生产管理中一类排序问题的遗传算法

生产定理系统中经常会遇到一系列排序问题。本文讨论将ｎ个任务安排在ｍ台设备上完成的一类排序问题。对该类排序问题的其他模型进行了进一步讨论,扩展了模型的适用范围,在建立通用模型的基础上,用遗传算法求解。     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果．同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较．     

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.     

基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.     

遗传算法中算子的性质

讨论了遗传算法中的两个主要算子－杂交与变异，得到了杂交算子的四个变量及一个平行四边形法则，给出了决定杂交搜索的充要条件及杂交搜索的范围，对变异算子，指出了它的可迁性，建立了变异基因数与Ｈａｍｍｉｎｇ距离的关系。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器的仿真

对遗传算法(GA)和模糊神经网络控制器的结构进行了说明.为了克服反向传播算法(BP)的缺点,通过遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化,亦即对模糊神经网络进行训练.用通过优化后的模糊神经网络控制器控制一个带有纯滞后的非线性对象,仿真结果证实了其性能较常规模糊控制器优越.     

对适应值进行模糊推理的模糊遗传算法

本文介绍了模糊遗传算法的一个新方向——对适应值进行模糊推理的模糊遗传算法。区别于其他的模糊遗传算法,它针对多目标优化问题,使用模糊语言来描述适应值的大小,经仿真试验,取得较满意结果。     

基于遗传算法的指数复制方法及其实证研究

指数化投资策略是证券市场主要投资方法和投资策略之一,其核心内容就是构建一个能够完全复制指数走势的跟踪组合,所以研究指数复制方法具有重要的理论意义和巨大的应用价值.对标准的遗传算法进行改造,重新设计了遗传算法的编码方式,适应度函数以及遗传算子,采用最优保存策略加快算法的收敛效率.使用MATLAB语言实现算法,以沪深300作为目标指数,对历史数据进行回测,从实证结果来看,所设计的算法取得不错的跟踪效果.通过对遗传算法和传统的市值抽样法和行业分层抽样法进行对比,发现遗传算法的跟踪效果略优于传统的指数复制方法,遗传算法在指数复制领域有广阔的应用前景.     

遗传算法在数据内部排序上的应用

用遗传算法进行数据内部排序，可以打破传统排序算法在时间复杂度方面所存在的下限，因为求适值部分可并行处理，对包括适值函数、杂交、变异等在内的一些关键问题进行了研究，尤其就不同适值函数的设计对算法性能等方面的影响进行了对比讨论。     

一种基于实数编码的亚级遗传算法

亚级遗传算法(自适应遗传算法)的主要思想是根据具体优化问题的不同,在适宜的范围内,自动调整遗传算法的控制参数(群体规模、杂交率、变异率),以找到优化相应问题的最佳参数值,进而得到适应性较强的最优解.通过对四例实验函数的优化比较试验,结果表明亚级遗传算法比传统遗传算法具有更好的收敛性和更高的精度.     

一种新的模糊遗传算法

将模糊控制思想引入到遗传算法中,进行交叉概率P6和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法－模糊遗传算法,仿真结果表明：该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度。     

解0-1背包问题的遗传算法及其改进

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法.讨论了用其解决著名的0-1背包问题,尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法,对经典遗传算法进行改进,并在实验中获得了对于问题的更佳近似解.     

改进的遗传算法及其仿真

从分析标准遗传算法存在的缺陷入手,提出了一种自适应选择交叉概率、变异概率以及交叉位置非等概率选取的改进的遗传算法并予以仿真,在仿真的基础上对标准遗传算法与改进遗传算法进行性能比较．     

模糊缺省推理的理论和方法研究

在一种含有补余律的模糊抽象代数系统（即ＦｕｚｚｙＢｏｏｌｅ代数）上，利用模糊逻辑公式与布尔函数的相互转换性，构造了具有模糊非单调推理能力的推理机制；从可应用性出发对模糊缺省规则进行了深入的讨论。该推理机制不仅增加了在量的描述方面的知识表达能力，而且在一定程度上解决了扩张存在性问题，提高了推理的效率。     

大坝变形分析的模糊似然推理方法

作为模糊似然推理方法的扩展，在多输入因子情况下，推演出水位、温度、时效因子交替固定或变化而似然推理大坝位移的规则，并以刘家峡大坝的水平位移为例，导出了模糊演算预测模型。     

一种新型模糊推理方法

目前常用的模糊推理方法是Zadeh提出的CRI方法,但是CRI方法中的合取运算缺乏根据, 三I算法从逻辑语义上改进了CRI方法.首先引入运算,讨论了运算和的性质;并根据过半可信原则,在三I算法的基础上,提出了一种更符合客观实际的新型模糊推理方法.     

基于模糊c-均值算法和遗传算法的新聚类方法

为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本,文中首先介绍了一种新聚类方法,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;再运用模糊c-均值算法(FCM)进行迭代,求得每一类的中心和隶属度值;然后运用遗传算法搜索全局极值点;最后运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊分类．     

基于数值拟合的直觉模糊近似推理方法

基于直觉模糊集和数值拟合技术,考虑其隶属度与非隶属度两个因素的影响,提出了一种直觉模糊集的近似推理算法。首先给出了直觉模糊集的定义,推导出了一种数值拟合方法,讨论了GMP问题和GMT问题的一般推理过程。其次,重点研究了基于直觉模糊逻辑的近似推理方法。最后以具体算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种模糊推理中的真值算法研究

研究模糊推理的问题,提出了一种真值传播的计算公式与方法。这种计算方法可以区别精确推理和模糊推理,也可以区别推理条件多与寡的推理。真值的修正值部分满足有界性、可行性;同时,随着对客观世界认识的不断深入,推理结论的真实性不断提高。     

一种多模糊规则的推理方法

探讨了多专家经验和知识的集成问题，提出了一种多模糊规则的推理方法．主要理论工作表明它是Ｍｉｚｕｍｏｔｏ模糊推理方法的推广