一种基于免疫变异算子的改进型量子遗传算法

基于量子遗传算法进化方向随机性大、易早熟等缺点提出了一种改进的量子遗传算法.该方法采用了自适应染色体长度和旋转角度,提高了优化效率;引入了免疫算子,淘汰繁殖率低的个体,并通过操作染色体编码实现量子变异,以增强种群中基因多样性,避免算法陷入局部最优.对若干基准测试函数进行实验,结果表明相对于标准量子遗传算法,该算法在收敛速度、精度、稳定性以及克服早熟能力方面都有了显著的提高.     

一种改进型交叉算子和自识别高变异算子新型遗传算法的研究

为有效地解决遗传算法收敛性和多样性的矛盾,在分析算子结构的基础上,提出了一种新型的遗传算法.该算法的核心在于,一方面通过父子竞争保留优秀个体和改进型交叉算子保证收敛性,另一方面对参与交叉的基因段进行基于海明距离相似度检测提高交叉操作的有效性;最后,采用基于基因位多样度的自识别高变异率算子来改善种群的多样性.实验证明,改进的算子显著地提高了收敛速度和搜索全局最优解的能力.     

一种改进变异控制策略的遗传算法研究

早熟收敛问题是遗传算法中影响寻优效果的重要因素。分析了变异策略中由经验参考值确定的变异概率对样本多样性的影响，提出了采用自适应变异控制变异算子的方法，阐述了根据进化过程选择变异时机和变异概率的思路。通过实例计算结果的比较，证明了改进自适应变异算法可以有效地解决早熟收敛问题。     

线图扫描输入中曲线拟合的一种新方法

提出一种适用于线图扫描输入曲线拟合的新方法. 它的基本思想是局部采用二次曲线拟合, 而整体用分段三次B样条拟合, 具有较强的抗干扰能力.     

基于代数杂交算子的变异算子机理分析

利用布尔代数的理想将遗传算法 (GAs)中的个体空间进行等价分类后 ,本文利用代数杂交算子 ,对变异算子的运行机理进行了分析 ,并得出了若干结果。作为其应用 ,分析了遗传算法的过早收敛现象     

结构最优设计问题的一种新方法

给出了结构优化设计参数识别的一种新方法——格雷码加速遗传算法。研制了格雷码加速遗传算法实施的详细步骤，并对格雷码加速遗传算法的有效性和可行性进行了理论分析和实例分析。结果表明，格雷码加速遗传算法具有直观、简便、快速、适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的非线性优化方法，可广泛应用于各种结构优化设计中。     

曲线数控加工的一种新方法

根据生物遗传算法，提出了一种新的曲线数控加工插补算法，该方法以最大程度地减少程序段的数目为目标，采用直线，圆弧段混合逼近曲线的方法，大大减少了数控程序编制量，为生成高质量的数控加工程序提供了新方法。     

遗传算法设计神经网络的一种新方法

提出了一种基于平均风险误差准则的遗传算法优化设计前向神经网络的方法,遗传算法的适应度函数并不采用基于传统的最小均方误差准则,而是由最小平均风险误差准则所决定.这种方法在计算神经网络输出与期望输出之间误差的同时,还要考虑神经网络对每一类训练样本产生的这种误差所引起的风险损失.这种方法优化得到的神经网络不但可以准确地再现训练样本集合的期望输出,对训练样本集合外样本的预测能力也有明显的提高.     

结构可靠性分析的一种新方法

根据多层神经网络映射存在定理,提出了一种结构可靠性分析的新方法,该方法是利用二孤岛遗传算法优化来拟合结构系统极限状态函数的神经网络,进而针对该神经网络求解结构系统可靠性指标,避开了极为复杂的求解真实极限状态函数的过程,通过不同类型的数值实验,证明建立了神经网络可以很好的拟合真实极限状态函数,求解可靠性指标。     

基于变异算子的云计算任务调度算法

为了高效调度云计算中海量的任务,提出一种改进遗传算法(IGA),将变异操作分为两种:变异操作a和变异操作b。变异操作a为随机位置的基因值变异,而变异操作b则是先找出满足一定条件的基因位置,再将该位置的基因值变异成目标基因值,使得每次变异后的染色体都优于变异前的染色体。在算法的前期使用变异操作a,在算法后期即将收敛于最优解时,采用变异操作b以加快收敛的速度。为了避免改进变异操作使算法陷入局部解,在种群初始化时,采用染色体匹配率的方式选择初始化种群,使其均匀的分布在整个解空间上。实验仿真结果表明,改进算法不但使最终完成时间更短,收敛效率更高,而且可以在一定程度上均衡负载,能更有效地实现任务调度。     

基于遗传算法的光学定晕优化

提出了一种基于改进的遗传算法的晕光（瞳刻划椭圆模型优化方法，并与传统的Gauss-Newton方法进行比较，表明用改进的遗传算法所得结果精度更高，而且克服了传统方法倚赖于接近最优点初值的不足。     

改进遗传交叉算子求解TSP问题

遗传算法中的交叉算子最根本的作用就是要使子代继承父代的优秀基因。本文着重考虑了用遗传算法求解TSP问题中遇到的交叉算子，根据TSP问题的特点，构造出一种能很好继承父代优秀基因的交叉算子；实例计算表明该算法收敛速度快，从而可以进一步改善遗传算法的性能。     

识别转录因子结合位点的新方法

采用进化计算的方法, 实现了在共表达基因上游非编码区寻找转录因子的结合位点. 将此方法应用在已知的受同一种转录因子调控的基因上游启动子序列集合, 结果显示, 该算法能正确识别具有单一保守序列的调控位点; 与经典的Gibbs采样方法比较显示, 本文算法在识别较短的结合位点时更有效.     

测量物质介电常数的新微波方法

本文介绍了一种新的测量物质介电常数的微波方法。它采用终端开口波导与待测物质表面直接接触进行测量,然后对测得的结果进行曲线拟合计算,得到精确数值。给出了在f=3.975GHz时,计算物质相对介电常数ε′_r的曲线拟合系数。     

一种新型的遗传算法在图象阈值处理中的应用

提出了将自寻优标准遗传算法用于阈值处理的思路与方法,论证了实施该方法的可行性,并针对此算法的不足之处提出了一种新的改进型遗传算法。仿真结果表明,新算法的计算速度不仅明显优于前者,而且为自动选择阈值参数提供了简单有效的方法。     

基于遗传算法的扫描线划图稿的拟合算法研究

研究智能款式设计过程中的重要环节之一扫描线划图稿部件信息的提取问题，提出采用给定误差基于遗传算法的扫描线划图稿的拟合算法，较好地解决了款式部件信息的获取问题；详细给出了扫描线划图稿的路径搜索和基于遗传算法的拟合细节，并通过实例研究证明了算法的有效性。     

基于遗传算法的离心铸管生产工艺参数分析研究

遗传算法是一种新型的随机搜索寻优方法，此文利用遗传算法对水冷金属型离心铸管机生产工艺参数的实验数据进行回归分析，得到了反映实验数据内部规律的拟合曲线，该结果对水冷金属型离心铸造球墨铸铁管生产具有极强的指导意义，同时也展现了遗传算法在解决工程实际问题中良好的应用前景。