基于MATLAB的遗传算法程序设计及TSP问题求解

首先分析了用Matlab语言设计遗传算法程序的优越性,接着以遗传算法求解TSP问题为例,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并通过分析实验数据,得到各个遗传算子在搜索寻优过程中所起的作用,最后指出了用Matlab语言编码同用其它高级程序语言编程的差异所在。     

基因表达式编程中的遗传算子分析

基因表达式编程是一种用线性编码解决复杂问题的遗传算法,已经在多个领域中表现出优越的性能。本文介绍基因表达式编程的基本框架、并分析基因表达式编程中不同遗传算子对算法成功率和群体多样性的影响。     

遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现

以遗传算法求解旅行商问题（TSP）为例,提出一种改进的交叉和变异算子,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并给出其算子的MATLAB程序编码,最后用5个城市的非对称TSP进行仿真分析.结果表明,改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的,证实TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型例子.     

用遗传算法优化模糊控制规则的方法及其MATLAB实现

介绍了用遗传算法优化模糊控制规则的方法,包括目标函数的确定,选择、交叉等遗传算子的确定．给出了如何用MATLAB编程实现算法的具体步骤,最后将所得的规则用于设计模糊控制器,并进行仿真,取得了很好的效果．     

时间序列预测及在汇率市场中的应用

遗传编程(GP)和基因表达式编程(GEP)是在遗传算法的基础上发展而来的遗传算法的新分支,它在个体的表示、个体的处理和结果的形式等方面与传统遗传算法有着显著的区别和优势.本文针对汇率市场对象的特点,分别研究了用遗传算法,遗传编程,基因表达式编程进行预测,取得了满意的效果.     

遗传算法中遗传算子的分析

本文首先分析了遗传算法（GA）中复制算子、交叉算子、变异算子等三种主要遗传算子及特性,然后总结了遗传算法所具有的一般性原则。     

变异算子确定的一种新方法研究

说明了遗传算子的重要性,分析了其作用.编制了一个遗传算法程序,并提出了用MatLab进行曲线拟合来确定变异算子的方法,最后通过算例验证了所提方法的合理性。     

遗传优化算法及含有模糊目标和模糊约束的机械优化设计

针对机械工程中的非线性约束优化的工程问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造浮点型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻优能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。对设计的算法与一般遗传算法、变尺度法以及随机搜索方法进行算例比较。对于含有模糊目标和模糊约束冗余系统可靠性优化设计问题 ,通过定义隶属函数 ,把问题转化为清晰的普通优化问题利用改进的算法求解 ,以提高求解的精度和可靠性     

FDTD算法的Matlab语言实现

分析了FDTD算法的基本原理及两种典型边界条件的算法特点,给出了Matlab语言编程的步骤和应注意的问题,并给出了实际的仿真结果,最后得出用Matlab语言对FDTD算法编程的几点结论.     

基于改进自适应遗传算法求解移动机器人路径的优化问题

通过对遗传算法进行自适应改进,计算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题.通过运用序号法设定各货位在工作环境中的位置,建立移动机器人拣选作业的数学模型,运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真.实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优...     

多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.     

B2C 电子商务物流中心选址-路径综合优化研究

为优化 B2C（business-to-customer）电子商务物流系统,结合 B2C 电子商务特点,构建以物流成本最小为目标函数、以运输时间和供需关系限制为约束条件的电子商务物流中心混合整数规划模型,采用改进的遗传算法将电子商务物流中心选址的混合整数规划模型求解过程转换成求解最优运输路径问题,并且设置惩罚算子对超过运输时间限制的方案进行特定的惩罚处理,设计合适的染色体编码方式、交叉算子、变异算子、惩罚函数等。通过随机生成的数据运用 Matlab 软件进行算例仿真模拟,验证模型的有效性。     

电力隧道机器人巡检目标坐标定位的共轭搜索

电力隧道环境机器人巡检目标坐标定位过程中,利用传统搜索算法会产生信息损失,从而导致搜索定位 结果存在精度不够理想问题。为此,提出了一种共轭搜索算法。该算法通过搭建机器人巡检模型,得到反映机 器人位姿的坐标系,然后通过共轭算子规划设置机器人搜索路径。机器人沿着设置的搜索路径采集实时巡检 图像,并根据特征值识别图像中的目标节点。解算机器人在巡检过程中的位姿,并结合手眼标定和空间坐标的 测量结果,实现机器人巡检目标的搜索和坐标定位。对比实验结果表明,所提出的共轭搜索算法对目标位置的 定位环境风险评价( EＲA: Environmental Ｒisk Assessment) 指标更趋近于0,与传统搜索算法相比具有更好的定 位精度。     

求解一类非线性规划问题的混合遗传算法

提出了一种求解目标函数和约束条件均二阶可导的非线性规划问题的混合计算智能算法．该算法是把一种浮点数编码遗传算法和约束变尺度法相结合提高求取全局解的速度和概率．在该算法中，选择、交叉和变异等遗传操作算子是以非线性规划问题的一个惩罚函数为求解对象，目的是把解引向全局解附近，为约束变尺度算子提供初值；而约束变尺度算子直接以原非线性规划问题为求解对象，以发挥其局部搜索能力强的优点，数值实验表明，混合算法是一种可靠、高效的全局优化算法．     

一类扩散方程参数算子识别反问题的模拟退火算法

文章给出了利用模拟退火算法求解一类扩散方程的参数算子识别反问题的一种新方法。该方法把对于参数算子识别反问题转化为优化问题并用模拟退火算法进行求解。在Matlab语言环境下实现了该算法,并且与其他文献中用遗传算法求解的例子进行比较。数值模拟结果表明,该算法同样具有可行性和有效性,并且具有较高的精度。     

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

用改进遗传算法求解TSP问题,并编制了完整的Matlab程序予以仿真实现．程序中选择算子采用最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,最后分析了最佳个体保存比例对寻优效果的影响．     

基于模式分集的大气湍流补偿技术研究

针对空间光通信系统中大气湍流对系统性能影响较大的问题,提出了基于模式分集结合最大比合并 ( MRC: Maximum Ratio Combining) 算法的大气湍流补偿方案,采用不同模式作为独立信道进行空间分集接收, 利用最大比合并算法实现多模式信道的分集合并。其中在最大比合并算法实现方面,把不同支路的信噪比测 量问题转化为数字域的信噪比权重系数计算问题,简化了硬件实现难度。应用VPItransmissionMaker 仿真平台 并结合Matlab 编程,搭建仿真系统,验证了该方法的有效性。仿真结果表明,该方法能很好地补偿大气湍流对 空间光通信系统性能的影响,而且对强湍流的补偿效果略好于弱湍流,模式分集数量越多,补偿效果越好。     

基于改进遗传规划法的农村劳动力迁移预测

将改进遗传规划法应用到劳动力迁移预测中,采用模拟退火动态设置遗传算子概率,提高了收敛速度和效率. 通过训练样本对程序进行训练,建立了多维劳动力迁移预测模型,且由检验样本对模型进行了检验. 结果表明:搜索到的函数具有良好的拟合和预测效果,可有效避免因多种不确定因素影响造成的人为误差. 与时间序列和传统遗传规划预测比较,改进遗传规划法预测精度为时间序列预测精度的2.3倍,运行时间为传统遗传规划法1/6,利用改进遗传规划法进行农村劳动力迁移预测具有良好的实用价值.     

遗传算法的改进及应用

针对遗传算法中存在的封闭竞争问题，本文提出一种线性交叉算子并通过在整数规划中的应用证明了改进遗传算法的有效性