改进遗传算法在支护结构优化设计中的应用

研究了利用遗传算法对支护结构优化设计的方法 .在普通遗传算法的基础上 ,提出了加入小生境技术和保留最佳个体策略的选择方法的改进遗传算法 .利用实例证明了 ,改进遗传算法比普通遗传算法具有更好的收敛性 ,可以提高遗传算法的可靠性及效率 .     

遗传算法在数据挖掘中的应用

本文对数据挖掘进行了概述,阐明了数据挖掘的概念、方法及其重要性。其次介绍了数据挖掘中的一个重要算法——遗传算法。对遗传算法的产生与发展以及主要理论等进行了简要的介绍,提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

遗传算法在岩土工程反演问题中的应用

综述了岩土工程反演的基本过程，并在介绍遗传算法研究进展的基础上，将遗传算法与传统优化算法进行比较，然后给出几种遗传算法的改进策略，同时介绍了遗传算法在岩土工程反演领域中经常使用的几种改进方法，最后通过实例验证了遗传算法是求解岩土工程反演问题的有效方法。     

遗传算法理论及其应用

本文通过对遗传算法理论的综述,介绍了遗传算法的基本工作原理,讨论了遗传算法理论存在的问题及改进方法,最后提出了遗传算法在控制中的研究及其应用。     

遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然这机理的全局搜索算法－遗传算法,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法,对遗传算法对用于内燃机中的可能性进行了研究,数值计算实例表明：遗传算法用于内燃机凸轮优化设计中获得比较满意的参数优化设计结果;与传统的优化方法相比,遗传算法具有一定的优越性。     

遗传算法及其仿真

介绍了遗传算法的基本概念,并提出了一种基于MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱的遗传算法仿真方法.仿真实验证明,该方法是简单、实用、高效的.     

基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演方法

目的研究地震相对波阻抗反演的优化方法。方法比较遗传算法二进制编码、实数编码在最优个体保存策略、随机均匀分布选择、分散交叉、高斯变异和分布式并行方案下的全局寻优能力。结果实数编码分布式并行遗传算法优于基本遗传算法,用该方法对数值模型和实际地震剖面进行波阻抗参数反演,验证了分布式并行遗传算法的有效性、优越性。结论基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演,为遗传算法在地震属性的优化研究中提供了一种改进思路。     

遗传算法在矿井运输系统可靠性中的应用

介绍了遗传算法及其特点，使用遗传算法对矿井柔性连接运输系统的可靠性问题求解。应用表明遗传算法为此类问题的解决提供了一种新的方法和思路。     

基于改进遗传算法的非线性方程组求解

 采用种群隔离机制、最优保持策略、算术杂交、自适应随机变异和异种机制等方法对遗传算法进行了改进。在保持遗传算法仅需目标函数值信息即可求解这一优点的基础上,这一改进方法增强了遗传算法的局部搜索能力。将该方法应用于非线性方程组的求解。数值算例表明,该方法能够求解以非线性方程为等式约束的〖JP2〗最优化问题。此外,异种机制的引入加快了遗传算法的收敛效率,有效提高了遗传算法收敛于全局最优解的概率。     

一种基于遗传算法自学习的图像检索方法

目的 根据传统的相关反馈图像检索的不足，结合遗传算法的优越性，提出了基于遗传算法自学习的图像检索方法，以改进图像检索性能。方法首先通过相关反馈中的人-机交互过程，进行遗传算法的初始群体构造，再通过遗传算法进行自学习，获得满足用户语义要求的最优解。结果实验证明，该方法能够提高检索的性能，查找出更多表达用户查询意图的图像。结论给出了遗传算法在相关反馈图像检索中的应用方法。利用遗传算法自学习的过程，能够发现用户潜在的需求，改善查询结果。     

遗传算法在多目标规划中的应用

利用遗传算法对项目群优选数学模型的求解进行了新的探索，并在单目标遗传算法程序的基础上，拓宽为多目标遗传算法。计算结果表明遗传算法是求解工程优化问题的一种有效方法。     

遗传算法在方程求根中的应用

提出了一种新的求根方法,即将遗传算法应用于方程求根的领域之中,并在大量数值实验的基础上,将遗传算法与 常用的传统求根方法进行了比较,实验的结果表明,遗传算法具有一定的优越性。     

遗传算法在内燃机凸轮优化设计中的应用

引入一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索算法———遗传算法 ,并对基于遗传算法的优化过程进行了全面和简要的说明 ,同时根据内燃机凸轮优化设计的特点和难点 ,提出了基于遗传算法的凸轮优化设计方法 ,对遗传算法用于内燃机中的可能性进行了研究 .数值计算实例表明 :遗传算法用于内燃机的凸轮优化设计可获得比较满意的参数优化设计结果 ;与传统的优化方法相比 ,遗传算法具有一定的优越性     

LHS抽样遗传算法

文献研究了遗传算法的运行机理及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是：导向以高适应度模式为祖先的＂家族＂方向。以此结论为基础,利用拉丁超立方体抽样（LHS）的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为LHS遗传算法。将LHS遗传算法应用于求解优化问题,并与简单遗传算法和文献中的佳点集遗传算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的收敛速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象。     

适于物流配送车辆导航路径规划的遗传算法研究

本文主要针对物流配送车辆导航本身的特点,分别对遗传算法的初始种群产生方法,交叉方法,变异方法进行了改进,并实现了遗传算法中参数的自适应调整,提出相应的改进型遗传算法。实验结果表明,本文提出的自适应遗传算法能快速有效地解决物流配送中的点到点型路径规划,能满足物流配送车辆导航实时性的要求,是适于物流配送的有效算法。     

基于启发式遗传算法的公交车智能排班研究

采用基于启发式遗传算法进行公交车辆智能排班的研究,且对遗传算法的各个算子进行了专门化处理．该方法充分利用遗传算法的智能化特征,有效地改善了公交车辆的智能排班,提高车辆运营效率,避免了单一遗传算法的早熟问题,提高了遗传算法的收敛性和优化质量．     

改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

基于改进遗传算法的关联规则挖掘

在关联规则的挖掘过程中引入遗传算法,并且结合一个实例,给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法。遗传算法的引入很好的避免了规则集中的"假规则"问题。同时,在算法的具体实现过程中,采用了截断赌轮、动态变异概率等方法,有效避免了遗传算法中早熟现象的发生。     

遗传算法的研究及其在函数优化中的应用

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.在文中介绍了遗传算法的初始群体的生成、交叉算子、变异算子.在分析了基本的遗传算法的特点和缺陷的基础上,提出了改进的方法.改进的遗传算法在函数优化中的应用具有较好的效果.     

用遗传算法解决谈判中的冲突问题

提出在遗传算法基础上,针对遗传算法的具体步骤,提出了针对谈判冲突问题的二进制编码方法,基于Nash谈判解的适用度函数的确定方法,初始群体生成的方法,最优个体的保存方法,重组操作方法,变异方法,确定了遗传算法中参数的取值域及终止规则。