基于遗传算法的超声速二维进气道优化设计

首先介绍了基本遗传算法,并由基本遗传算法演化出小生境遗传算法.应用简单的测试函数对两种遗传算法进行测试,对两种遗传算法进行比较.然后应用小生境遗传算法对二维超声速进气道进行优化设计.在单目标优化设计中,以最大总压恢复系数为优化目标,在多目标优化设计中分别顾及到总压回复系数要求最大和增压比也要很高.在对进气道的优化设计之后,对单目标优化和多目标优化的结果进行比较.     

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.     

改进型遗传算法及其应用研究

针对基本遗传算法较容易陷入局部最优点和迭代次数多的缺点,该文对选择、交叉及变异改进策略进行了分析,给出了改进型遗传算法,并与基本遗传算法在多峰函数优化中的应用进行了比较.结果发现,改进型遗传算法在遗传代数及收敛次数方面均有较大的改善.最后,给出了改进型遗传算法在电力电子器件模型参数辨识中的应用结果.     

基于网格法的遗传算法及其应用

在基本的遗传算法(sGA)中,初始群体是随机产生的.为了增加个体的遍历性和多样性提出-种用网格法来产生遗传算法的初始群体,并对网格法的遗传算法的优化效率进行了定量的评价.同时与基本的遗传算法一起应用在DeJong的测试函数F1上便于进行对比.评价结果和实验结果表明网格法在提高遗传算法的优化效率上是可行的.     

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.     

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.     

一种抑制早熟收敛的改进遗传算法

遗传算法在许多优化问题中都有成功的应用,但其本身也存在一些不足.针对遗传算法的早熟收敛问题,本文在分析基本遗传算法的遗传算子和控制参数的基础之上提出一种改进算法.改进的遗传算法采用了实数编码、算术交叉算子、非均匀变异算子,并对控制参数进行了较合理地选取.改进遗传算法前期能均匀地搜索解空间,后期能对局部进行越来越细微的搜索,并使个体可以进入最优点的吸引域,在一定选择条件的作用下,算法后期可使群体逐渐集中到最优点的吸引域内,从而防止了遗传算法的过早收敛.理论和实例分析均表明,改进后的遗传算法在一些性能上明显优于基本遗传算法,较好地避免了遗传算法的早熟收敛,提高了遗传算法的进化效率,具有良好的有效性和可行性.     

开放式遗传算法及其在水资源优化配置中的应用

在分析遗传算法求解过程中对不可行个体处理方法的基础上,提出开放式遗传算法,即在传统遗传算法中加入一个必要的基本过程——修正,用来处理交叉、变异产生的不可行个体.介绍了开放式遗传算法的基本流程,并使用两个优化模型进行算法性能测试.采用开放式遗传算法对南水北调中线河南受水区内郑州市水资源进行优化配置,结果表明,该算法能够有效地处理不可行个体.     

基于改进遗传算法的最快爬升航迹的优化分析

主要介绍一种基于改进遗传算法的优化技术,利用遗传算法优越的全局搜索的能力,研究了飞行性能中的最快爬升性能.使用改进遗传算法对快升航迹和最佳爬升速度进行了寻优优化,对遗传算法优化快升的航迹和接近最快爬升方式的航迹进行了对比,表明,以遗传算法优化的快升航迹进行爬升,飞机可以最快的爬升到巡航高度.而且本算法以及程序具有一定的通用性适用于其它求最佳轨迹爬升的航迹优化.     

遗传算法(GA)在直齿轮设计中简单应用

遗传算法进行机械零件优化设计能准确、快速得出结论.利用matlab自带的强大的遗传算法功能,对典型的机械零件--直齿轮进行了优化设计.计算机模拟计算后结果较以往经验值有很大的改进,从而证明遗传算法在机械优化设计中具有很大的优越性.     

遗传算法的实现及其应用

遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法.迄今为止,遗传算法已成为进化算法中最广为人知的算法.我们针对遗传算法在优化求解上具有的独特优越性,对遗传算法进行了初步的研究,通过实现对其在具体问题中的优化求解,来达到熟悉和掌握遗传算法的目的,并在此基础上进一步对遗传算法在科学与工程中的运用加以体会.     

一种新的改进遗传算法在等距型面检测中的应用

设计了一种新的遗传算法用来测量等距型面的廓形参数和误差.标准遗传算法的控制参数为常数,将变异概率设计为随遗传代数变化的函数,设计了改进的遗传算法,并进行了实例计算.计算结果表明,该改进的遗传算法可以很好地解决等距型面的检测问题.     

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...     

遗传算法的爬山法改进

针对遗传算法在处理多峰优化问题时容易发生早熟现象的问题,采用了动态调整交叉概率值和变异概率值的方法,引入爬山法在迭代过程中进行局部寻优,仿真实验对比分析了标准遗传算法和改进遗传算法的性能.研究结果表明:改进后遗传算法的收敛速度较快,得到结果误差值比较小.研究结论证明在相应的进化阶段采用合理的概率值,利用爬山法对遗传算法局部寻优,可以避免早熟现象,提高遗传算法收敛速度和精度.     

自适应遗传算法在某拱坝渗流参数反演中的应用

利用水头实测资料,以渗透系数为待反演参数,在采用基本遗传算法进行参数反演研究的基础上,针对简单遗传算法难以确定交叉率和变异率的最佳值及计算量较大、易早熟等缺点,提出以自适应遗传算法来解决工程中的这类反演问题;为力求使改进的遗传算法计算量更小,收敛性更强,同时结合二维稳定渗流有限元工程实例进行了反演计算.结果表明,自适应遗传算法在保持简单遗传算法优点的同时,有效地提高了算法的收敛性,并在一定程度上克服了简单遗传算法的早熟问题.     

采用力法和遗传算法的结构非线性分析

考虑结构的材料非线性,采用力法、能量原理和遗传算法对结构进行了非线性分析.首先给出了基于力法和能量原理的线性分析问题的方程,推倒了结构的余能,并采用遗传算法使结构的能量达到最小的方法对结构进行分析.在此基础上,考虑结构的材料非线性,利用力法和遗传算法进行分析.最后用该方法对不同桁架结进行了分析,其结果与运用Castigliano方法所得结果一致,证明采用力法和遗传算法对结构进行非线性分析是准确有效的.     

改进的量子遗传算法在冷连轧机负荷分配中的应用研究

量子遗传算法可以克服常规遗传算法迭代次数多、易陷入局部极值的缺点,本文研究并改进了量子遗传算法的量子门旋转角度更新策略,提高了量子遗传算法的性能.应用标准函数测试表明,改进后的量子遗传算法收敛速度快,全局寻优能力更强.将改进的量子遗传算法应用于冷连轧机的负荷分配优化过程,根据Bland-Ford轧制理论以功率和轧制力均衡分配为目标建立综合目标函数,试验数据对比证明,量子遗传算法优化所得的轧制参数比经验分配和常规遗传算法优化所得结果更为合理,符合轧制工艺要求.因此,利用量子遗传算法对冷连轧机进行负荷分配优化是一种有效可行的新方法.     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

遗传算法的一种改进实现

遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法.针对基本遗传算法的缺点,从选择、交叉和变异3个算子出发,采取替换部分最差个体、引入小生境思想和集中因子等方式进行处理,提出一种改进的遗传算法(IGA).通过测试函数Rastrigin确定IGA中的相关参数,并与基本遗传算法比较.结果显示IGA较基本遗传算法更具优越性和可行性.     

面向全自动控制交通系统的车辆调度算法

结合遗传算法和贪婪算法的优点,提出了聚类贪婪遗传算法,构建了一个全自动控制交通系统的仿真系统;针对遗传算法、贪婪算法和聚类贪婪遗传算法分别进行实验,并比较其实验结果.结果表明:当系统趋于稳定时,聚类贪婪遗传算法能够提高叫车请求的平均响应时间,从而避免叫车请求饿死的情况;聚类贪婪遗传算法可用于全自动控制交通系统车辆的调度.