有限元法对小型客车整车在正面碰撞过程中的大变形过程进行了计算机模拟 运用ANSYS/LS -DYNA3D软件 ,在合理简化的基础上 ,建立了整车的有限元模型 通过计算机模拟 ,预测了某小型客车在正面碰撞过程中的变形位置和变形形式 模拟结果表明 ,碰撞过程为 50ms,撞击力达到 85G ,最大位移 3 0cm ,乘客门产生了较大变形 ,该车的前部结构耐撞性较差 针对存在的问题 ,对车辆结构提出了改进措施 此外 ,通过对比分析发现 :整体碰撞结果与部件碰撞相差较远 ,受撞部件的塌陷模式和对碰撞能量的吸收都有很大区别 最后以车架为重点进行了探索性改进 模拟表明 ,对车辆前部进行适当削弱可以有效地改善汽车耐撞性 ,但需对整体做较大改动才能彻底改善汽车的耐撞性     

软件无线电基于网络多DSP平台的并行算法研究

基于一种改进的软件无线电网络结构,提出了一种针对FIR滤波器的并行算法及其相应的结构,并且对这个并行系统的可实现性及有效性进行了研究.文中还将多处理器并行系统与单个处理器系统的处理结果进行了对比分析,验证了并行算法的优越性.另外,这种并行思想可以应用于软件无线电的其他功能模块.     

镀锌钢板的电阻点焊工艺参数优化

文章针对汽车制造工业中广泛应用的电阻点焊热浸镀锌钢板工艺,在常规参数的基础上,通过实验选出一组优化参数,并考察在优化参数下连续焊接时电极寿命、焊接质量及焊接过程的稳定性;将优化参数与另一组常规参数(连续焊接时电极损耗速率、焊点外观及强度、焊接过程的稳定性)进行对比,最终得出了满意的结果。     

关于Nevanlinna四值定理

用一种不同于先前的方法 ,研究了与Nevanlinna四值定理有关的开问题 ,改进了若干已有结果     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题,提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析,实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度,算法有效、可行.     

结构化道路车道线识别的一种改进算法

基于机器视觉高速智能车辆,提出了一种改进的道路识别算法. 通过实车采集的图像进行灰度化、中值滤波、边缘增强、最优阈值二值化,获得良好的二值化图像. 根据道路特征采用一种改进的Hough变换识别出边界. 在预处理和检测时都使用感兴趣区域(AOI),减少了图像处理时间,提高了道路识别的可靠性. 实车实验表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

频域有航速Green函数及梯度的数值计算方法

研究了频域有航速Ｇｒｅｅｎ函数及梯度的数值特性，通过积分变换解决了数值计算中的强振荡性和慢衰减性，为高速船频域水弹性分析提供了高效率、高精度的数值计算方法．     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

数据结构中基于分治策略的排序算法探讨

讨论了数据结构中基于分治策略的排序算法：合并排序和快速排序，给出了算法步骤，设计了算法实现的一般模式，并介绍了它们的几种改进算法。