基于混合遗传算法的敏捷卫星任务规划求解

针对新一代对地观测敏捷卫星任务规划问题,首先研究了敏捷卫星的特点,分析了敏捷卫星工作模式及对地观测过程,在此基础上构建了基于多目标的任务规划模型。针对敏捷卫星任务规划问题具有多约束、多冲突、非线性NP-hard特点,本文提出了基于混合遗传求解算法,该算法将免疫遗传算法与蚁群算法相结合,以蚁群算法所产生的解作为免疫遗传算法的初始种群,同时以蚁群算法中的全局最优解作为疫苗。通过实验表明本文提出的算法比遗传算法和免疫遗传算法精度更高,收敛速度更快。     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究,给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

设施布置算法性能比较和仿真实现

为了解决多目标的优化问题,本文提出了变动临近区域遗传算法。算法在解决设施布置问题时,改进了质化研究和量化研究中的一些不足。仿真结果表明,与传统的的NPGA、VEGA遗传算法相比较,该算法在最终解个数、算法的稳定性、染色体的均匀程度等评价指标上为最优。     

设施布置算法性能比较和仿真

为了解决多目标的优化问题,提出了变动临近区域遗传算法。算法在解决设施布置问题时,改进了质化研究和量化研究中的一些不足。仿真结果表明,与传统的NPGA、VEGA遗传算法相比较,该算法在最终解个数、算法的稳定性、染色体的均匀程度等评价指标上为最优。     

数据挖掘在静电放电防护理论中的应用

研究了应用遗传算法进行关联规则挖掘的方法，提出了对遗传算法中适应度函数的构造、数据的编码等的改进方案，将改进的自适应Pc,Pm算法应用到遗传算法中来，从而提高了算法的效率；将其应用到静电放电防护的实验中去，取得了良好效果。     

水文模型参数识别算法研究及展望

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述，特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究，并与传统方法进行了比较；通过比较水文模型各参数优选方法的特点，认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法，具有较高的应用价值；同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.     

遗传算法在最优化问题中的应用研究

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法.本文分析和研究了遗传算法的基本概念和基本要素,阐述了遗传算法的实现原理和实现过程,并将遗传算法应用于求非线性函数最值中,证明了该算法对于解决函数优化问题是最有效的方法之一.     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

遗传算法在入侵检测系统中的应用

针对现有入侵检测系统的不足,对遗传算法应用于入侵检测的系统进行了研究,提出了一种基于遗传算法的入侵检测算法。本文简要介绍了遗传算法的基本概念,介绍了遗传算法在入侵检测技术中的应用。     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

高空长航时无人机优化设计

采用实数编码、过滤和交叉限制机制、改进的惩罚机制,改进了标准遗传算法,建立了多目标遗传算法,使之可以克服标准遗传算法的缺陷,并将其应用于高空长航时无人机的优化设计中,以空机重量和最大升阻比为性能目标,得到了优化问题得Pareto解。结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值。     

基于遗传算法的逻辑电路测试生成的研究

本文提出了一种基于遗传算法的逻辑电路测试生成算法，利用遗传算法的全局寻优特点进行集成电路的测试生成，并与确定性算法进行了比较，所得到的实验结果表明，遗传算法可以在比较小的测试矢量集下得到比较高的故障覆盖率，是一个有效的测试生产算法．     

基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分，遗传算法是一种高效的全局寻优算法。本文介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤，并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算，取得了令人满意的结果，证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

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.     

基于模拟退火的混合遗传算法

分析了遗传算法和模拟算法的优缺点,并将两种算法进行混合,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足,理论分析和仿真实验表明该方法的有效性和可行性。     

遗传算法求解JSP的核心问题

遗传算法（GA）作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并已成为求解车间作业调度问题（JSP）的主要方法，给出了JSP问题的数学模型和遗传算法的框架，提出遗传算法求解JSP问题要解决的两大核心问题；编码问题和处理不是可行调度问题，并探讨了其相应的解决方法。     

基于遗传算法的自卸汽车T式举升机构优化设计

提出了自卸汽车举升机构设计对举升机构的特性要求,以举升初始时刻机构各铰点坐标为设计变量,以初始举升力系数为优化目标,考虑机构的传动性、油压特性等方面的约束,采用遗传算法对自卸汽车举升机构进行了合理的优化。最后利用MATLAB遗传算法工具箱编制了优化设计程序,通过实例表明遗传算法在自卸汽车举升机构参数优化问题上是一种行之有效的方法。达到了提高举升机构的动力、经济性能,避免设计阶段的盲目性、缩短了产品开发研制时间。     

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。     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。