基于遗传算法的系统辨识方法研究

针对从样本数据进行系统辨识的问题,提出一种由典型数学模型相互组合构成系统模型的新的辨识方法,将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,并采用遗传算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识,模拟仿真与实际系统辨识结果验证了系统辨识方法的合理性与求解算法的有效性.     

基于遗传算法供水系统优化调度模型

研究了含有调速泵的供水系统直接优化调度问题.根据给水系统的网络特性,以测压点压力宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程,并以每一泵站每时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件建立了混合泵站供水系统的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解,提出了对各种约束条件处理的方法,针对遗传算法容易早熟等的不足,综合采用遗传算法和模拟退火技术以及自适应交叉和变异率的方法.最后算例计算表明该算法具有较强的适用性.     

基于双重遗传算法的动态模糊系统设计与优化

设计了一种动态模糊系统模型,该模型能够动态地进行规则自学习,从而减少了规则学习的计算量。提出优化该模型的双重遗传算法:外层采用整数编码,用来训练系统的结构,内层采用实数编码,用来训练系统的参数;内层GA得到的最佳染色体适应值用来评价外层GA相应染色体。该模型结构简单,便于实现,并可离线优化,在线预测。通过应用于实际股市行情的预测和效率分析,不论从预测的结果还是从运行效率看,都收到了满意的效果。     

基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的交通信号动态优化方法

针对典型的城市多车道双向交叉路口的交通流分布，以四相位信号控制为例，建立了以控制周期内路口的总延误车辆数最小为控制目标、以信号相位绿灯持续时间和信号周期时长为控制变量的交通信号动态配时模型。并用基于实数编码的遗传算法对信号周期和相位4绿信号时间等控制变量同时进行优化。为检验算法的优化效果，针对实际交叉路口高峰小时的实测交通流量数据，进行了大量次数的仿真计算，并对仿真结果进行了分析。     

基于遗传算法的制造流程价值优化

为解决最短路线动态规划的维数障碍及模式欺骗性问题，提出了一种数组链染色体编码方式及基于自适应性变异概率和模拟退火惩罚函数法的适应性遗传算法（AGA），仿真测试验证了该算法的有效性．针对某发动机壳体制造工艺流程优化问题，采用质量功能展开法得到了各工艺方案的价值，以工艺路线的总价值最大为目标函数、总成本为约束条件，采用AGA得到了一条最佳工艺路线．     

基于改进遗传算法的影像中心布局优化方法

针对影像中心现有布局优化方法自动化水平低、受个人主观意愿影响较大等问题,提出运用系统布置方法(systematic layout planning,SLP)和改进遗传算法相结合的方法对布局进行优化。利用SLP生成的布局方案改善遗传算法的初始种群,增加初始种群多样性;从遗传进化代数和个体适应函数值2个方面实现遗传参数自适应调节,提高其寻优效率。在西安某影像中心布置区域模型和多目标优化数学模型的基础上,运用改进后遗传算法对西安某影像中心布局优化问题进行了仿真实验。实验结果证明：该算法在求解影像中心布局优化问题时比传统遗传算法或蚁群算法速度更快、效果更好。提高了影像中心布局优化的自动化水平,为建筑设计人员提供合理的参考方案。     

基于量子遗传算法的滤波器参数优化

针对传统模拟滤波器设计对于较为复杂的目标需求往往精度与效率均较差的问题,提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的模拟滤波器优化设计方法。量子遗传算法是量子计算理论与进化理论相结合的产物,同传统遗传算法(classical genetic algorithm,CGA)相比具有种群多样性好、收敛速度快和全局寻优能力强的特点。引入QGA算法对滤波器参数进行寻优。通过采用自适应的量子旋转角调整策略并引入量子交叉、变异及群体灾变操作,提高了算法的搜索效率,降低了算法出现早熟的可能性。实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。     

基于遗传算法的相位调制波形智能优化

随着智能化程度的提高,雷达发射信号更加复杂多变.为有效应对复杂的、未知的威胁信号,需要提升对抗系统智能对抗的能力,提出一种基于智能优化算法的对抗波形智能优化方法,并通过仿真实验对基于遗传算法的相位调制波形智能优化进行研究.不同优化参数、不同实施条件、不同雷达信号及信号变化条件下的实验结果表明,遗传算法能够以较少的迭代次...     

基于遗传算法的目标优化分配模型

结合我国防空武器的现状,根据现代防空混合配置的特点,提出了基于遗传算法的目标优化分配模型,有效地解决了目标优化分配这一复杂而困难的问题,从而提高了地空导弹武器系统的防空作战效能。     

水电站优化调度的FP遗传算法

水电站的优化调度是个含有线性与非线性约束, 而且目标函数呈非线性的动态控制问题, 已有的优化方法大多基于数学规划技术。本文提出一种新方法, 即人工智能浮点表示(floationgpoint简称FP)遗传算法。它的主要优点在于状态和控制变量不必离散化, 所需内存少, 编程简单, 它为克服水库群优化运行“维数灾”问题提供了一条新途径。     

求解全局优化问题的智能遗传算法

提出了一种智能遗传算法,该算法融合了5种交叉算子、8种变异算子和5种灾变算子,能根据当前优化结果智能地选择交叉算子、变异算子和灾变算子,在不影响搜索过程随机性的前提下收敛于全局最优解。不同于传统遗传算法,本算法增加了对各种算子优化性能的统计,在优化过程中尽可能使用那些优化性能高的算子,从而提高了智能遗传算法的优化性能。为了验证本算法的性能,采用12种传统遗传算法和本算法同时对20个测试函数进行了求解。最终的数据实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法

在遗传算法中嵌入一个最速下降算子，并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法.     

基于混沌遗传算法的板坯入库决策优化方法

针对热轧板坯库优化管理，分析了板坯入库操作流程，并建立了板坯入库决策的优化模型，考虑了板坯入库库位和垛位选择的多种原则，对一个板坯入库批次进行全局优化运算，可快速为板坯选择最优的库位和垛位。对于模型的求解方法，构造了一种自适应的混沌遗传算法，采用自然数编码方式，动态的在线调整算法的交叉和变异概率，并采用混沌优化方法作为变异算子。对生产数据进行实际排产的结果表明，建立的模型和算法切实可行，可应用于生产实际。     

基于改进遗传算法的对单个目标射击弹序优化的算法

针对攻击单个目标时战术导弹射击顺序规划问题，首先给出了战术导弹射击过程的数学分析，进而通过设计自然数编码方案和基本互换的遗传算子，构造了一种用于弹序优化的改进遗传算法，实现了战术导弹作战效能的智能优化，算法的应用结果表明其收敛速度及优化效果均好于传统算法。     

基于主从结构的遗传算法研究

提出一种主-从结构的遗传算法。算法中,主级为全局搜索染色体;从级为局部邻域搜索染色体。通过主-从协调机制和从级转换函数设计,使算法不依赖复杂的编码方式和复杂的遗传算子进行全局精确搜索。通过仿真和比较实验,验证了算法的有效性。     

基于禁忌遗传算法的区域路网双层优化模型

针对区域路网优化问题,利用改进的遗传禁忌算法进行了综合研究。在探讨区域路网交通特性的基础上,构建了区域路网优化的双层优化模型。并在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出了基于遗传禁忌算法的路网优化算法。区域路网双层优化模型利用禁忌遗传算法能够较快得到最优解,相对于传统的优化模型更能结合区域交通与经济特性,结论比较符合实际情况。应用结果表明,优化模型不仅能够满足交通需求,而且该法科学合理、可操作性强。