一种用于加速器腔设计的自适应遗传算法

提出一种用于加速器腔设计的遗传算法,该算法具有自适应性,即能根据基因的约束条件自动调整演化过程中的染色体,使染色体仍属于同一类型的腔结构。     

非LL（1）文法的一种改写方法

本文根据LL(1)文法的特点,运用等价替换的思想,结合两种代入法,提出了改写非LL(1)的4条规则,由这4条规则构成的改写方法的能力优于目前其它方法。     

一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络（GA-BP）的鲁棒图像哈希方法。运用提升小波变换（lifting wavelet transform,LWT）得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证。实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性。     

一种改进的基于实数编码的遗传算法

对传统遗传算法在编码方案及遗传操作中存在的局限性以及非成熟收敛现象，提出一种改进的基于实数编码的遗传算法，该方法以实数编码代替二进制编码，有效地解决了传统遗传算法中海明悬崖，计算精度等问题，根据适应度值父染色体进行变异操作，减轻传统遗传算法中变异操作所存在的盲目性，并对遗传算法可能出现的非成熟收敛现象进行预测，从而能极大的避免非成熟现象的产生。     

一种高效的特征选择机制应用于入侵检测

基于数据集的wrapper型特征选择方法,通过去除原特征集中的冗余特征,不仅降低了对计算资源的耗用,而且在保持检测精度的前提下,提升了检测速度,有效改善了检测性能.在特征选择具体过程中,采用全局和局部搜索性能好的遗传算法和禁忌搜索混合搜索策略,针对网络数据的异构性,采用改进了的基于核函数的SVM作为评价特征子集分类性能...     

一种结合遗传算法的图像分割方法

模糊聚类算法是一种解决图像分割的常见算法,Stelios在模糊C均值聚类算法的基础上提出了FLICM算法,极大地改进了图像分割的效果。基于此,经过分析证明FLICM算法存在的不收敛问题,在此基础上改进了FLICM算法,并提出了结合遗传算法来解决因目标函数复杂度高而无法给出"闭合"迭代公式的问题。从结果来看,该算法不仅克服了FLICM算法不收敛的问题,而且取得了更好的图像分割效果,使得图像细节得到更充分的保留。     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

一种改进的遗传算法及其在电梯群控中的应用

以电梯群为群控对象,提出了基于改进的遗传算法系统解决方案;采用权向量整体优化方法,得到最优目标函数值,并由此确定了群控对象目标评价函数,提出了一种基于保存策略进化模型（ElitistModel）的遗传算法求解电梯群拉问题的方法．算例及仿真结果对比表明,该方法在小规模应用中,与以往算法相比并无明显优势;但在较大规模的电梯群控仿真中,能效降电梯乘客的等待时间和电梯系统能耗．     

用遗传算法求解最优切割方法

研究用遗传算法求解最优的下料切割方法,并给出了用遗传算法求解此问题的算法。     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

自然遗传算法及其性能分析

在为种群大小遗传算法的基础上引入“种群阈值”及“移民”等概念,并采用动态调节交配率及变异率等措施,提出了一种自适应的遗传算法。该算法通过模拟自然界的“生老病死”过程来实现问题求解,并力求解决遗传算法的参数控制及过早收敛等问题。且介绍了该算法的基本思路,并对其性质进行了分析。     

十进制遗传算法在水电站负荷分配中的应用

针对水电站负荷分配问题,建立约束优化模型,并将十进制遗传算法应用到水电站负荷分配调度中．遗传算法是从多个初始点开始寻优,同时搜索解空间内的多个区域。具有潜在的并行性,且搜索使用评价函数启发,过程比较简单,容易与其它算法进行结合,具有很好的拓展性,是一种用于解决最优化问题的有效的随机启发式搜索算法．通过实际的水电站负荷分配问题的求解表明该算法能够获得较好的结果,具有高效性和通用性,适用于求解一般水电站负荷分配问题．     

浮点数编码的遗传算法在系统辨识中的应用

采用基于浮点数编码（十进制编码）的遗传算法,融合和改进了一些遗传操作,提出了一种系统辨识的方法并应用到在噪声背景下ARMA模型系统的辨识。仿真表明,该方法能有效地克服有色噪音的干扰,从而获得系统参数的无偏估计,在开口箱扬声器系统的低频参数测量中的应用也表明了该方法的有效性。     

遗传算法和FD-MEI方法应用于二维电磁成象

从电磁散射的微分方程出发,利用不变性测试方程(MEI方程)与有限差分法求解电磁散射问题,由等效原理与格林函数的渐近式求得远区散射场,以测量的散射场和计算的散射场的最大偏差为目标函数,通过遗传算法优化介质参数使目标函数达到最小值来重构散射体,最后给出反演结果.     

遗传算法在PID自整定控制中的应用

提出了一种基于遗传算法和单神经元的自整定PID控制器的设计方法，该控制器首先利用遗传算法对PID的3个参数作离线优化，搜索到一组准最优的PID参数，作为PID控制器参数的初始值，然后利用改进后的单神经元梯度下降法在线调节PID参数，以使系统获得最优的动态性能和稳态性能．仿真结果表明：与传统PID控制算法比较，该控制方法响应速度快，具有更好的控制效果．     

蚁群算法求解函数优化的算法设计

为了求解一般的函数优化,文章在对标准蚁群算法的基础上,引入遗传算法的编码方式,并对蚁群算法的信息素更新进行改进.通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性.     

基于遗传算法和覆盖率驱动的功能验证向量自动生成算法

提出了一种基于遗传算法和覆盖率驱动的RTL(register transfer level)代码功能验证向量自动生成算法.其特点是自动反馈覆盖率信息,构成一个闭环系统;用遗传算法动态分析覆盖率信息,自动生成针对性更强的验证向量.在SoC(syetem on chip)的模块验证中采用了该方法来自动生成验证向量;与受限随机生成方法相比,能快速达到覆盖率目标,缩短验证周期.     

全身伽玛刀治疗过程自动化的解决方案

提出了一种基于靶点设计几何优化及治疗路径规划的一体化解决方案.该方案建立了几何优化靶点模型,采用遗传算法对模型进行优化,以获得靶点的最优配置;进而对治疗路径进行优化,以减少治疗床不必要的往复运动,提高治疗效率.当靶点数过多时,给出了一种分层优化方案,减少了治疗过程中的定位误差.模拟数据的实验结果表明,该自动化方案快速有效.