一种基于分层模糊控制的免疫遗传优化算法

针对标准遗传算法的不足,借鉴生物免疫机理和人脑模糊思维功能提出一种新的基于分层模糊控制的免疫遗传算法.该算法利用免疫系统独特性网络学说,改进标准遗传算法选择算子,提高了种群多样性;同时从环境、种群、个体和基因角度,全面分析算法寻优性能和各种进化参数的启发式模糊关系,采用模糊推理动态调整交叉率、交叉位置和变异率,减小了标准遗传操作的随机性.实验结果表明,新算法不仅可有效克服标准遗传算法的缺陷,而且收敛速度、计算精度和算法稳定性也得到明显提高.     

基于遗传优化的图像增强模糊算法

将协同进化遗传算法(CGA)应用于图像增强的模糊算法优化,以优化模糊逻辑处理效果.在CGA算法中,同时优化选择了模糊逻辑规则、最佳隶属度函数和优化了隶属度函数的参数.通过具体图像处理实验,在客观评价上证明了本方案的有效性.     

改进遗传模拟退火算法在多峰值函数优化中的应用

采用均匀变异算子及自适应最优保存的方法对遗传模拟退火算法进行了改进,并用MATLAB实现了改进算法中各算子的编程方法．实例证明该算法能够在多峰值函数优化中较快的收敛至最优解．     

一种使用遗传睡法生成模糊控制器的方法

提出一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法，设计人员只需设置性能数或适值函数，而模糊规则的数目，隶属函数的参数以及模糊控制器的规则都可通过遗传算法自动生成。描述了一种具有局部优化机制的遗传算法，给出的应用实例表明算法具有良好的适用性。     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

遗传优化BP神经网络在槽况预测中的应用

针对目前国内对铝电解槽槽况诊断存在的的难度大、效率低等问题,设计了一种以槽电压信号为特征向量的诊断样本和BP神经网络模型.利用BP神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽况进行分析预测.同时本文利用遗传算法的最优搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.通过MATLAB对状态预测算法进行编程.结果显示,对铝电解槽槽况的判断基本正确.     

改进混沌优化算法在二级倒立摆控制中的应用

针对二级倒立摆模糊控制器需要对大量参数进行调整,以及可能出现的规则爆炸问题,本文提出了一种基于混沌优化的模糊控制器的设计方法。将常规模糊控制器进行加权变论域处理,并且对常规混沌优化方法进行改进,采用新的二次载波方式将优化变量转变成混沌变量,通过混沌搜索的方式对当前工作点进行扰动,在搜索过程中通过时变参数的初始值的设定逐渐减少扰动幅度。本文使用Matlab/Simulink对二级倒立摆进行优化仿真研究,分析比较了各种方法的控制效果。结果表明模糊控制器经过混沌搜索的优化后,具有良好的鲁棒性好和适应性。本文提出的改进的混沌优化算法对多变量快速时变系统的模糊控制器的设计提供了一种有效的改进方法。     

一种改进粒子群算法及其在水轮机控制器PID参数优化中的应用

提出一种改进的粒子群优化算法,除了个体极值和全局极值外,改进算法中还引入了粒子群的平均位置.因此,粒子可以获得更多的信息来调整自身的状态.基于3个基准测试函数的测试结果显示改进粒子群优化算法具有较好的全局收敛性和收敛精度.计算机仿真结果表明:改进粒子群优化算法应用于水轮机控制器PID参数的优化设计可以有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能.     

一种改进的离散粒子群优化算法在TSP问题中的应用

针对粒子群算法解决离散问题时惯性项效率较低的问题,提出一种基于最优置换的改进算法,利用最优置换序列修改了惯性项.通过用TSP问题库内的基准问题进行仿真实验,与标准遗传算法和典型的改进粒子群算法进行结果比较,证明了该改进是有效的,其中替换策略和逆转策略效果尤为明显.     

一种改进的BP算法在工程造价预测中的应用

针对在神经网络中得到广泛应用的BP算法难以确定隐节点个数的缺点,提出了一种动态调整隐节点数的改进的BP算法,以恰当确定隐节点数。在收集相似工程有关资料的基础上,考虑物价波动的影响,应用上述算法对工程造价进行预测。算例结果表明：该方法所得的工程造价预测值精度令人满意,具有应用价值。     

基于遗传算法的单向路网配时优化

为求取单向路网整体配时优化方案,实现路网排队长度最小,构造了路网排队长度模型作为评价函数。考虑到单向路网信号配时的整体性和相关性较强,计算复杂度较高,为降低计算的复杂度,采用遗传算法对路网排队长度模型进行计算,得到优化的配时方案。通过评价指标的对比,表明利用遗传算法进行最优值的计算可以取得很好的优化效果。     

基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障诊断的研究与应用

故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法(improved whale optimization algorithm-support vector machine, IWOA-SVM),加入反向学习策略和对数权重因子到普通鲸鱼算法中。首先,用反向学习策略(opposition-based learning, OBL)代替随机初始种群,用反向学习策略选取出反向种群,对种群进行择优选择,一方面OBL能够高效地提高群智能算法的全局搜索能力,另一方面提高鲸鱼算法在重复迭代中的多样性,使其跳出局部最优解;其次,引入自适应权重因子并将其加入到鲸鱼优化算法中,利用权重因子的动态变化,很大程度上增强了全局搜索能力;最后,采用改进之后的鲸鱼算法对SVM的参数进行寻优,并利用优化之后的支持向量机对刮膜蒸发过程获得的故障数据进行诊断识别,将IWOA-SVM的结果与其他3种做对比。结果表明,IWOA-SVM算法分类准确率提升了2%,且其准确率保持在98%以上,在分类结果的准确性以及算法的鲁...     

基于GA参数优化整定的PI型广义预测控制

针对PI型广义预测控制比例因子和积分因子参数整定困难,提出了基于遗传算法参数优化整定的PI型广义预测控制(GAPIGPC)。PI型广义预测控制(PIGPC)采用预测技术克服时变时滞,用PI(PID)控制技术加强系统的鲁棒性,极大程度地减少了模型失配的影响。由于其参数的优化设计是一个组合优化问题,而遗传算法是一类可用于复杂系统优化计算的鲁棒性算法,并为组合参数整定及优化提供了一个有效的手段。仿真实例表明,该算法具有较好的鲁棒性和抗干扰性。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

遗传算法与蚁群算法的融合研究

遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率不高.而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢.通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式算法.并通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法和蚁群算法.     

模拟退火算法在图片优化排版中的应用

图片优化排版是一种特殊的二维下料问题,属于NP-Complete.传统算法只考虑直线切割,不考虑更复杂的套裁方式.本文针对排版问题的特殊性,在几何数据结构上,采用空闲块算法描述复杂的套裁方式;在优化算法上,使用模拟退火算法进行迭代.实践表明,算法的优化效果是令人满意的.     

基于多目标遗传算法的拖拉机变速箱体优化设计

提出基于ANSYSWorkbench平台箱体结构的有限元模型建立方法,对其在最大载荷工况下进行静力分析。以保证结构刚度为约束奈件,以减轻结构重量和提高结构强度为目标,采用多目标遗传算法对箱体结构关键参数进行优化设计。结果表明,多目标遗传算法能在可行域内快速准确地获得箱体结构优化设计的Pareto最优解集,在满足结构刚度的前提下,实现箱体结构的优化设计。     

改进的Apriori算法在网络教学中的应用

通过探讨了网络教学中数据挖掘的常用方法,介绍了关联规则及Apriori算法,对该算法进行改进,并将改进的Apriori算法运用到实例,在网络教学中实现了个性化网页的推荐,提高了算法的效率.     

用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型问题.提出一种改进的义叉和变异算子来解决TSP问题,并给出其算子的MATLAB程序.通过实验,发现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.     

改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用

遗传算法是一种具有随机、高度并行、自适应特点的全局最优搜索技术,即以生物界自然选择和遗传机理为基础的智能计算模型,模拟生物的自然进化过程。文章利用改进的遗传算法优化SVM参数,提高SVM分类器的学习能力和推广能力,实验仿真表明,优化的SVM不仅能高准确地预训练集,而且使分类准确率维持在一个较高的水平。