软土基坑开挖位移反分析的改进遗传算法

为克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷,提出了改进遗传算法.首先,针对简单遗传算法的早熟现象,引入了小生境技术;其次,针对简单遗传算法微调能力差的缺点,引入了优化方法单纯形法,进而提出了改进遗传算法;最后,将改进遗传算法引入到软土基坑开挖位移反分析中,开发了相应的位移反分析计算程序.数值试验表明:改进遗传算法能较好克服简单遗传算法中的早熟和微调能力差的缺陷.     

遗传算法在系统辨识中的应用

对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.     

改进遗传算法在支护结构优化设计中的应用

研究了利用遗传算法对支护结构优化设计的方法 .在普通遗传算法的基础上 ,提出了加入小生境技术和保留最佳个体策略的选择方法的改进遗传算法 .利用实例证明了 ,改进遗传算法比普通遗传算法具有更好的收敛性 ,可以提高遗传算法的可靠性及效率 .     

基于MATLAB平台的遗传算法工具包

在分析遗传算法要素的基础上,编写了基于Matlab的遗传算法工具包（GAToolbox）,该工具具有运行稳定,结构灵活,扩展方便的特点,并易与Matlab的其他工具包结合使用,给出了Matlab遗传算法工具包的三个成功应用实例;1）采用遗传算法工具包构造递阶遗传算法,2）基于遗传算法的径向基径神经网络学习算法;3)遗传算法优化化工过程操作条件,说明Matlab遗传算法工具包的稳定性和实用性。     

生物信息处理系统--遗传算法探讨

分析了遗传算法中改进后的分层和混合遗传算法,并针对遗传算法中仍然面临着的主要问题提出和分析了免疫遗传算法,阐述了免疫遗传算法的实现过程.预见了未来遗传算法与其他信息处理系统的融合,未来的遗传算法将从生物信息处理系统的其它角度来进行研究,应用于更广泛的学科领域.     

遗传算法在系统辨识中的应用

对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.     

基于免疫算法的电子渠道软件测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法的电子渠道软件测试用例生成模型,并介绍了免疫遗传算法的基本思想.通过将免疫遗传算法与传统遗传算法和随机算法在电子渠道软件测试用例生成中的比较,说明了免疫遗传算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性.     

退火遗传算法及其在一维切割问题上的应用

针对标准遗传算法在解决优化问题中存在的问题,提出了改进标准遗传算法的退火遗传算法,并把该算法应用于一维最优切割问题上。通过与标准遗传算法求解一维切割问题的比较,验证了退火遗传算法的有效性。     

遗传算法理论及其应用

本文通过对遗传算法理论的综述,介绍了遗传算法的基本工作原理,讨论了遗传算法理论存在的问题及改进方法,最后提出了遗传算法在控制中的研究及其应用。     

基于启发式遗传算法的公交车智能排班研究

采用基于启发式遗传算法进行公交车辆智能排班的研究,且对遗传算法的各个算子进行了专门化处理．该方法充分利用遗传算法的智能化特征,有效地改善了公交车辆的智能排班,提高车辆运营效率,避免了单一遗传算法的早熟问题,提高了遗传算法的收敛性和优化质量．     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

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。     

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.     

基于认知诊断的自适应学习材料智能推送算法研究

将认知诊断和自适应学习相结合,利用认知诊断方法先诊断学习者对知识的掌握情况,然后依据遗传算法和多岛遗传算法为每个学习者智能化提供合适的学习材料,提出了基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法.通过Monte Carlo模拟实验考察了新算法的科学性及其效果,研究结果表明:(i)基于认知诊断框架下的自适应学习材料智能推送算法具有较理想的效果;(ii)遗传算法和多岛遗传算法选取的学习材料具有低惩罚函数值和高学习材料匹配的正确率;(iii)遗传算法和多岛遗传算法选取的材料比随机算法更加适合学习者.     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．