动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的仿真

动态环境中 ,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题 .提出了一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法 .该方法采用实数编码和有明确物理意义的适应度函数 ,可以加快实时的运算速度和提高运算精度 .同时 ,该方法充分挖掘了可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力 .计算机仿真表明 ,仿真该控制方法具有良好的动态路径规划能力     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

免疫遗传算法在MATLAB环境中的实现

阐述了免疫遗传算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境下实现免疫遗传算法中抗原记忆、抗体促进与抑制、抗体多样性保持等功能的方法,并以智能交流接触器优化设计问题为例,说明免疫遗传算法与标准遗传算法相比的优越性及其在MATLAB环境中实现的可行性.     

遗传算法的并行处理分析

随着高性能计算机与网络的发展,将遗传算法与并行处理相结合,可大大提高遗传算法的执行效率.分析了遗传算法并行化的动因和实现模型.     

橡皮筋技术在交互式绘图系统中应用

介绍了橡皮筋技术的基本思想、此项技术在交互式绘图过程中的作用以及使用此技术构造直线、矩形和圆的操作过程和方法,并且给出了使用此项技术绘制线型图的通用算法,运用橡皮筋技术在绘制一些变形类图形的时候能够动态、连续地将变形过程表现出来,从而大大提高了绘图的直观性和准确性。     

混合遗传算法在同步电动机优化设计中应用

采用混合遗传算法对—新结构电机—转子磁极贴式永磁同步电动机进行优化设计的研究,论述了程序编制过程,给出了优化数学模型及优化结果,并对采用一般遗传算法和混合遗传算法进行优化设计的结果进行比较,得出了混合遗传优化寻优速度较快的结论。     

航空发动机非线性数学模型的遗传算法

针对发动机非线性数学模型数值解法的收敛性问题应用了浮点数编码遗传算法，提出了将遗传算法与Broyden法相结合的方法。数值仿真结果表明，单独使用遗传算法时运算效率不高，而将遗传算法与Broyden法结合使用可有效的克服各自的不足，使得模型在保持原有运算效率的情形下扩大了收敛范围。     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

基于遗传算法的层合板结构的可靠性优化设计

采用遗传算法分析了存在初始缺陷的复合材料层合板的可靠性优化问题．优化设计时，以层合板结构的厚度最小为目标函数，以可靠度要求为约束条件．在可靠度分析中，取初始缺陷、强度参数、单元层的厚度为随机变量，采用一阶矩法和Tsai-Wu准则分析每个单元层的失效概率，系统失效概率的计算基于串联系统假定．通过比较遗传算法与序列二次规划法的计算结果，证实了遗传算法用于可靠性优化设计的有效性．     

基于改进的遗传算法求一元非线性方程的根

对求优化问题的标准遗传算法加以改进，并利用改进后的遗传算法求一元非线性方程的根，数值模拟表明，在染色体的长度控制在6-8的情形下，不仅不依赖函数的性质和初值的选择，而且可快速求出方程的高精度的根。