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.     

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 .     

退火遗传算法及其在一维切割问题上的应用

针对标准遗传算法在解决优化问题中存在的问题,提出了改进标准遗传算法的退火遗传算法,并把该算法应用于一维最优切割问题上。通过与标准遗传算法求解一维切割问题的比较,验证了退火遗传算法的有效性。     

遗传算法解TSP问题的并行实现

遗传算法是一种概率搜索算法,其本身固有并行性。目前,人们正不断地致力于把遗传算法应用于各种并行机器上。在基于工作站机群技术上,构架了一种粗粒度并行遗传算法,并在MPI并行环境下,用4台PC机测试了一个解决TSP问题的粗粒度并行遗传算法。该并行遗传算法可以更好的保护优秀个体从而提高遗传算法的收敛性。     

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。     

基于免疫算法的电子渠道软件测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法的电子渠道软件测试用例生成模型,并介绍了免疫遗传算法的基本思想.通过将免疫遗传算法与传统遗传算法和随机算法在电子渠道软件测试用例生成中的比较,说明了免疫遗传算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性.     

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.     

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.     

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.     

遗传算法在军事运筹学中的应用初探

本文简要介绍了遗传算法,分析了遗传算法在军事运筹学重的应用。     

用遗传算法求解旅行商问题时遗传算子的设计

阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤,重点介绍了利用遗传算法在解决旅行商问题时采用的交叉和变异算子的设计与实现.     

基于并行遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求与特点，结合并行遗传算法的思想，通过定义适应度函数，讨论了并行遗传算法在数据挖掘中的应用．结合一个实例，提出了基于并行遗传算法的关联规则的提取算法．     

基于遗传算法的网格结构优化方法

为了加快遗传泊进化过程,提出了基于遗传算法和满应力准则进行网格结构优化的杂交算法,杂交算法能大幅度地减少单纯采用遗传算法进行网格结构优化的解空间,其结果表明杂交算法能明显地加快遗传算法的收敛进程。     

硫酸盐废水处理中SRB生态因子的GA-NN建模研究

利用产酸-硫酸盐还原反应器对高浓度硫酸盐废水进行处理时,硫酸盐还原菌的生态位是该系统的核心问题。将神经网络与遗传算法有机地结合起来,以神经网络为理论基础,利用遗传算法优化网络中的连接权值,对产酸硫酸盐还原反应系统进行建模与仿真化,并将之与采用回归分析法的模拟结果相对比。研究结果表明采用遗传算法优化神经网络的效果较好,所建模型的运算结果更为可靠。     

遗传算法在组合优化中的应用

针对组合优化中规模较大问题用传统的优化方法求解耗时较长的缺点,将遗传算法应用于0-1规划中,用基于二进制表示的罚函数法和修正方法处理背包问题;并对指派问题进行遗传算法设计,使这两个问题得到很好的解决,从而说明了遗传算法具有超越传统方法的优势,为解决此类问题提供了一种新的手段,是传统方法的补充和完善.     

遗传算法在温室控制中的应用

遗传算法是一种基于自然选择规律的优化方法,适合解决温室控制中复杂的、非线性的优化控制问题.综合论述了遗传算法,包括差分进化算法在温室控制中的应用,以及今后的发展方向.     

基于正交设计法的遗传算法

将正交设计法和遗传算法相结合，既保留了遗传算法本身的优点，又可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。该算法能有效地求解函数优化问题。     

基于改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择

结合分布式遗传算法和Cascade模型的优点,提出了改进分布式遗传算法,并将改进后的算法用于解决移动IP的多约束服务质量路由选择.该算法在分群操作的基础上,根据每个子群进化的优劣程度动态地划分子群大小、控制子群间个体的迁移方向,使路径搜索更快、更好地收敛于全局最优.     

基于模拟退火遗传算法的IIR数字滤波器参数优化设计

结合模拟退火算法的思想和遗传算法的思想,提出模拟退火遗传算法,并用此算法进行滤波器参数整定与优化,同时使用自适应交叉率和变异率,以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进。该算法有效抑制早熟,又具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力。仿真结果表明,基于此算法寻优设计的滤波器控制器具有更好的滤波特性。