基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计

由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性...     

杂色鲍日本群体与台湾群体杂交的初步研究

采用杂色鲍日本群体(RB)和台湾群体(TW)进行群体间杂交及群体内自繁,得到RB♀×TW♂、TW♀×RB♂、TW♀×TW♂和RB♀×RB♂4个组合的F1代.对这些交配组合的卵径、受精率、胚胎发育速度、幼体附着率、幼体变态率、幼体存活率以及稚贝早期生长进行了比较.结果表明,杂交组与自繁组在卵径、受精率以及胚胎发育速度方面并无显著的差别,但杂交组在幼体附着率、幼体变态率、幼体存活率以及稚贝早期生长方面,与自繁组相比表现出不同程度的杂种优势.TW♀×RB♂组8 d的存活率杂种优势达到40.6%,RB♀×TW♂组25 d壳长的杂种优势达到48.6%.实验初步显示,不同地理群体间的杂交将可能是养殖杂色鲍遗传改良的有效途径.     

可重复自然数编码遗传算法的最优群体规模

研究了可重复自然数编码遗传算法的最优群体规模，证明了最优群体规模存在性，并给出了最优群体规模的一个下限值．本文对研究自然数编码遗传算法具有一定的意义．     

可重复自然数编码遗传算法的最优群体规模

研究了可重复自然数编码遗传算法的最优群体规模,证明了最优群体规模存在性,并给出了最优群体规模的一个下限值.本文对研究自然数编码遗传算法具有一定的意义.     

改进遗传算法求解VRPSTW问题

为求解物流配送过程中基于单配送中心的软时间窗车辆调度问题（VRPSTW）,本文在传统遗传算法的基础上,引入了并行计算与阶段性进化的思想,提出了求解VRPSTW问题的改进遗传算法.验证实验表明,本文提出的改进遗传算法在求解模型时快速地得到了最优解,收敛速度明显优于传统的遗传算法.     

改进遗传算法用于给水管网多工况优化设计

为满足给水管网优化设计中多工况约束条件,达到全局优化的范畴,提出以给水管网年折算费用最低的多工况设计数学模型,并从适应度值标定和群体多样化两方面来改进遗传算法,应用该遗传算法求解模型.对工程算例管网进行优化求解,优化结果的对比表明,采用改进遗传算法能在满足管网运行各个工况的约束条件下,年折算费用比采用常规算法节省2.63%.     

遗传算法及其实现

介绍遗传算法,并进行了实现.通过对 CHN144城市的数据进行测试,测试表明:遗传算法具有较强的全局搜索能力.     

基于改进多变异遗传算法的图像匹配

简述图像匹配问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对图像匹配问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决图像匹配问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果.     

基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。     

一种改进的混合遗传传算法

从约束最优化问题的混合遗传算法出发,针对混合遗传算法不足,提出有利方向概念,并用之对变异算子加以改进,同时用模拟退火思想对罚因子加以改进,用改进后的算法进行仿真试验,试验结果表明改进后的算法有效 .     

混合遗传算法的收敛性研究

近年来,一种新的优化算法－－遗传算法（ＧＡ）正迅速发展成为一个十分活跃的研究领域。ＧＡ以其高效、实用的特点在各个领域得到广泛的应用,取得了良好的效果,并越来越受到人们的重视,由于ＧＡ存在过早收敛的问题。本文提出了克服此问题的混合遗传算法（ＨＧＡ）,并用Ｍａｒｋｏｖ链理论证明了ＨＧＡ的收敛性。     

多车场车辆路径问题及混合遗传算法

在多车场车辆路径问题中,综合考虑车辆的行驶路程和使用车辆的数量能有效降低配送成本,考虑了这两方面的因素建立了相应的数学模型,运用混合遗传算法进行了求解,并通过实例证明了模型和算法的有效性。     

关于旅行售货员问题的混合遗传算法研究

遗传算法（ＧＡ）是一类仿生算法，广泛应用于大型优化问题的求解，本文介绍孤原理和算法，并用简单遗传算法（ＳＧＡ）和混合遗传算法（ＨＧＡ）对旅行售货员问题（ＴＳＰ）进行了研究。     

混合遗传算法的研究现状

简要介绍了遗传算法的产生机理和基本结构,并着重介绍了混合遗传算法的研究现状。     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

一种求解非线性函数优化问题的混合遗传算法

结合单纯形法的混合遗传算法是将单纯形操作替代原来的交叉算子,并采用最优群体保留策略,算法可以很小的群体规模实现兼顾全局搜索和局部搜索的均衡搜索,大幅度提高搜索精度和效率,算法不需要梯度信息,不需进行编码操作,非常适合求解非线性函数优化问题。     

用混合遗传算法求解约束NLP问题

将传统的求解约束ＮＩＰ问题的罚函数法和可行方向法同遗传算法结合,得到一种新的混合遗传算法。该算法弥补了仅用罚函数作为遗传算法的适应函数之不足,数值模拟结果表明该算法比其他算法更加有效。     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.