一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.     

基于多种遗传算法的组播路由选择方法

给出了一种混合多种群遗传和微种群遗传的算法,以及一种防止产生网络环路和冗余的编码技术,并对算法的时间性能进行了分析,表明该算法快速有效.     

基于弹簧-质点模型的三角网格曲面展开算法及其应用

提出一种自调整初始展开方法,对基于弹簧-质点模型的展开优化算法进行改进,保证其初始展开平面的拓扑完整性.同时,为了防止模型迭代发散,采用对能量释放前后误差进行判断的方法,有效地遏制算法的发散.最后,将算法应用于制造领域,试验结果表明算法可取得较高质量的展开平面.     

基于改进的AdaBoost算法的人脸检测

为了进一步减小系统误差,更加有效防止目标类权值分布扭曲现象的发生,针对传统AdaBoost人脸检测算法存在的不足,对算法的权值更新规则和权值归一化规则进行了综合改进,实验结果证明了改进算法的有效性.     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

基于切向的网格平滑算法

在三角网格的生成过程中,不可避免地会出现噪声,如何有效地消除这些噪声已经成为计算机辅助设计以及计算机图形学领域的一个重要课题.该文给出了基于主方向的平滑算法,并结合平均曲率流算法和法向滤波算法进行了改进.此平滑算法能够较好的保持曲面的几何特征,防止曲面特征磨光的情况,并能使得曲面原有的特征曲线得以保持.此算法仍是一个线性算法,实验结果说明了实验的有效性.     

一种微孔图像质心坐标的计算方法

基于核孔膜防伪标识的图像预处理,提出了抽取微孔图像质心坐标的算法.根据仿真结果验证了算法的设计不仅能够准确确定微孔的位置,避免死循环的发生,而且有效地防止了对假冒防伪标识的漏报.     

基于混合遗传算法的变压器局部放电超声定位法

论述变压器局部放电超声波定位法原理,把混合遗传算法用于局部放电的超声定位,从而提出基于混合遗传算法的变压器局部放电超声定位法;并将其定位结果与遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法和线性粒子群算法等智能算法的定位结果进行比较.算例结果表明混合遗传算法能有效地防止结果陷入局部最优,其定位效果理想,且比上述智能算法的定位效果都好.     

混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用

为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEHS算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化问题的一个有效的选择.     

基于多特征分析的摔倒检测算法设计

针对已有摔倒检测算法误检率高的缺点,提出了一种改进的摔倒检测算法.首先采用混合高斯模型对前景目标进行检测,然后进行中值滤波和形态学处理来提取前景目标.在人体宽高比和有效面积比的基础上,采用了质心的变化、方向角度和运动系数作为特征来判断人体是否摔倒.实验结果表明,和传统算法相比,该算法具有更高的准确度,识别度高,算法复杂度低,能有效地防止误判.     

基于免疫遗传算法的物流运输求解

针对传统遗传算法的缺陷，提出了结合免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法，即免疫遗传算法．该算法可防止算法未成熟收敛、保证种群的多样性，在使用此算法搜索最优解时，可防止陷入局部寻优情况的出现．通过对一个运输实例的求解，证实算法可达到预期的效果．     

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于求解非线性方程组的并行遗传算法的设计

作者将非线性方程组的数值求解问题转化为线性约束最优化问题,然后利用遗传算法求解该最优化问题。为防止遗传算法过早收敛,作者将遗传算法改进为自适应并行遗传算法.数值模拟实验表明,该文的算法从另一个角度为求解非线性方程组提供了一条比较有效的途径.     

露天矿山技术经济参数系统免疫粒子群优化研究

根据露天矿山生产工艺特点,运用自适应模糊推理系统技术建立矿山技术经济参数集成系统模型,应用融合免疫算法、粒子群优化算法的优良性能的免疫粒子群算法优化系统模型参数,并以水泥原料矿山为例,成功实现了露天矿山生产工艺技术经济参数的在线优化问题,为矿山企业数字管理提供了重要参考价值.     

基于改进免疫遗传算法的PID参数优化仿真研究

将改进免疫遗传算法与传统PID控制的参数优化进一步结合,利用免疫遗传操作自身的特点,同时引入疫苗的实时更新理念,保证了疫苗的先进性,加速系统对于全局最优解的搜索速度.以锅炉温度为例,经MATLAB-Simulink仿真证明,应用改进免疫遗传算法,对温度PID参数进行优化,使系统具有了更好的控制性能,也保证了锅炉温度的实时控制效果.     

具有免疫体亲近性的遗传算法及其应用

遗传算法处理具有离散变量的优化问题及网络问题是比较有效的，但在此算法时，容易产生限于局部的最优解，本文根据生物体的免疫体具有亲近性的特征，改进了遗传算法，并应用改进后的算法，求解旅行商问题。     

改进免疫克隆算法的Job Shop调度

提出了基于种群协同进化的并行免疫克隆算法,将种群中个体的亲和度计算并行在多个计算节点上同时进行。引入免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了解集从可行域内部和不可行域边缘向着最优解逼近。采用了克隆增殖变异和交叉算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。从而保证了算法较强的收敛性以及搜索空间的多样性。利用标准问题库对算法进行测试,并分析算法参数对算法结果的影响,仿真结果表明,该算法对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和遗传算法等优化算法。     

人工鱼群算法在孔群加工路径优化中的应用研究

将人工鱼群算法应用于孔群加工路径优化的研究,建立以最短加工路径为目标的路径优化数学模型,阐述算法实施的具体过程并进行算例分析.结果表明,该方法求最优解的性能优于Hopfield算法、进化蚁群算法、人工免疫算法以及改进的遗传算法,获得的最优路径可以节省71.47%的行走路程.     

免疫遗传算法在柔性Job-shop调度问题中的应用

借鉴生物免疫机理提出了一种求解柔性Job-shop车间调度问题的免疫遗传算法．仿真结果表明,该算法有效地避免了传统遗传算法中因选择压力过大造成早熟现象的发生,显著地提高了遗传算法（GA）对全局最优解的搜索能力和收敛速度,这将使遗传算法在众多实际的优化问题上具有更广泛的应用前景．